中国通信运营商AI+DevOps实践报告

目录第一章AI+DevOps是通信运营商在数字智能时代转型升级的战略需求 4 4 5 7第二章AI深度赋能DevOps技术演进与发展 第三章电信运营商面临DevOps数智化转型瓶颈 12 第四章AI+DevOps战略指导下的通信运营商落地实践 14 第五章电信运营商AI+DevOps智能化转型未来演进方向 25 25 27第六章典型实践案例-某通信运营商基于大模型的开发流程管理实践 283第一章AI+DevOps是通信运营商在数字智能时代转型升级的战略需求党的十九大报告明确提出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”uo1.1数字智能时代AI技术作为国家战略正在飞速发展增强国际竞争力的关键战略领域。国际数据公司（IDC）于20布局与发展，以期在这场全球性的科技革命中占据先机，把握未来发展的主动权。长期维持人工智能基础研究投资是美国人工智能研发八大战略方向之首。以美国为例，其人工智能项目预初创企业和规模化企业建设并提供计算能力和技术基础设施，以推动人工智能初创企业将新技确定了新阶段“地平线欧洲”开展研究与创新资助战略方向。2021—2027年，“地平线欧洲”尽管我国在人工智能技术攻关和产业应用方面起步较晚，但在国家多项政策和科研基金的扶持下，近年来其发展势头强劲，人工智能相关发明1.2AI+DevOps已在各行业初见规模提高产品质量与用户体验。AI技术赋能De在多个点状场景中试点应用，而智能需求管理领域则处于积极探索阶段，涵盖了智能监控、故调在确保安全的前提下，利用大型模型工具全面支持研发的全流程。在金融服务领域，人工智能技术已广泛渗透至智能投资研究、合规性质控、风险智能管控、客户服务智能化、市场分析及保险理赔等多个关键环节。大型模型工具不仅助力金融机构自动化代码生成、智能测试部署5TOP20，其中蚂蚁集团、平安集团、工商银行、建设银行、中国银行、马上消费金融、农业银邮储银行宣布已完成大模型算力云资源池的试点建设，其大模型异构支持千亿级规模的大模型训练能力。在场景应用层面，“邮储大脑”正逐步向生成创作领域拓该行成功支撑了授信审批的财务分析工作，将客户财务分析报告的工作用时由数小时大幅缩短互联网行业作为技术创新的前沿阵地，其应用AI赋能DevOps的实践尤为突出。依托自身强大的技术研发力量，各互联网企业积极布局并应用自研的大模型产品，促使研发流程朝着键环节；其二，凭借对海量历史数据的深度挖掘与分析，达成对未来业务需求与系统性能的精确预测；其三，优化团队成员间的沟通协作模式与流程；其四，构建完备且高效的自动化代码在多业务展现赋能效能。代码审查时，深度剖析抖音等项目代码逻辑与语义，精准识别代码规AI大模型与DevOps工具链，提供了从模型训练、部署到监控的全流程服务，简化DevOps在通信行业，技术的快速迭代和业务需求的不断变化对研发流程提出了更高要求。面对这些挑战，运营商企业积极寻求提升研发效率与质量之道，专用研发大模型的诞生为此提供了坚运营商企业普遍已经建立了较为完善的DevOps平台，平台覆署到运维的全链条管理，确保了研发流程的顺畅与高效。通过整合多种工具和技术，DevOps平台不仅实现了研发流程的自动化与智能化，还支持了多种研发管理场景和开发模式，如敏捷能化。在通用大模型的基础上，运营商企业结合通信行业的特点与需求，精心打造专用研发大代码审查、智能测试、故障预测等方面。自动化代码审查能够快速发现代码中的潜在问题，提高代码质量；智能测试则能够根据历史测试数据和项目需求，自动生成测试用例，提高测试效1.3AI的深度应用已成为电信运营商数字化转型的核心引擎在全球数字化转型加速、云计算与大数据技术日新月异的背景下，通信运营商正经历一次深刻的变革与战略升级，向AI+DevOps模式转型。这一转型不仅响应了数字化转型的全球趋复杂多变的业务场景以及激烈的市场竞争，传统DevOps实践虽已在一定程度上提升了开发与运维的协同效率，但面对大规模数据处理、快速迭代更新以及智能化运维的迫切需求，其局限性逐渐显现。