智能运维管理系统教程(智能运维管理系统设计方案)

北野 835 2022-11-22

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本文目录一览:

  • 1、智能运维管理平台是如何进行运维管理的?

  • 2、IT运维自动化的建立高效IT运维自动化管理的步骤

  • 3、智能运维平台系统是什么

智能运维管理平台是如何进行运维管理的?

IT运维从传统走向智慧,首先要经历数字化运维阶段,搭建数字运维中台既是实现运维数据有效治理的前提和基础,也是推进运维数智化转型的第一步。针对上述需求,擎创科技自主研发的擎创夏洛克AIOps智慧运营平台(如下图所示)可通过数字运维中台,对运维数据进行统一的采集存储和管理,即便面对高达100TB的日增数据量,也可进行秒级实时分析,为异常检测、根因定位等场景奠定坚实基础。


擎创夏洛克AIOps智慧运营平台架构


与传统运维方式相比,智能化运维最突出的优势是“数据大集中”,即基于数字运维中台建设,通过统一监控中心来集中管理和分析所有运维数据,并以业务视角观测运维数据的相关性,最终建立智能化场景来解决实际问题。擎创自主研发的智能运维产品——夏洛克AIOps智慧运营平台,刚好为此量身定制。它能以全局运营视角解读IT运维,在AI算法平台的支撑下实现包括精准告警、异常检测、根因定位和容量分析等场景,助力企业数字化业务高效、稳定和顺畅运行。


擎创夏洛克AIOps智慧运营平台架构


目前,夏洛克AIOps已在政府机关组织、银行业、证券保险业和交通运输业等行业场景中应用落地,极大节省了企业客户的人力成本和资金成本,提升了运维的有效性和质量。例如,通过为客户构建智能运维平台,轻松应对日增80TB的数据量,让客户平均故障修复时间(MTTR)缩短150%以上,运维总体拥有成本(TCO)下降80%以上。

IT运维自动化的建立高效IT运维自动化管理的步骤

(1)建立自动化运维管理平台

IT运维自动化管理建设的第一步是要先建立IT运维的自动化监控和管理平台。通过监控工具实现对用户操作规范的约束和对IT资源进行实时监控智能运维管理系统教程,包括服务器、数据库、中间件、存储备份、网络、安全、机房、业务应用和客户端等内容智能运维管理系统教程,通过自动监控管理平台实现故障或问题综合处理和集中管理。例如智能运维管理系统教程,在自定义周期内进行自动触发完成对IT运维的例行巡检,形成检查报告。包括自动运行维护,以完成对系统补丁的同步分发与升级、数据备份、病毒查杀等工作。

(2)建立故障事件自动触发流程,提高故障处理效率

所有IT设备在遇到问题时要会自动报警,无论是系统自动报警还是使用人员报的故障,应以红色标识显示在运维屏幕上。然后IT运维人员只需要按照相关知识库的数据,一步一步操作就可以。因此,企业需要事先建立自动工单式流程管理,当设备或软件发生异常或超出预警指标时会触发相关的事件,同时触发相关工单处理流程给相关IT运维人员。IT运维人员必须在指定时间内完成流程所规定的环节与工作,以提高IT运维响应问题的效率。

(3)建立规范的事件跟踪流程,强化运维执行力度

IT运维自动化管理建设时,首先需要建立故障和事件处理跟踪流程,利用表格工具等记录故障及其处理情况,以建立运维日志,并定期回顾从中辨识和发现问题的线索和根源。事实上许多实践也证明,建立每种事件的规范化处理和跟踪指南,可以减少IT运维操作的随意性和强化运维的执行力度,在很大程度上可降低故障发生的概率。同时,用户还应可以通过自助服务台、电话服务台等随时追踪该故障请求的处理状态。

(4)设立IT运维关键流程,引入优先处理原则

设立IT运维关键流程,引入优先处理原则是指要求CIO定义出IT运维的每个关键流程,不仅仅是定义流程是什么,还包括要指出每个关键流程对企业有什么影响和意义。同时,在设置自动化流程时还需要引入优先处理原则,例行的事按常规处理,特别事件要按优先级次序处理,也就是把事件细分为例行事件和例外关键事件。

总之,实现IT运维的自动化管理是指通过将IT运维中日常的、大量的重复性工作自动化,把过去的手工执行转为自动化操作。自动化是IT运维工作的升华,IT运维自动化不单纯是一个维护过程,更是一个管理的提升过程,是IT运维的最高层次,也是未来的发展趋势。

智能运维平台系统是什么

智能运维平台,又称AIOps,是将AI赋能于IT传统运维,通过对日志、指标、Trace等数据智能运维管理系统教程的分析,协助运维工程师更快速精准地发现故障、定位故障,并排除故障,提高运维效率、降低运维成本。

一套完整的智能运维平台系统,通常包括智能运维管理系统教程:

(1)数字运维中台:提供数据治理服务、流批一体化服务和AI算法平台服务。

(2)统一监控中心:将监控对象与运维数据关联,实现对象视角的全面可观测性方案

(3)告警辨析中心:智能化集中告警,构建闭环告警管理

(4)指标解析中心:集中管理监控指标,AI算法智能化检测分析

(5)日志精析中心/日智速析专家:海量数据处理,串联及多维分析,实时聚类检测

(6)运营决策中心:多源数据接入,多设备统一管理,自定义观测场景

智能运维平台系统的部署,可以根据现有情况分步骤进行。先从急需的场景入手,再辅以运维数据的治理,即可发挥其作用,让运维工作提升一个档次

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