DeepSeek是由杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司開發的新一代AI大模型。其核心優勢在于強大的推理引擎能力，融合了自然語言處理（NLP）、深度學習、大規模數據分析等前沿技術。DeepSeek-R1具備卓越的邏輯推理、多模態分析（文本/圖像/語音）和實時交互能力，能夠高效處理代碼生成、復雜問題求解、跨模態學習等高階任務。憑借其開源、高效、多模態的技術特性，DeepSeek正加速推動AI在金融、政務、科研及網絡智能化等關鍵領域的深度應用。

信而泰深度整合DeepSeek-R1大模型系統，構建了新一代網絡智能診斷平臺。通過對私有化網絡數據的定向訓練，信而泰打造了高性能、高可靠性的網絡診斷模型，顯著提升了AI輔助診斷的精準度與實用性。該方案實現了網絡全流量深度解析能力與AI智能推理分析能力的有機融合，以“全流量采集 + AI根因診斷 + 預測性運維”為核心支柱，推動企業網絡運維模式從傳統的“被動響應”向“主動防御”和“故障自愈”的智能化方向躍遷。

1.  全流量透視：構建業務數字孿生，讓數據“開口說話”

● 過分布式探針無死角采集全網L2-L7層全流量數據。

● 結合深度報文解析（DPI）技術，實時構建精準的業務流量數字孿生。

● 無論HTTP接口調用異常，還是工業協議時序混亂，均可完整還原端到端業務會話鏈條，為智能分析提供堅實基礎。

2.  AI根因定位：推理引擎驅動秒級精準診斷

● 知識圖譜驅動：將網絡拓撲、流量統計、歷史趨勢、會話日志、異常告警、威脅情報等多維異構數據進行智能關聯與融合分析。

● 多階推理鏈：深度模擬專家診斷邏輯，構建“現象（如交易延遲）→ 推測（如網絡擁塞/丟包）→ 驗證（如流量回溯/指標關聯分析）→ 定因（如交換機QOS策略錯誤/硬件故障）”的自動化推理鏈條。

3.  預測性防御：智能基線洞察，防患于未然

● 基于先進的時序分解算法，為每個關鍵業務終端/鏈路動態構建多維性能基線（吞吐量、時延、丟包率）。

● 主動預警潛在風險，如帶寬瓶頸、DDoS攻擊跡象、性能劣化趨勢。

● 智能推送優化建議（如流量調度策略調整、安全規則預加載），將風險扼殺在萌芽狀態。

信而泰融合DeepSeek AI推理引擎的智能診斷方案，為網絡運維帶來顯著的實用價值：

快速提升故障處理效率

● 實時監控與智能預警： AI引擎持續分析海量流量、設備狀態及日志數據，實時識別異常模式（如流量突增、延遲抖動、微小丟包），實現故障發生前的精準預警，大幅縮短響應時間。

● 自動化根因定位：顛覆傳統人工逐層排障（物理層→協議層→應用層）模式。AI推理引擎通過關聯分析設備日志、拓撲關系、歷史故障庫等多維度數據，在極短時間內精準定位故障根源，顯著降低MTTR（平均修復時間）。

顯著增強診斷準確性

● 大數據驅動洞察：AI模型具備處理和學習海量歷史及實時數據的能力，能識別人類專家難以察覺的復雜、隱蔽故障模式。

● 規避人為誤判：減少傳統運維中對工程師個人經驗的過度依賴，降低主觀因素導致的誤判風險，實現數據驅動的客觀決策。

● 持續自進化：模型通過持續學習新的故障案例和網絡變化，動態更新知識庫，自適應網絡架構演進，保持診斷能力的先進性。

有效降低整體運維成本

● 優化人力資源：AI自動化處理大量重復性監控、初步分析與告警任務，釋放高級工程師精力，使其專注于更具戰略性的復雜問題與創新。

● 提升資源利用率：AI可基于分析結果，提供網絡配置、資源分配的最優策略建議，減少資源浪費，提升整體網絡效率。

某大型政務云平臺遭遇核心業務運行緩慢問題，初步懷疑網絡帶寬不足。在利用信而泰xnSight網絡應用性能管理系統進行全流量采集與分析的基礎上，疊加DeepSeek AI智能診斷功能，迅速識別出網絡下行方向存在異常丟包現象。

圖1：AI輔助診斷界面

（展示關鍵指標分析，如重傳率激增，推理指向網絡丟包問題）

圖2： AI根據故障推理結果，智能生成修復建議

（指向檢查物理層錯誤）

結果：在AI推理引擎的驅動下，系統僅用20分鐘即精準鎖定故障根源為出口路由器光模塊故障，而非傳統認知的帶寬瓶頸。用戶依據AI建議，快速定位到出口路由器端口存在大量物理層錯誤計數，更換光模塊后，故障立即排除，業務完全恢復正常。此案例充分驗證了AI推理引擎在復雜網絡故障診斷中精準定位根因、大幅提升排障效率的核心價值。