AI技术的引入为通信运营商的研发运维体系注入了新的活力与可能。通过7业务扩展带来的复杂性和规模性挑战，为通信运营商提供了更为稳定、高效且智能的研发运维统的DevOps实践在应对大规模数据处理、多环境部署以及快速迭代更新方面存在局限性。AI准识别并高效处理复杂的运维任务，诸如环境配置、代码部署等，从而大幅提升了运维效率。AI+DevOps模式通过自动化流程与智能决策，显著提升了研发运维环节的效率与质量。功能模块。这一能力显著地降低了开发者的劳动强度，缩短了手动编码的时间，进而提升了开根据谷歌2024年DevOps状态报告，全球超过75%的技术人员依赖AI处理至少一项专业任务。具体而言，76%的开发者和IT专业人士使用AI工具来完成代码编写、和代码质量（提升3.4%这表明AI技术在软件开发与运维领域正发挥着革命性的作用。这在资源管理方面，AI+DevOps模式通过智能分析历史数据和预测未来需求，可实现资源源及低效运行的服务器，进而显著提升资源的整体利用率。这不仅可帮助降低运营成本，还能AI+DevOps模式下，通过智能化手段深入分析用户行为、市场需求及竞争对手动态，运术还能帮助运营商优化业务流程、提升客户体验，为业务的持续增长提供动力。例如，通过智9第二章AI深度赋能DevOps技术演进与发展2.1需求阶段的技术赋能精准预测用户行为及需求变化趋势。这些技术的应用极大地提升了需求管理的精准度和效率，通过自然语言处理（NLP）可以识别出用户对产品或服务的常见问题和痛点，从而帮助团队优2.2设计阶段的技术赋能则通过模拟环境测试各种设计方案，从而找到最优系统架构。这些技术的应用不仅提高了设计2.3开发阶段的技术赋能则根据开发人员的指令，直接生成所需的代码片段。这些技术的运用大幅减轻了手动编码的负2.4测试阶段的技术赋能人工智能模型和机器学习技术，可以自动化测试用例的创建和执行。这些工具能根据代码变更智能生成测试用例，显著提升测试覆盖率与效率，并大幅削减人工编写测试用例所需的时间与2.5部署/发布阶段的技术赋能例如蓝绿发布是一种零宕机的部署方式，通过维护两个生产环境（蓝色和绿色）来确保服从而减少对用户体验的影响。一旦新版本部署完成，系统将智能监控蓝色环境下的性能指标，快速识别并处理任何问题。如果出现异常情况，系统能够自动回滚到绿色环境，确保服务不受于用户行为和特征进行智能分组，以收集最2.6运维阶段的技术赋能异常检测和故障根因分析。这些平台可以实时分析运营数据，预测潜在的系统故障，并自动执行故障响应流程。这些技术的应用提高了系统的稳定性和可靠性，减少了故障发生的概率和负第三章电信运营商面临DevOps数智化转型瓶颈3.1内外环境激变促使企业亟须借助先进技术提质增效强化产品竞争力变革。数字化、网络化、智能化、绿色化的浪潮迎面而来，对数字信息基础设施提出了更高要伴一起，让人工智能重塑千行百业、普惠千万场景、走进亿万客户的愿景。这表明，电信运营然而，传统的电信运营商往往存在着流程繁琐、决策链条长、市场响应慢等问题。这些问题在面对新兴的数字化服务需求时显得尤为突出。例如，新兴的云服务和大数据业务要求运营在外部环境方面，电信运营商面临着来自互联网企业和科技巨头的激烈竞争。这些跨界竞争者以其强大的技术创新能力和平台优势，在云计算、大数据、物联网等新兴业务领域占据领先地位。他们能够快速推出新产品和服务，满足消费者多变的需求，这对电信运营商构成了巨同时，消费者对通信服务的需求日益多样化和个性仅意味着要推出新的产品和服务，还要通过技术创新来提升现有服务的质量和效率，以保障电信运营商在外部激烈的市场竞争中始终保持领3.2面对市场波动企业亟须重塑投资组合以实现高效配置与抗风险能力市场方面，因政策调整、技术迭代速度加快、消费者行为变化等因素导致电信运营商统业务收入增长放缓，需要寻找新的增长点；在运营商投资组合方面，因部分传统业务领域已积极探索新的业务领域，形成多元化的收入来源；同时第四章AI+DevOps战略指导下的通信运营商落地实践4.1落地策略效的软件开发、更智能的网络运维以及更优质的用户体验。