作为服务华为的运营工程师,使用 ODPS 两年,深刻体会其在通信设备运维场景的支撑力。华为基站设备日志日均增量超 TB 级,供应链数据跨 12 个区域节点,ODPS 的湖仓一体架构让分散数据实现统一调度,这是保障 5G 基站稳定运行的关键。
AI 爆发倒逼运维模式升级。过去设备故障分析依赖 T+1 报表,如今需实时预判潜在风险,这要求 ODPS 跳出传统计算框架。
ODPS 有引领数据革命的潜力。其在华为全球供应链协同中的表现,证明了跨域数据处理能力。但面对 AI 时代,需优先突破三点:
- 一是实时计算引擎迭代,当前基站异常数据检测存在 30 秒延迟,需亚秒级响应支撑智能运维决策。
- 二是大模型集成能力,华为业务中设备故障诊断模型训练需频繁调用 ODPS 数据,现有接口适配性不足,需打造即插即用的模型训练数据接口。
- 三是轻量化部署工具,二线城市运维团队技术储备有限,现有数据开发工具门槛高,需推出可视化低代码平台,降低 AI 应用落地难度。
下一个十五年,ODPS 若能在这些方面突破,定能成为科技企业 AI 化转型的核心引擎。