Speaker
吉平 徐
(高能所)
Description
高能同步辐射光源(HEPS)面向多学科、多线站的科研用户,产生了多样化且持续增长的数据分析需求。Torch 数据分析平台(torch.heps.ihep.ac.cn)自上线以来,逐步构建起涵盖 Linux 容器(JupyterHub + 开源/自研软件)、Windows 虚拟机(KubeVirt + Windows开源/免费软件)和物理图形工作站(商业软件)的异构计算服务体系,支撑线站实验用户和全体 HEPS 用户的日常数据分析工作。
随着平台规模扩大,运维复杂度上升——跨容器、虚拟机、物理机三套环境,人工诊断效率低且经验难以沉淀。为此,我们利用AI大模型,开发了 Torch 智能运维助手,从 对话式排障工具演进到自学习运维体系:首先,通过自然语言接口对接 Kubernetes API,将集群排查链路压缩为一次对话;进一步在此基础上构建了结构化技能库与自沉淀引擎,让运维助手在解决新问题后自动提炼为可复用技能,实现了从“只读问答“到“越用越强”的进化。同时,设计了基于命令分级的操作安全机制,确保智能运维在风险可控的前提下落地。这一探索为大型科学装置计算平台实现可积累、可传承、安全高效的智能运维能力提供了实践参考。
Primary authors
吉平 徐
(高能所)
胡 HU Qingbao
(高能所)