【ITBEAR】隨著人工智能技術的飛速發展，算力需求呈現出爆炸性增長，智算系統規模日益龐大。然而，這一趨勢也對運維管理提出了前所未有的挑戰。傳統的人工巡檢方式在面對如此復雜的系統時顯得力不從心，經驗判斷也難以保證準確性和及時性。特別是在數據備份和恢復方面，傳統方法已無法滿足智算系統對實時性的高要求，一旦出現故障，數據丟失的風險顯著增加。
智算中心的運維工作不再僅僅是工作量的增加，更涉及到資源管理、協調優化、安全性與穩定性以及故障處理等多個層面的深刻變革。為了應對這些挑戰，智算中心運維正逐步向智能化、自動化轉型。通過智能化系統，運維人員能夠更高效地完成性能監控預警、故障診斷與自動恢復等工作，同時獲得輔助決策支持。微服務架構、容器化技術和池化技術等先進技術的應用，也極大地提升了智算中心運維的靈活性和可擴展性。
以故障診斷為例，隨著大模型等集群計算任務的興起，分布式系統中的故障定位變得愈發困難。傳統運維方式在尋找問題根源時往往耗時過長，導致業務中斷時間過長，給企業帶來巨大損失。因此，對系統觀測的精準度提出了更高的要求，以快速處理關鍵業務故障。
青云科技作為智算中心建設與運維管理的領先者，已經成功落地了近30個區域智算中心。他們深知高效運維對于智算中心穩定運行與運營的重要性。為此，青云科技推出了智算中心解決方案，通過靈活的AI算力交付方式，將多個地區的算力中心進行統一管理、運維和運營。這一方案不僅顯著提高了資源利用效率，還大大節省了配置和安裝時間，提升了部署效率和準確性。
在監控方面，青云科技提供了從硬件故障處理到資源使用情況的全方位監控服務。通過節點監控、任務監控、容器組監控、高速網絡監控和GPU監控等功能，他們能夠及時發現并解決潛在問題。同時，青云科技還提供了可視化的自定義告警配置，支持多種通知渠道，確保用戶能夠隨時掌握AI基礎設施的運行狀態。
為了應對技術復雜、時間壓力及人員技能要求等挑戰，青云科技進一步推出了故障監控與自愈系統。該系統擁有超過1000個故障特征庫，能夠在秒級內發現故障，并在分鐘級內實現自愈。一旦平臺檢測到故障并發出告警，系統會自動啟動任務檢測和調度禁止機制，防止新任務在故障機器上運行。對于正在運行的任務，系統會檢查其健康狀態，并根據情況做出相應處理。在資源充足的情況下，系統還會預留部分機器作為備份，以便在故障發生時迅速接管任務，保證任務連續性。
青云科技還致力于提升運維效率，通過智能化手段減輕運維人員的工作負擔。他們提供的自動化運維工具能夠協助運維人員更高效地完成日常工作，同時降低人為錯誤的風險。通過不斷優化運維流程和技術手段，青云科技為智算中心的穩定運營、高效管理與運維提供了有力保障。
青云科技將繼續推動AI算力產品與服務的迭代升級，以滿足持續增長的智算資源與服務需求。他們將與合作伙伴攜手共進，共同擁抱更美好的AI未來。
同時，青云科技也將持續關注智算中心運維領域的新技術、新趨勢，不斷探索創新運維模式和方法。他們相信，通過不斷努力和實踐，他們將能夠為智算中心的運維管理帶來更加高效、智能的解決方案。
