交通银行携手华为云数仓DWS共探智能运维新路径

在金融行业数字化转型浪潮中，系统稳定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，更无法系统性追踪历史趋势、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，缺少完整的上下文信息。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、变被动响应为主攻预防，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可测，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一级压缩至分钟级。

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。