【ITBEAR】随着人工智能技术的飞速发展，算力需求呈现出爆炸性增长，智算系统规模日益庞大。然而，这一趋势也对运维管理提出了前所未有的挑战。传统的人工巡检方式在面对如此复杂的系统时显得力不从心，经验判断也难以保证准确性和及时性。特别是在数据备份和恢复方面，传统方法已无法满足智算系统对实时性的高要求，一旦出现故障，数据丢失的风险显著增加。
智算中心的运维工作不再仅仅是工作量的增加，更涉及到资源管理、协调优化、安全性与稳定性以及故障处理等多个层面的深刻变革。为了应对这些挑战，智算中心运维正逐步向智能化、自动化转型。通过智能化系统，运维人员能够更高效地完成性能监控预警、故障诊断与自动恢复等工作，同时获得辅助决策支持。微服务架构、容器化技术和池化技术等先进技术的应用，也极大地提升了智算中心运维的灵活性和可扩展性。
以故障诊断为例，随着大模型等集群计算任务的兴起，分布式系统中的故障定位变得愈发困难。传统运维方式在寻找问题根源时往往耗时过长，导致业务中断时间过长，给企业带来巨大损失。因此，对系统观测的精准度提出了更高的要求，以快速处理关键业务故障。
青云科技作为智算中心建设与运维管理的领先者，已经成功落地了近30个区域智算中心。他们深知高效运维对于智算中心稳定运行与运营的重要性。为此，青云科技推出了智算中心解决方案，通过灵活的AI算力交付方式，将多个地区的算力中心进行统一管理、运维和运营。这一方案不仅显著提高了资源利用效率，还大大节省了配置和安装时间，提升了部署效率和准确性。
在监控方面，青云科技提供了从硬件故障处理到资源使用情况的全方位监控服务。通过节点监控、任务监控、容器组监控、高速网络监控和GPU监控等功能，他们能够及时发现并解决潜在问题。同时，青云科技还提供了可视化的自定义告警配置，支持多种通知渠道，确保用户能够随时掌握AI基础设施的运行状态。
为了应对技术复杂、时间压力及人员技能要求等挑战，青云科技进一步推出了故障监控与自愈系统。该系统拥有超过1000个故障特征库，能够在秒级内发现故障，并在分钟级内实现自愈。一旦平台检测到故障并发出告警，系统会自动启动任务检测和调度禁止机制，防止新任务在故障机器上运行。对于正在运行的任务，系统会检查其健康状态，并根据情况做出相应处理。在资源充足的情况下，系统还会预留部分机器作为备份，以便在故障发生时迅速接管任务，保证任务连续性。
青云科技还致力于提升运维效率，通过智能化手段减轻运维人员的工作负担。他们提供的自动化运维工具能够协助运维人员更高效地完成日常工作，同时降低人为错误的风险。通过不断优化运维流程和技术手段，青云科技为智算中心的稳定运营、高效管理与运维提供了有力保障。
青云科技将继续推动AI算力产品与服务的迭代升级，以满足持续增长的智算资源与服务需求。他们将与合作伙伴携手共进，共同拥抱更美好的AI未来。
同时，青云科技也将持续关注智算中心运维领域的新技术、新趋势，不断探索创新运维模式和方法。他们相信，通过不断努力和实践，他们将能够为智算中心的运维管理带来更加高效、智能的解决方案。
