DeepSeek作为一个现象级的技术热点在持续发酵，相关的资料很多，有介绍DeepSeek使用入门到精通、DeepSeek如何部署、DeepSeek的技术原理和实现是如何做到性价比最优等等。各行各业也争先恐后的宣布接入DeepSeek大模型，本文结合实际的运维工作中，如何借助DeepSeek来赋能实际的运维工作，有哪些运维场景进行了探讨。
一、为什么是DeepSeek
1、DeepSeek大模型的优势
DeepSeek V3/R1大模型之所以在发布后能够引起全行业的轰动以及全民的探讨热度，个人认为主要是开源免费后能够在本地化部署以及开放的API接口调用、和同类大模型性能相当的情况之下做到训练和推理成本更低以及中文语义的理解和上下文推理能力。
1）开源免费
相比较国内外多数大模型采用闭源或者有限开放的方式，DeepSeek R1采用MIT许可协议，允许用户免费商用、任意修改和衍生开发。这种开放性打破了传统闭源模型的垄断，降低了技术使用门槛，使中小企业和开发者能够基于R1进行二次开发，无需支付高昂的授权费用。同时开源了全系列模型（1.5B至70B参数），并适配多种硬件架构（如NVIDIA PTX编程、存算一体芯片），支持本地化部署，甚至在普通笔记本上都可以部署运行自己的小模型。截止到目前国内外有包括阿里云、华为云、腾讯云、AWS、微软等云厂商提供DeepSeek R1的服务，并且有160多家国内外企业宣布加入DeepSeek生态，涵盖AI芯片、云计算、终端应用等领域。
2）性能相当下的低训推成本
通过优化算法（如强化学习、专家混合架构）和训练流程，R1大幅降低了训练和推理的算力需求。DeepSeek R1模型在数学与逻辑推理、代码生成和物理模拟等测试验证过程中表现出极优的性能，而这些的训练和推理成本只有同类大模型的几十分之一。这为本地化部署大模型并进行专业领域的大模型训练提供了可能，降低了部署和推广使用的成本。
3）强化学习推理能力
DeepSeek R1模型在中文语义的理解和总结上相比其它模型，能结合数据与实例生成可靠内容、解析中文复杂句式中的指代关系和隐含逻辑。从开放的思维链能够看出推理的过程更为接近人类的思考过程，甚至有自我反思和推断。
2、本地化运维领域专业大模型构建
基于现有通用大模型构建本地化的专业大模型，其实是一个系统性的工程，涉及到专业领域数据源的采集、清洗和加工，模型的微调和训练、评估以及准确性验证，再到模型的应用构建和推广使用。
数据的采集与清洗：整合应用系统运维日志和监控数据、故障案例、运维操作手册和应急手册、各软件产品的官方文档和维护手册（如Oracle手册、Kylin系统维护手册等）、应用和设备实例CMDB数据和拓扑关系数据，形成专有的运维知识库数据。
模型监督微调SFT：基于运维数据对DeepSeek R1进行微调，增强其对运维术语、流程和场景的理解，生成模拟运维场景的深度推理数据（如故障诊断步骤），结合人工标注形成高质量SFT（监督微调）数据集
模型强化学习：构建奖励模型比如运维任务的指标、知识的正确率等，通过PPO等算法进行强化学习，优化模型在复杂运维决策中的表现，同时避免生成违规操作建议
模型的部署与应用：框架构建本地运维知识库，将模型接入数据库和API，实现实时故障查询、自动化脚本生成等功能，并通过交互页面支持自然语言交互与多模态输入。
上述的本地化模型的训练流程用其它大模型也可以完成，选择DeepSeek R1大模型的原因还是因为开源+训推低成本+强推理能力，简单对比如下：
二、运维场景探讨
其实本地化的运维领域专业大模型是一个成本与收益的考量，如果花了大量的算力和人力成本去建设专用大模型，却不能有效解决复杂运维场景下的故障和应急的效率，那么这种大模型建设的意义就不大了。那么在实际的运维工作中，有哪些场景可以使用大模型进行优化，赋能运维工作带来效率的提升，下文列举了几种可能的场景进行探讨。
1、构建智能的运维知识问答系统
运维知识库场景最容易落地实现，也切合目前大模型的文字处理和检索的能力，通过上下文的输入和理解，从模型数据中得到某个知识领域的专业解释或者处理流程，比如新的变更申请流程是怎样、数据库进程异常怎么应急处理等。这一类场景已经在通用大模型里已经通过交互式的方式使用，但是在运维相关的专业领域，需要专业的知识库去训练，方案实现上也相对比较成熟，实现难度在数据的预处理和清洗、模型的训练以及模型的准确性评估上。