本章节将主要介绍通信运营商在落4.1.1建立AI+DevOps组织架构在电信运营商行业常见的组织架构模式主要包括中心化模式、去中心化模式、混合模式。中心化模式是指挥决策权、资源配置和控制权高度集中于总部，下级部门严格执行总部指令的一种组织结构。与中心化模式相反，去中心化模式是指将决策权下放给组织中的各个部门或团方向，而具体的业务运营和决策则由各部门或团队自主完成。混合模式是一种将中心化和去中心化组织架构的优点结合起来的一种组织形式。它通过灵活地调整组织结构，以适应不同业务的需求和市场环境。这种模式既能保证组织的整体协调性和效率，又能激发员工的创新性和积模式优势劣势使用场景中心化模式资源集中，有利于统一标准和技术栈灵活度较低，可能导致响应速度慢大型企业，需要对AI能力进行统一管理去中心化模式灵活度高，能够快速响应业务需求容易导致资源重复建设，技术标准不统一中小型企业，业务线较多，需要快速试错混合模式兼顾中心化和去中心化的优点，灵活性和控制力兼具组织结构较为复杂，需要平衡各方的利益大多数企业，根据业务需求灵活调整AI+DevOps平台的建设是将人工智能技术深度融入DevOps流程，以实现更智能、更高效的软件交付。平台主要由三部分组成，分别包括模型层、工具层和应用层，应用层的能力是图1某通信运营商AI+DevOps平台功能架构图模型的基础上训练调优生成电信行业具备DevOps相关知识的研发大模型，研发大模型主要由代码大模型和研发问答大模型两部分组成。代码大模型的任务是代码生成与补全、代码解释、单元测试用例生成及代码质量检测等，由于其使用频率最高，通常选择参数规模较小但推理速度较快的小型模型，以匹配编码速度；研发问答大模型的任务是应对更为复杂的研发问答、需求生成、故障定位等各类任务，通常设计为参数量更庞大的较大规模模型，以满足复杂的软件采集来的数据进行清洗、去重、填充缺失值等处理后，存储在可靠、安全的数据仓库中，并提供智能数据标注能力，为后续模型预训练或微调做数据准备。通过搭建模板工程，丰富用户提问的表达方式，使模型能更好地理解用户需求，从而实现更全面的信息获取和更准确的推理。复杂任务。基于实时、细粒度的安全审计模块，通过记录、分析用户对私域数据和模型的访问应用层以用户为核心提供各类智能开发功能，主要包括智能编码、智能代码安全检测、需插件等工具中为用户直接提供服务。应用层作为大模型能力的直接承载者，通过与工具层的紧对代码的理解能力；另一方面，应用层还通过适配多种开发环境和优化用户交互，为开发者提业务价值，还能为后续的AI+DevOps转型提供宝贵经验。在场景选择过程中主要考虑以下主障预测主要是基于历史数据和实时监控数据，预测网络故4.2核心能力建设在电信运营商的AI+DevOps实践中，软件过程转型的重难点在于智能研发能力的建设，在这一历程中，无论是企业开发者还是个人开发者均可能面临需求不明确、代码冗余、代码质量差、研发知识无法共享以及生产故障定位困难等问题，从而导致产品研发效率低下或质量风需求助手、编码助手及安全助手为代表的大模型赋能软件研用户提出的自然语言问题，从知识库中搜索并提取相关信息，并以自然语言的形式给出准确、图2某通信运营RAG落地流程示意图(1)知识图谱：构建涵盖产品、服务、资费、故障处理等领域的知识图谱，作为智能问答系统的“大脑”；(2)查询语句解析能力：主要包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、语义理解等，用于理解用户问题；(3)对话管理：负责对话流程的控制，包括对话状态追踪、意图识别、历史查询等；(4)知识推理：基于向量库和知识图谱，针对用户问题进行推理实现所问即所答。(1)理解对话历史，根据上下文提供更准确的答案；(2)根据用户历史记录和偏好，提供个性化的答案；(3)通过与用户的交互不断学习，提升系统的性能及问答准确性；(4)支持文本、语音、图像等多种形式的知识输入和输出；(5)对接Agent技术，支持针对非文件形态信息的快速检索，覆盖复杂问答场景。