智能运维语义标注体系技术框架与工程化实践

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智能运维语义标注体系技术框架与工程化实践

——面向复杂运维场景的23算法模块×15适配方案×9工程模板全解析

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第一章 总体技术架构设计

1.1 体系分层架构

基础层：

• 异构数据湖：支持日志/指标/拓扑/工单等15类数据接入
• 分布式计算引擎：Flink实时处理+Spark离线计算双通道
• 资源抽象层：Kubernetes容器化资源调度

能力层：

• 智能标注核心引擎（含23个算法模块）
• 动态知识图谱（Neo4j+JanusGraph双存储引擎）
• 质量控制系统（6σ质量管理模型）

应用层：

• 智能监控标注系统
• 根因分析标注平台
• 自动化修复配置中心

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第二章 23个核心算法模块详解

2.1 数据预处理模块集群

模块名称	技术实现	功能说明
日志解析器	基于Bi-LSTM-CRF的智能日志模板提取	非结构化日志转结构化事件
时序对齐器	DTW动态时间规整算法	多维度指标时间戳对齐
拓扑重构器	图神经网络(GNN)关系推理	动态基础设施拓扑重建

代码示例：日志解析器核心逻辑

class LogParser:  
    def __init__(self):  
        self.tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base')  
        self.model = torch.load('logs_ner_model.pt')  

    def parse(self, raw_log):  
        tokens = self.tokenizer.encode(raw_log)  
        predictions = self.model(tokens)  
        return self._build_template(tokens, predictions)  

    def _build_template(self, tokens, preds):  
        # 使用BIO标注构建日志模板  
        return template  

2.2 智能标注核心模块

多模态联合标注引擎：