以下是一个简要的构建流程：
1）阶段1：数据准备与知识库构建
①知识收集
整合运维文档、工单记录、故障案例等数据，建议采用Markdown或结构化表格格式。
清洗数据，去除噪声（如日志冗余），标注关键实体（如服务器IP、错误代码）。
②知识向量化
使用DeepSeek-R1的Embedding接口将文本转换为向量，采用动态分块策略（如按段落或语义分割）[4][6]。
存入向量数据库，优化索引参数（如HNSW层级）以提高召回率。
2）阶段2：模型部署与优化
①环境配置：本地化部署
②模型增强
领域适配：注入运维知识库数据，通过RAG动态检索与Prompts工程（如添加系统指令“你是一名资深DBA”）提升回答专业性。
性能优化：采用蒸馏技术生成轻量模型，或通过INT4量化降低推理延迟。
3）阶段3：系统集成与功能开发
①流程引擎搭建
使用FlowiseAI或Anything-LLM配置对话链，集成模型服务、知识检索、上下文管理模块。
实现多轮对话记忆与溯源功能，支持答案关联知识片段引用。
②关键功能开发
告警联动：对接运维监控系统，自动解析告警信息并触发知识检索。
主动诊断：基于动态思维链技术，引导模型自主拆解问题（如“CPU负载高→检查进程→分析日志”）。
4）阶段4：验证与迭代
①效果评估
构建测试集覆盖高频场景（如慢SQL优化、容灾切换），通过人工评分+自动化指标（BLEU、ROUGE）量化准确率。
针对bad cases优化：调整分块策略、扩充知识库或增加拒绝回答机制。
②持续迭代
建立反馈闭环：通过用户评分自动标注错误答案，定期微调模型。
知识库动态更新：设置定时任务同步最新运维文档，触发向量库增量更新。
2、标准变更手册的编写及审核
DeepSeek R1等大模型的脚本和程序的编写能力已经超过一般的开发人员，在运维工作中标准变更手册或脚本可以借助于大模型生成某个特定功能的脚本或者操作步骤，比如修改Kylin操作系统的参数、升级内核的步骤等，并且能够自动化检查脚本合规性（如高危命令rm、drop等）、优化逻辑缺陷，并生成标准化操作指南。不过由大模型生成的脚本或者步骤需要进一步验证后才能上实际的业务系统执行，毕竟准确性或者可靠性有待验证。
3、基于告警生成对应的应急方案
当系统突发故障产生多维度告警（如CPU骤升、数据库等锁）时，人工诊断易延误处理。通过DeepSeek大模型可实时关联告警上下文，基于应用系统的拓扑架构、告警信息生成针对性应急处置方案和建议、告警的业务影响及影响范围等，再由运维人员进一步确认是否执行。简单的比如针对某一个软件的错误码生成对应操作对象的处理建议和步骤，更为复杂些是针对某个应用系统上下游的关联影响是否需要应用切流、限流甚至数据库切换等。
4、基于事件处理流程及告警编写复盘报告
在故障复盘环境，利用DeepSeek大模型根据登记的事件处理流程，结合自动采集事件时间轴（从首次告警到恢复确认）、相关日志片段、处置操作记录等，通过预训练的报告生成模型，按"故障影响-处理过程-根因分析-改进措施"框架组织内容，最终输出包含时间序列图、根因拓扑的可视化故障复盘报告。报告的编写和总结能力也是现在通用大模型的能力强项，实现难度上就是需要结合事件处理的过程去搜集和分析相关的日志和数据，并进行加工得到相对应的结论。
5、强化数据库DDL和SQL审核
在应用版本部署流程中集成DeepSeek审核插件，基于现有的SQL和DDL审核规则以及各类数据库的语法知识，对提交的SQL和DDL脚本进行多维度检测：1）语法层面检查是否符合目标数据库版本；2）性能层面预警全表扫描查询；3）安全层面识别明文密码或过度权限授予；4）DDL变更中表结构修改的停机影响，变更时长等。最终输出的审核结果以分级（阻塞/警告）形式反馈至各个DBA和项目组。
以下是一个简要的构建流程：
1）核心模块组成
规则知识库：通过R1的领域适应能力定制各个数据库专属审核规则（如索引规范、字段命名约束等）
语义解析层：利用R1的自然语言理解能力解析SQL语义上下文，支持跨语句关联审核
静态审核引擎：基于检索增强生成(RAG)技术，结合向量数据库实现规则匹配
动态分析层：对接MySQL元数据/执行计划进行物理验证
优化建议模块：自动生成符合规范的SQL改写方案
2）规则定制阶段