(1)高质量数据集构建：在智能问答能力建设中，高质量数据集构建是建设重点，其中包括表格提取、图片处理、数据分段等；(2)知识图谱构建：通过知识图谱进行推理，进而回答复杂的问题，因此知识图谱构建是重点建设内容，主要包括实体抽取、实体关系抽取、数据存储等；(3)多语言支持：支持多语言问答需要大量的语言资源和模型。AI需求助手是一种利用人工智能技术来辅助需求管理的工具，包括需求分析、需求生成、需求拆分等，通过提供自动化和智能化的功能来提高需求管理的效率和质量。AI需求助手的关键能力：(1)高级自然语言处理（NLP）功能：AI需求助手能够从各种来源（如文档、文件和对话）中提取和解释需求，理解上下文，识别关键信息，并自动对需求进行分类和排序；(2)智能需求分析：提供高级分析功能，利用AI从需求数据中获取有价值的见解，识别模式、趋势和潜在风险，以优化需求管理流程；(3)需求质量分析：利用人工智能算法评估需求的质量，识别潜在问题，如歧义、不一致、不完整和不清晰，提高需求的整体质量和可靠性；(4)需求内容生成：基于历史数据及用户输入的需求简单描述，预测生成详细的需求内容，最终形成标准的需求文档。AI需求助手的扩充能力：(1)智能需求溯源：使用AI算法在需求和其他工件（如测试用例、设计元素和风险）之间建立和维护可追溯性链接，以跟踪变更的影响、确保覆盖范围并管理依赖性；(2)人工智能驱动的需求验证：结合人工智能和机器学习技术对需求执行自动验证检查，实时识别不一致、冲突和潜在错误，为利益相关者提供即时反馈；(3)报告和指标：提供全面的报告和指标功能，允许用户随时间跟踪和衡量需求的质量，提供对需求波动、质量趋势和准则遵守情况等指标的洞察，支持数据驱动的决策制定。AI需求助手建设的主要难点：(1)自然语言理解的深度：准确理解用户提出的开放式、模糊的需求，需要AI助手具备深度的自然语言处理能力。这包括识别用户意图、提取关键信息、处理歧义等。(2)AI技术选型与组合：针对不同类型的业务需求，需要选择合适的AI技术并进行合理的组合。这涉及对各种AI算法、模型的深入了解，以及对不同场景下技术优劣的权(3)知识库的构建与动态更新：AI需求助手需要具备具有领域知识的知识库，涵盖垂直领域的业务说明、应用场景、行业动态等。同时，知识库需要不断更新，以适应AI技术的快速发展及领域知识快速更新迭代。(4)人机交互的优化：建立流畅、自然的人机交互体验是AI需求助手的关键。这包括对话管理、情感识别、个性化推荐等。(5)需求转化与落地：将用户提出的抽象需求转化为可行的AI解决方案，需要AI助手具备一定的领域知识和工程能力。这涉及需求分析、方案设计、项目管理等环节。(1)代码补全：输入部分代码，AI编码助手能预测接下来要写的代码，自动补全，提高编码效率；(2)代码生成：描述需要实现的功能，AI编码助手就能生成相应的代码片段，甚至整个函数或类；(3)单元测试用例生成：根据函数级或文件级代码，生成单元测试用例，提高单元测试覆盖率；(4)代码解释与注释：根据给定的代码，提供准确的解释/注释内容，提高代码的可读性和可维护性，帮助开发人员生产和维护更符合规范的代码资产。(1)依据多模态输入生成代码能力；(2)知识库接入能力，可提供更符合企业内部业务逻辑或规范的代码或用例；(3)生成的单元测试用例包含较为清晰的注释，且执行性能较好；(4)第三方工具对接能力，如GitLab对接，支持代码合并冲突时提出解决和修复建议。(1)自然语言到代码的转换：将自然语言描述的编程需求准确地转化为可执行的代码，需要AI编码助手具备深度的自然语言理解和代码生成能力。这涉及语义分析、代码结构生成、错误处理等多个方面。(2)代码的上下文理解：编码是一个上下文高度相关的任务。AI编码助手需要理解代码的上下文，包括变量、函数、类、模块等，才能生成符合逻辑的代码。(3)多样化的编程风格和范式：不同的编程语言、框架和开发风格对代码的表达方式有不同的要求。AI编码助手需要适应各种编程风格，并生成符合特定规范的代码。(4)代码的优化与重构：生成的代码不仅要正确，还要高效。AI编码助手需要具备代码优化和重构的能力，以提高代码的性能和可读性。(5)实时反馈与迭代：在编码过程中，开发者会不断地调整和完善代码。