在金融行业数字化转型的浪潮中，系统稳定性与运维效率已成为金融机构的核心竞争力。然而，传统运维模式面临数据孤岛难打通、故障根因难追溯、业务恢复难保障等痛点，需要通过技术创新实现“主动预防、精准诊断、快速响应” 。近日，交通银行携手华为云，基于其领先的数据仓库服务DWS进行技术联创，共同推出新一代智能运维工具Autopilot，以全维度数据监控与AI诊断能力，重新定义金融行业运维新范式。
传统运维之困：数据分散、根因难溯与响应滞后
金融系统对高实时性、高稳定性的严苛要求，使传统运维模式面临三大核心困境：
·数据分散，关联分析困难：
硬件资源指标（CPU、内存、IO等）、数据库资源指标（实例负载、会话连接等）、以及业务资源指标（SQL执行时间、并发数等）分散在不同监控平台中。运维人员难以将这些割裂的数据进行跨维度关联分析，更无法系统性追溯历史趋势、定位当前问题、预测未来风险。
·根因难溯，过度依赖专家经验:
故障发生后，现场环境数据收集困难，缺乏完整的上下文信息。运维专家往往需要花费数小时进行手工排查，高度依赖个人经验与直觉判断。这种“专家驱动”的排障模式效率低下，且知识难以沉淀和传承。
·响应滞后，业务连续性承压：
传统监控系统虽可配置大量指标，但缺乏智能预警与趋势预测能力。运维团队只能在故障发生后才被动介入，导致业务恢复时间不可控，系统可用性面临持续挑战，运维体系长期承担着业务受损带来的直接与间接压力。
面对这些挑战，金融行业亟需通过智能运维实现根本性变革：打破数据孤岛、建立关联分析能力、压缩故障定位时间、变被动响应为主动预防，从而构建更敏捷、更可靠、更经济的运维体系。
Autopilot：三大智能能力，开启运维“自动驾驶”模式
此次交通银行联合华为云数仓DWS打造的智能运维工具Autopilot，以“数据驱动、AI诊断”为核心理念，构建了“监控-诊断-优化”的闭环体系：
1. 全维度实时监控：资源态势一目了然
覆盖硬件资源、性能指标与SQL执行效率，实现从集群到语句的透明化可观测，支持实时预警与历史回溯。
2. Agent诊断引擎：分钟级定位根因
针对资源告警，Autopilot的AI诊断Agent功能可自动分析关联指标，快速锁定问题源头，生成可疑用户、可疑SQL清单与优化建议，将故障定位时间从小时级压缩至分钟级。
3. SQL级深度洞察：从“知其然”到“知其所以然”
工具突破传统监控的“指标层面”，深入至SQL语句执行计划、锁等待、数据倾斜等细节，帮助DBA精准识别低效查询、死锁风险或参数配置问题。
图1 Autopilot智能运维系统架构图
运维新体验：从“人工排障”到“智能洞察”
在实际运维场景中，当集群出现资源冲高时，运维人员无需跨平台手动排查。通过Autopilot一键进入诊断视图，系统自动汇聚全链路指标、锁定异常时间窗口，并快速关联至具体高负载SQL，实现“宏观预警 → 微观定位”的自动化溯源。这让技术团队能够聚焦于决策与优化，而非疲于排查。
“智能运维不是替代人工，而是让人更专注于创造价值。”交通银行系统部运维人员表示，“华为云数仓DWS的Autopilot工具真正让我们实现了‘一屏观全局、一键溯根因’。让我们在面对复杂系统的运营维护时更加从容。”
未来已来：迈向自主进化的智能运维新时代
此次合作成果，促进了华为云数仓DWS的智能运维从理念走向规模化落地。未来，Autopilot将持续进化，融合多核AI Agent能力，不仅在故障发生时实现分钟级定位，更将致力于事前风险预警、事中自治愈与事后持续优化。通过“运维+调优”双轮驱动，构建具备感知、决策与进化能力的数仓智能体。
站在数字化转型的新起点，Autopilot将持续进化，与交通银行携手，共同构建更智能、更弹性、更安全的数仓运维体系——让稳定成为常态，让运维回归本质，让每一份算力都贡献于核心价值增长，为金融业务稳定与高效护航。
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