“梅特卡夫定律”告诉我们，网络的价值等于该网络内的节点数的平方，接入网络的终端越多，网络的价值就会越大。

　　但也许梅特卡夫本人也未曾预料到，在可见的未来，网络规模的“指数级”增长，会达到何种惊人的程度。

　　有预测显示：到2030年全球联接数量将至少提升10倍，从联接百亿的人到联接千亿的物，万物互联将成为现实；与此同时，巨量的数据也将随着联接的增长而增长，届时全球的数据量将会达到1YB。　

　　联接和数据规模的“数量级”，同时发生爆发式的增长，网络要承载巨大的价值，就势必要承担更大的运维压力。

　　传统运维，乃至自动化运维都无法应对网络规模化发展带来的运维难题，而AI和大模型技术的发展，却给了我们一个新的答案。新华三正通过“一图一脑“协同战略，以“全景运维地图”与“灵犀大模型”的紧密联动，带领网络运维迈向大模型时代。

　　智能运维需要一种“全局化”的视角

　　网络运维，总是被当作“背锅侠”，很多企业的系统出现故障，板子总是第一时间落在运维部门身上。

　　这种问题的产生，是因为传统运维的机制像是“盲人摸象”，通常以经验和人工为主要手段，问题出现后，各运维岗通常自扫门前雪。溯其根源，是因为企业的信息化系统是在不同的阶段建立，大部分是烟囱式的架构，运维为了服务于这些不同的系统，就出现了碎片化的特征。

　　所以，在早期的智能运维出现后，我们发现运维的模式并没有发生根本性的改变，它虽然改变了传统运维人力叠加的问题，但视角仍然是单点式的。而网络的问题，如果仅能通过故障的单点来解决，就会造成头痛医头、脚痛医脚的局面。

　　换言之，真正的智能运维需要一种全局视角，或者说上帝视角，它表现形式一定是通过一张图就可以总览全网，并在AI的辅助下，对整个网络存在的问题保持洞察，以实现在第一时间对任何故障做出最快的响应。

　　正是看到了网络运维在演进过程中的关键痛点，新华三给出了“全景运维地图”这样的答案。

　　新华三集团智能管理与运维产品线总经理敖襄桥说，“我们为什么定义‘全景’，因为它要真正成为运维的唯一入口，就应该具备全场景的数据归集能力。这一张图还需要一个上帝视角，来俯瞰整个ICT的全局。”

　　一图洞悉全局，一脑灵犀决策

　　实际上，这种“全景运维地图”的理念，也源自用户侧的需求。

　　敖襄桥说，“早在五年前，新华三在与客户沟通时，就遇到过相似的需求，当时新华三就基于底层统一的架构，给客户打造了一个全景拓扑的场景，通过实际的运行，给客户带来了震撼的体验。” 新华三从那时起就将运维产品的演进与全局化的视角进行了结合。

　　的确，随着网络规模的扩张，业务的复杂多变，企业对网络运维的诉求也出现了明确的转移。

　　通过一张全景式的网络运维管理视图，整合现网资源，实现网络和业务全貌可视。同时仿真验证预警可能出现的问题，降低风险。基于AI技术实现网络故障的快速定位与解决，保障业务的连续性以支撑企业的可持续发展。

　　当这些新的需求，成为每一家走向数智化转型的企业追求的目标，一场围绕网络运维的技术变革，就会自然而然的发生。而“全景运维地图”，正是打造智能、高效、极致可视化的网络运维解决方案的关键。

　　很多人可能会有疑问，运维的可视化已经出现多年，虽然“全景运维地图”的定位是“全景”，但和当初的可视化相比，它的意义何在？

　　这就不得不提到大模型技术的作用。

　　敖襄桥提出了一个有意义的观点：大模型具备一种“慢思考”的能力，而运维问题的诊断本身是一个很复杂的过程，它需要关联大量的知识，又要理解客户的网络。发掘故障根因这个过程需要反复推敲，这就是“慢思考”的表现，与大模型的慢思考能力非常贴合，因此大模型技术会对运维带来革命性的变革。

　　我们知道，新华三发布了百业灵犀大模型，它和通用大模型的意义不同，百业灵犀私域大模型的语库是为行业、区域专属定制的，因此它能够更为准确的把大模型的能力应用在相关领域。

　　所以，基于运维的知识和语库，新华三在智能运维领域的“灵犀大模型”，就相当于一个“运维大脑”。

　　通过“全景运维地图”+“灵犀大模型”的“一图一脑”联动，全景运维地图可为大模型提供多维度、实时的关键数据与意图洞察，而灵犀大模型则可以基于这些数据精准决策，驱动运维流程优化，实现闭环管理的无缝衔接。做到“一图洞悉全局，一脑灵犀决策”。

　　这一创新模式引领网络运维，进入到大模型的新时代。

　　定义大模型时代的网络运维

　　敖襄桥表示，“全景运维地图是一个全新的解决方案，基于灵犀大模型，将大模型的能力‘嫁接’到已经成熟的产品之中。”

　　这个解决方案主要解决用户在网络运维时“看不清”、“看不远”和“看不准”三大难题。

　　比如基于“全景可视“整合全网资源，将复杂的网络架构与实时运行状态一图呈现，为运维人员提供清晰的网络全貌图，就做到了“看得清”；依托”全量仿真”以及“全路径检测”的智能预测和意图验证能力，提前预警未来可能发生的潜在问题，排除风险，做到了“看得远”；而“全因子导航”、“全流程追溯”以及“全场景赋智”凭借全栈感知能力和灵犀大模型，基于场景化的AI Agent迅速定位运维难题，直达问题根因，这就是“看得准”。

　　从解决方案的视角，“全景运维地图”也可以是一个灵活的运维组件，无论是园区网、广域网，还是数据中心网络，它都可以通过一张图解决所有细分场景下的运维需求。

　　特别在数据中心领域，新华三正与许多大行业客户以共研的方式来丰富“全景运维地图”的落地实践，“相比于园区等场景，因为数据中心承载了企业的核心业务，所以数据中心的运维压力和重要性就更大，他们也特别期待能够和新华三共同去探索如何更好的提升运维的效率。” 敖襄桥表示。

　　同时，“全景运维地图”的视角也不局限于网络基础设施，对于场景内所有的ICT基础设施，包括非新华三品牌的产品，都可以做到统一的纳管，以实现真正的“运维一盘棋”。这也是整个解决方案的底层由“智能网元”来构成的原因。

　　每一次网络技术的升级，都伴随着大量的行业创新，同时这些创新又反过来对网络的能力提出新的挑战，在这个技术演进的闭环中，网络运维就像个“稳定器”，确保了无论面临何种压力，网络都能作为稳定、安全、高效的“底座”。

　　与之同理，AI大模型为网络运维带来了全新的考验与要求，而全局化视角与运维大模型的结合，则很好的定义了大模型时代网络运维本来应有的样子。