AI编码助手需要能够提供实时的反馈，并根据开发者的修改进行迭代。动修复。通过代码检查，可帮助开发人员发现代码中存在的问题，如静态缺陷、运行时错误、(1)代码检查能力：根据给定的代码，进行代码规范性问题、代码异味、代码语法错误、代码逻辑错误、代码安全漏洞等问题的检查；(2)代码修复能力：根据检查出的问题，提供代码修复建议及修复后的代码；(3)检查和修复的质量能力：代码检查的错误检出率和误报率达到要求，修复后的代码需满足基本的质量规范要求，且保留了原代码功能。(1)对多文件的工程级代码进行问题检查和修复；(2)代码检查规则的自定义能力；(3)对污点类问题进行检查，可跟踪和分析污点数据（或输入）在代码中的流动情况，定位可能污染的关键位置。(1)代码语义的深度理解：AI安全助手需要深入理解代码的语义，包括变量、函数、控制流等，才能准确识别潜在的安全漏洞。这要求AI助手具备强大的代码分析能力和对编程语言的深刻理解。(2)安全威胁模型的构建：构建一个全面的安全威胁模型是关键。模型需要涵盖各种常见的和新型的安全威胁，并能够随着威胁形势的变化不断更新。(3)上下文信息的有效利用：代码安全往往与上下文息息相关，如代码库、开发环境、运行环境等。AI助手需要能够有效利用这些上下文信息，才能更准确地评估代码的安全性。(4)误报与漏报的平衡：在代码安全检测中，误报和漏报都是需要避免的问题。AI助手需要在两者之间找到一个平衡点，既能发现真正的漏洞，又能避免过多的误报。(5)适应性与可扩展性：随着编程语言、开发框架和攻击技术的不断发展，AI助手需要具备良好的适应性和可扩展性，才能应对不断变化的安全威胁。4.3下一步规划随着人工智能技术的快速发展，更好地提升研发效率、达到研发过程管理化，研发过程生产智能化，构建一个高效、灵活、可扩展的智能开发中台迫在眉睫。它通过提服务于DevOps，大幅降低开发门槛，提高开发效率。本章将围绕智测试到部署和运维的全链条自动化和智能化。它不仅仅是对代码的静态分析，而是涵盖了图3某通信运营商智能开发中台功能架构图模型库提供丰富的预训练模型，涵盖自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域，平台提供灵活的配置界面，用户可以对接入的模型进行配置微调，例如调整参数、设置输入输数据服务提供数据清洗、数据增强、数据标注等服务，帮助企业更好地利用数据。数据清洗用于过滤低质量数据，主要包括数据过滤、数据去重、敏感数据处理、许可协议过滤等，不同的数据可采用不同的处理方式。数据增强是通过对现有预训练数据执行有意义的变换和扩充生成新的数据样本，增加数据集的多样性和丰富度，提高模型泛化能力和鲁棒性。数据标注是通过对未经处理的数据进行分类、标记或注释的过程，使其能够被机器学图4数据处理流程图通过拖拽或选中本地文件进行文件上传，批量上传的文件数量支持可配置。若没有准备好知识如自动分段与清洗、自定义分段与清洗；也可配置知识内容的索引方式，如高质量、经济等。快速创建智能体应用能力，用户可在智能体页面快速创建及管理个人或团队智能体应用，可在线编排智能体的工作流。智能体参数配置能力，在智能体指令编写页面，可以手工为智能出更加强大的智能体应用。可视化工作流编排能力，平台提供可视化流程编排界面并提供丰富的流程节点供用户选择，帮助用户将复杂的任务分解成较小的步骤（节点）降低智能体开发复杂度。应用调试与发布能力，开发完成的智能体应用不仅支持在线调试预览，还提供快速发布上线的功能。用户可以通过直观的界面实时调试和优化性能，确保应用在正式环境中的稳定运第五章电信运营商AI+DevOps智能化转型未来演进方向以提升运营效率、降低成本、提高服务质量，并为用户提供更加个性化、智能化的服务。本章将从关键路径和风险应对两个方面深入探讨电信运营商AI+DevOps智能化转型的未来演进方5.1实施路径力调度平台。该平台将具备实时调度、负载均衡、故障自愈等功能，能够根据业务需求动态调图5某通信运营商算力调度平台框架分布式网络、广域分布式存储与生俱来，全域内可基于时延、地理位置、成本进行调度，方便