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“等，你别说话，我再来捋一下”老丁让林自强等一下，捋之前又闷了一口酒，然后又拿酒瓶子倒满。
“好，你把酒杯先放下，不差那一口，你自己先捋一下”林自强。
“首先，发现一个问题，我们排查的时候会想，可能是哪些因素造成的，这些因素本身与这个问题有关系，对不对？”
老丁还是喝了一口酒，这没出息劲儿的。
“对，没关系的你不会去想，比如春晚相声”林自强。
“别提春晚了，即使在我运维的网络系统中，与这个故障无关的，我也不检查呀，例如分支机构的网络，对不对？”
老丁。
“对的很，老丁你开窍了”林自强。
“继续，我会把所有有关的因素，按照可能影响的优先级，来逐一排查，最后得出排查结果”老丁。
“对的，有关因素就是有关系的因素，它们对故障影响也有优先级，就是这些因素不但具备关系同时还有权重”林自强。
“对，那么，现在你告诉我，我们这样排查了，故障解决了，然后怎么样？”
老丁这就算捋完了，剩下的交给林自强。
“然后再说然后的，我先再问你一个问题，这些有关系的因素，这种关系是不是你们排查问题的思维路径？”
林自强说。
“是，当然是，然后呢……然后，你继续”老丁。
“那么我们继续来分析，如果没有这次故障，这些因素与这类故障的关系还存在吗？”
林自强说。
“故障没有发生的时候，关系不存在？存在？我有点糊涂了，没有故障，故障的因素……你说吧！”
老丁把皮球踢回来。
“你仔细想想，这些关联的因素，是只有故障出现的时候才存在？还是一直存在？只是故障出现的时候，与故障才产生的关联？仔细，不能错了”林自强。
“故障不是没有，只是没有发生，而关联关系始终存在，当某一个故障发生的时候，由于所有的因素的关联关系存在，就会以故障为前提，把一些有关系的因素组成导致故障的因素合集”老丁努力的尝试去想通。
“对头，就是这个道理”林自强。
“你接着说，然后怎么做？”
老丁。
“老丁，你试想如果把这种关联关系作出一个模型，当故障发生的时候，这个拟脑就可以自己按照关联关系去排查故障原因”林自强。
“老林，你说做个拟脑人工智能，把故障的关联关系模拟完成，拟脑就可以自动排查故障原因，对吗？”
老丁。
“理论上可以”林自强。
“什么叫理论上可以，到底可以不可以？”
老丁。
“可以，但是这个脑需要成长，比如这个案例，拟脑最开始应该只能把相关因素关联上。第一次排查是你们的工程师手工做了，如果把手工的动作写成代码，那么下次拟脑发现这个问题，就有自动排除的可能性。当然如果你信不过自动，拟脑也可以告警，并详细列出这个故障以前发生过，是怎么解决的，当下，建议解决方法等。”
林自强。
“了解了，这就是你说的运维拟脑智能模型，也就是你说的多元关联拟脑模型10版本做出来的吧，你帮我做一个，我公司这边出费用”老丁把杯子里的酒一口喝光，然后又给自己倒上一杯。
“做不了，我说的10版本不是为你开发的智能运维系统，你还没有理解拟脑模型是什么技术”林自强。
“为什么，老林，凭咱们这关系，你说做不了？你的系统到底是什么，本来我逻辑清楚了，现在又糊涂了”老丁。
“你的运维系统，让你公司的运维工程师去做，我又不全懂网络服务器系统，应用更不知道了”林子强说。
“那，老林，我的工程师做不出来，要做早做了，他们不知道怎么做，你说了这么多，你要有执行能力呀，你就带个头，怎么做？”
老丁开始逼问。
“你的运维工程师为什么做不了，是因为没有我提供的这个多元关联拟脑模型10版本，你让他们在白纸上做，当然做不了了”林子强。
“慢点，我想想，你给我提供的是数据库，我的工程师用你提供的数据库，把信息放进去就可以了，是不是这个意思？”
老丁有点开窍了。
“差不多，我提供的不是传统数据库，是我研发的多元关联拟脑模型数据库10版本，你自己去搞个传统数据库，需要一起使用的”林自强。
“你搞的是多元关联拟脑模型数据库，好绕口，就是说你研发的是一个通用的拟脑数据存储模型，对不对？”
老丁问道。
“对，多元关联拟脑模型10，我给你们的都是一岁的小孩子，至于怎么长大学什么东西，是你们要培养的”林子强。
“理解了，相当于一岁的拟脑智能模型，我们让它学习成长”老丁。
“对，你们要把你运维的信息系统里的所有信息，抽象为信息元，把信息元录入到我的多元关联拟脑库，把有关系的信息元关联在一起，并定义他们的关联关系”林自强。
“我把信息元，什么是信息元？硬件，网络交换机，端口，服务器，处理器……等等很多？”
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