使用R1解析数据库开发规范文档，自动生成可执行的审核规则模板，定制各个数据库的SQL和DDL审核规则
通过微调(fine-tuning)建立领域专用模型，支持识别业务特定模式（如金融行业账户编号规则）
3）多维度审核
静态审核：R1检索知识库验证命名规范、索引规则等
动态验证：检查实际库表存在性、外键约束等
性能预测：基于历史执行统计预测扫描行数/索引利用率
4）结果分级
致命错误（如缺少主键）：直接阻断
警告建议（如未使用索引）：生成优化方案
5）闭环管理
自动生成包含修改建议的审核报告
通过API与工单系统对接，实现DDL/DML流程自动化
构建反馈学习机制，持续优化审核规则库
6、信创数据库迁移改造中SQL转换
在信创数据库迁移改造过程中，因为语法和语义上的差异，SQL和DDL语句的迁移准确率是各类国产数据库的痛点问题。利用DeepSeek大模型的能力，结合各类数据库的官方文档和SQL/DDL语法规则，针对目标数据库进行SQL语法和表结构转换的优化，提高迁移转换的效率。比如对表结构迁移，解析源库的DDL后，自动调整数据类型（如NUMBER改为DECIMAL）、索引策略（如函数索引转虚拟列）、空字符串的处理，并对分区表等复杂结构生成兼容方案。转换完成后执行差分验证：通过自动生成测试用例对比源库与目标库的查询结果一致性，确保改造后功能无损。
其实这个场景各数据库厂商可以集成到自身的数据库迁移工具中完成，对于用户来说，只是在迁移改造的过程中使用到，是一个阶段性的工作。
7、应用系统性能和容量评估
基于历史监控数据（CPU、内存、IO、存储等）训练时间序列预测模型，模拟不同负载场景下的资源消耗曲线。利用DeepSeek结合应用拓扑分析依赖链：例如识别出订单服务调用支付服务的TPS将突破当前线程池上限，进而推导出需扩容的Pod数量或服务器资源。对存储系统，通过采样分析表增长率与索引效率，预测半年后磁盘使用量是否达标。最终输出包含资源水位热力图、瓶颈组件列表及扩容建议的评估报告，支持动态阈值告警配置。基于这些容量评估报告和可视化指标对应用系统和服务器进行合理的扩缩容，以提高资源池的利用率。
8、系统故障快速定位及根因分析
应用系统故障时候的问题快速定位以及根因分析是监控应急中最为关键的一个环节，也是最为复杂的场景。其中涉及到应用、系统、网络以及存储等软硬件各个组件，需要通过流式计算引擎实时聚合日志、性能指标、链路追踪数据，利用DeepSeek构建动态服务依赖图谱。当告警触发时，使用因果推理算法定位根因：例如某个应用交易耗时突增，通过分析上下游调用链，识别出底层分布式数据库集群某个分片服务器IO异常。同时结合历史相似故障案例进行模式匹配，给出概率化诊断结论（如90%可能性为数据库服务器IO异常）。最终基于应用拓扑视图，高亮显示故障传播路径和影响范围，并推荐数据库切换等应急处理动作。整个训练和推理的成本对算力的要求相当之高，而且对指标数据的实时性和准确性也有要求。
……还有更多运维场景……
三、总结
实际上，在运维场景中能够借助于DeepSeek等大模型的远不止上面这些，比如利用大模型对审计日志数据进行脱敏、终端操作日志进行研判分析、RAGFlow进行流程上的编排和操作等。但是是DeepSeek也好，还是其它的大模型，在运维场景的推广使用过程中，有以下几点是需要考虑的：
成本和收益的考量：如果建设成本远远大于所能带来的收益，那么在评估建设的时候需要慎重考虑价值所在，而不是一味的跟风，大家都有那我也得有。比如在成本中考虑直接投入成本包括模型采购部署和定制化开发、运维支撑成本如数据处理维护和数据集成、风险控制成本如容错机制和合规性等；在收益中考虑人力成本的节约、故障处理时效、生产故障率、监管的合规审计成本以及潜在的运维能力提升和知识沉淀等。
大模型推理过程中的幻觉问题：有资料表示DeepSeek R1模型的幻觉率超过14%，远高于其它大模型。那么在使用大模型的过程中，就需要对出来的结果进行甄别或者验证，在认知以外的知识领域可能还需要不同的大模型去比对输出的结果，不然拿着“一本正经”的胡说八道，用到实际的业务场景或业务系统中，将会有不可预计的后果，比如运维过程中在生产系统执行了大模型生成错误的指令。所以上述讨论的运维场景有些也只是利用大模型作为一个参考，并不能直接拿来即用，更多的需要进行验证后才能使用，比如利用大模型生成的SQL或DDL语句，测试没问题后才会去到生产环境。
