包含aiops容量预测的词条

本文目录一览：

• 1、智能运维适合哪些场景？都涉及那些领域？
• 2、AIOps市场未来将会如何发展？
• 3、相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里？
• 4、智能运维适合哪些场景？涉及哪些领域？
• 5、公司的IT系统发生故障了，怎么检测问题？

智能运维适合哪些场景？都涉及那些领域？

IT的智能运维AIOps，目前在国内落地比较多的是对IT故障容忍率更低的行业，比如金融、交通、互联网等等。各厂商主要的差异在于数据治理的能力和经验（当数据量越来越大时，一个好的运维数据中台可以保证运行性能）、产品线的覆盖度（告警、日志、指标等均可进行智能分析）、智能场景的丰富度。

对于智能运维来说，常见的智能场景有异常检测、根因定位、自动排障、容量预测、告警收敛、日志聚类等。随着应用的进一步广泛，智能场景也会不断更新、越来越多。

可以说智能运维的发展完全是顺应时代的需求，互联网逐渐与衣食住行变得息息相关，由生活衍生出来的金融、交通、通讯、能源等行业企业同互联网一起经历了多样化的变迁升级。因此，与互联网伴生而来的是对生产数据的运维管理，经历了手工、自动化的阶段后，在人工智能的推动下，运维逐渐向智能化（AIOps）进化。

AIOps市场未来将会如何发展？

从未来发展趋势来看，ITOA、AIOps会是未来增长最快的两个方向。随着以数据为核心的运维分析出现，运维市场逐渐由ITOM演变成ITOA（IT Operations Analytics），后来又提出了智能化运维（AIOps）。尽管目前肯定还是ITOM占市场的主体，但随着企业数字化转型的快速发展，IT系统数量快速增长，还有云原生架构的应用导致系统复杂度越来越高，传统运维方式已经无法满足企业的需求，因此，借助AI技术能力实现运维智能化，提高运维效率和运维质量，成为IT运维的必然趋势。现在，IT运维的发展正处于螺旋式的上升期，根据Gartner预测未来3-5年内，可观测的智能运维能够达到成熟期。

不过国内AIOps的落地实践也面临着挑战：

1. 不切实际的期望。AIOps的技术还不是完全成熟，很多用户很难将智能自动化的运维与实际可实现的案例分开，认为AIOps已经能够实现智能自动化，而实际上现在距离真正的智能运维还有很长的一段路要走。

2. 有价值的案例需要实践时间。AIOps平台需要通过不断的学习观察，在一定的时间、发生频率内，才能将正常的数据范围和模式跟解决方案结合起来，以建立合适的观测模型，为后续的业务运营提供保障。

3. 市场的转变。AIOps的市场正处于不断的变化发展中，监控供应商正在向上层业务移动，AIOps平台的供应商则正在进入监控领域，而ITSM供应商却只是将AIOps的功能视为扩展其范围的一种手段，随着技术的进步以及市场认知度的完善，会逐渐改变市场对于“技术水平”的定义。

4. 数据的质量。成功的AIOps解决方案需要高质量的数据作为支撑，但当下离散的IT系统和数据信息孤岛让数据分析结果产生负面的影响，使得治理效果并不十分令用户满意。

5. 基于复杂项目交付的定制工作。国内企业需要大规模、端到端、基于企业内部的部署，需要大量定制和整合的工作，对于供应商而言是极大的挑战。

6. 中国企业的IT堆栈。随着国家政策的推进，企业面临本土化转型的挑战，很多三方工具（由国外引入）并不是全都能很好的支持本土AIOps平台。

擎创科技，作为国内首批智能运维领域的解决方案提供商，将持续锚定赛道，用心服务用户，不断根据落地反馈来优化升级解决方案，助力客户完成从传统运维到智能运维的转变，也希望真正的智慧运营能够早日到来。

相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里？

作为一种将算法集成到工具里的新型运维方式，AIOps 可以帮助企业最大程度地简化运维工作，把 IT 从耗时又容易出错的流程中解放出来。

有了 AIOps，当 IT 出现故障隐患，运维人员不需要再等待系统发出故障告警，通过内置的机器学习算法以及大数据技术，就能自动发现系统的各类异常，从而实现从异常入手判断故障发生的可能性、严重性和影响，依赖机器对数据的分析结果，判断最佳的应对方案。

由此可以看出，基于 AIOps 的管理方法对监控式运维的底层技术实现了颠覆。传统 IT 运维管理工具更为关注突发事件（即告警）、配置和性能，而 AIOps 则更加关注问题、分析和预测，二者可谓互相补充相得益彰。

对 IT 运维人员而言，当一条告警被确认的时候，不但意味着你第一时间发现了业务故障，更意味着在故障发生的这一刻，业务已经受到了影响。而随着 AIOps 的出现，IT 部门可以通过机器学习和算法技术，事先发现 IT 系统的运行异常，提前进行故障的防范甚至规避措施，确保业务故障不出现或者少出现，这些对于 IT 和业务部门来说意义重大。

智能运维适合哪些场景？涉及哪些领域？

IT的智能运维AIOps，目前在国内落地比较多的是对IT故障容忍率更低的行业，比如金融、交通、互联网等等。各厂商主要的差异在于数据治理的能力和经验（当数据量越来越大时，一个好的运维数据中台可以保证运行性能）、产品线的覆盖度（告警、日志、指标等均可进行智能分析）、智能场景的丰富度。

对于智能运维来说，常见的智能场景有异常检测、根因定位、自动排障、容量预测、告警收敛、日志聚类等。随着应用的进一步广泛，智能场景也会不断更新、越来越多。

智能运维AIOps体系架构

公司的IT系统发生故障了，怎么检测问题？

在错综复杂的IT系统架构中，一旦IT系统发生了故障，那么就需要非常多的运维工程师们，通过大量的时间对故障进行逐一排查，每一个细小的问题都有可能带来连锁性的故障，这就有可能解决一个问题需要好几个小时的时间，这就会造成时间上的浪费。对于目前日益增速的业务环境而言，是不能容忍的。而AIOps的出现，就可以针对数据进行实时的异常检测、异常定位、原因分析、容量预测等，可以大大降低现场故障处理时间，如今已经各行各业都开始探索AIOps。你也可以去专业的公司去咨询看看，比如中国应用性能管理（APM）行业领军企业-听云，对于指标异常检测、日志异常检测、智能告警、智能降噪、根因分析方面都有非常大的优势。