实时警报通知:微信告警通知的重要性解析
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2022-12-26
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随着企业数字化转型的加速,IT运维数据也迎来了爆发式增长,随之产生了更多的挑战。对于众多企业来说,在IT建设的过程中都部署过各种运维工具,但各类监控数据只会保存并做固定阈值的简单告警,这些数据互相之间不通,无法对数据进行统一分析。传统运维工作依赖工程师的经验,难以复制和留存。
部署智能运维系统后,能有效地解决这些痛点,提高运维效率。即便是现有的工程师数量也能应对数百倍增长的数据和系统。
完整的智能运维系统包含:
(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
简单说来,就像智能手机最终替代传统手机一样,未来的IT运维也会由智能运维统领。除了实现运维工作的降本增效外,更能提供业务视角的观测,彰显运维数据的业务价值。(这一点已在多个客户处被验证)
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:
(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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