全文已刊发于《金融电子化》
金融机构正面临业务流量激增与资源成本控制的双重挑战，随着业务系统流量复杂度呈指数级增长，过去的运维模式已难以适应新的业务需求。为保障7×24小时业务连续性，同时进一步实现专线弹性化管理，某股份制银行结合人工智能技术构建了以流量为中心的网络性能管理平台。该平台通过智能分析网络流量数据指标，实现了故障快速定位、资源智能优化配置与专线成本的弹性可控管理，有效提升业务系统运行效率，为业务创新提供了技术支撑。
新一代主动运维架构实践
传统网络运维中，业务系统交互流量常为“数据黑盒”，运维人员难以实时全面掌握网络运行状态，故障排查耗时费力。为此，银行依托网络性能管理平台，全面采集多维度网络运维数据，初步构建全流量可视化架构与智能算法驱动运维模型，并基于覆盖总行、分支机构及云资源池的统一流量监控体系。通过实践检验，成功建立起可操作、可量化、可复用、可推广的实战型运维能力体系。
1.全行统一流量监控感知体系建设：掌握业务动态全景的基石
在总行数据中心，于核心交换机、负载均衡器、云资源池边界等关键节点部署高性能探针，实现整网流量实时采集。在分支机构，根据网络规模和业务需求灵活部署轻量级探针，完成本地监控，并通过广域网将数据安全、稳定回传至总行。在此基础上，引入高性能统一分析平台，作为全行流量监控的核心中枢，承担数据整合、集中分析任务，支撑总分架构下的数据联动与高效协同，构建起一个层次分明、覆盖全面的网络流量监测体系。
图：流量采集监控示意图
2.全网流量可视化架构：从“数据黑盒”到“数字孪生”
通过构建全流量可视化架构，实现从物理网络到业务路径的数字孪生映射。该架构在网络关键节点部署流量采集探针，实时获取网络层、传输层和应用层等多维度信息，以图表、拓扑等形式直观呈现全网流量分布、高峰低谷时段、区域及业务流量占比等关键信息。同时，打通网络设备、中间件、数据库等关键组件数据链路，实现“流量—路径—服务—业务”的全链路关联与分段解析，打造全行网络、业务数字化运维地图。
3.主动运维体系：从“被动响应”到“智能预判”
金融单位过去普遍在故障发生后进行处置的被动响应模式，难以满足新阶段下日益复杂的业务对连续性和稳定性的高要求，尤其是对于潜在故障隐患的综合预防感知需要。该股份制银行依托性能管理平台实时采集全网流量生成的不同精度、不同维度数据，引入两个智能模型，打造了具备主动预警与智能诊断能力的新型主动运维体系，参照“上医治未病”的方式实现从“事后救火”到“事前预防”的转变，从而实现运维模式升级。
（1）基于异常流量智能基线预警模型的全链路流量异常检测。
为提升网络异常检测智能化水平，解决人工设定阈值难适应业务流量动态变化、易误报漏报的问题，银行在核心业务端到端监控场景中，将异常流量智能基线预警模型与网络性能管理平台深度融合，通过 AI 算法对历史流量数据深度学习，挖掘不同业务场景、网络架构及时间段下的流量波动规律，构建动态自适应的智能流量基线，能够更精准地区分正常波动与异常行为。
同时设定人工阈值，形成更主动、精细的双重校验机制，并通过构建故障知识库，完善各类网络、系统、应用告警及其故障期间的特征规则，从而实现智能化自诊断、自处理、告警关联、历史案例回查，提升运维效率。
（2）基于资源智能动态调配模型的网络流量精细化处理与专线管理策略实践。
依托智能算法模型及网络性能管理平台，结合海量专线流量数据与更高时间精度的指标数据，实现管理策略升级：构建高效专线资源智能动态调配模型，通过每月动态调整带宽、实时监控流量负载、精准识别冗余，实现资源精准调配；构建可量化统计分析报表，对专线带宽使用进行精细化监控治理，结合流量精准分析、智能流量清洗优化、动态资源调配、可视化评估管理四步骤，形成专线精细化管理最佳实践。
新一代主动运维架构成效
1.精准预警驱动主动运维
随着智能基线模型成功落地，银行全面实现从“网络可视”向“业务可控”的跃升。该模型有效破解过去运维体系中人工设定阈值导致的误报多、漏报频、定位难等瓶颈问题，通过动态建模与业务全链路分析，实现异常流量的精准识别与快速根因定位，确保故障影响最小化。基于模型驱动的智能告警机制，显著提升故障预警准确率、释放运维人力成本，推动运维工作由“被动响应”向“主动防控”转变。
2.精准网络规划助力
借助实时流量数据与智能算法模型，有效转变了过去人工采集分析专线指标的繁琐方式，实现专线容量使用情况的自动评估与智能报告输出。在此基础上，构建起精细化、动态化的专线管理机制，全面提升网络资源配置效率，推动专线运维由经验驱动向数据驱动转型。
智能监控，助力银行数字化转型
基于智能网络流量监控系统的建设与应用，该银行在运维数字化转型过程中取得了重要突破。通过构建全行统一的流量监控感知体系，引入AI智能基线模型实现异常检测，并实施精细化流量处理与专线管理策略，实现网络流量的全链路可视、全周期可控、全场景可溯，降本增效成果显著。未来，该行将持续探索人工智能与大数据模型等新技术在监控系统中的应用，提升系统的智能化水平与数据分析能力，更好地应对网络运维挑战，为业务的创新发展与稳定运营提供坚实保障。