智能运维平台靠谱（智能运维app）

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本文目录一览：

• 1、都在说智能运维时代来了，请大神来指教一下通过AI搞运维到底靠不靠谱？擎创夏洛克AIOps怎么样？
• 2、自动化运维平台哪个好
• 3、智能运维管理平台是如何进行运维管理的？
• 4、计通智能的智慧机场数字化运维管理平台怎么样？
• 5、人工智能运维真的能代替人工运维吗？
• 6、智能运维是什么？

都在说智能运维时代来了，请大神来指教一下通过AI搞运维到底靠不靠谱？擎创夏洛克AIOps怎么样？

我记得好像是2016年的样子擎创科技推出的夏洛克AIOps，据我所知他们也是业内最早的智能运维平台，说明智能运维的落地使用应该是没有问题的，银行这种客户都是十分严谨并且不能出任何纰漏的。

自动化运维平台哪个好

个人感觉云雀运维云平台更好一些。
首先平台通过了ITSS标准化认可，被首批收录在IT运维服务工具名录，官方认证过的，更有保障一些。
其次，云雀运维有非常优秀的流程管理系统，包括：服务台、配置管理、建档管理、问题管理、变更管理、视图管理、驻场管理、巡检管理、客户满意度管理、统计分析、监控中心、用户中心、手机APP等二十余项功能，可谓功能强大，还可以自己选择功能以及定制功能。
再次，云雀运维有丰富的案例，在电力、有色金属、财政、烟草、国土等部门都大量的使用平台，得到了市场的充分认证。

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。

计通智能的智慧机场数字化运维管理平台怎么样？

还不错，他们家的系统可以通过统一的监控管理平台，实时监控、分析机房基础设施的运行信息，帮助运维人员掌握机房基础设施运行情况，管理机房内资产、容量、能耗等，并结合运维辅助工具，提高基础设施可用性、资源利用率和管理效率。百度这方面的资料很多。

人工智能运维真的能代替人工运维吗？

我个人理解，其实这个不能用代替来表述，在未来的发展中，AI与人类一定是相互影响的，智能运维AIOps，可以通过机器学习算法和工具来协助处理一些有既定模型和重复繁琐适合自动化的工作，人工运维则是将精力集中于机器还难以注意和解决的疑难杂症上。所以说他们是相辅相成的，听云的AIOps可以实现人与系统智能化高效配合，从不同的角度服务好客户，可以去了解一下。

智能运维是什么？

得益于IT外包服务的发达，现在的运维已经不包括搬机器上架、接网线、安装操作系统等基础工作，运维人员一般会从一台已安装好指定版本的操作系统、分配好IP地址和账号的服务器入手，工作范围大致包括：服务器管理（操作系统层面，比如重启、下线）、软件包管理、代码上下线、日志管理和分析、监控（区分系统、业务）和告警、流量管理（分发、转移、降级、限流等），以及一些日常的优化、故障排查等。
随着业务的发展、服务器规模的扩大，才及云化（公有云和混合云）、虚拟化的逐步落实，运维工作就扩展到了容量管理、弹性（自动化）扩缩容、安全管理，以及（引入各种容器、开源框架带来的复杂度提高而导致的）故障分析和定位等范围。
听上去每一类工作都不简单。不过，好在这些领域都有成熟的解决方案、开源软件和系统，运维工作的重点就是如何应用好这些工具来解决问题。
传统的运维工作经过不断发展（服务器规模的不断扩大），大致经历了人工、工具和自动化、平台化和智能运维（AIOps）几个阶段。这里的AIOps不是指Artificial Intelligence for IT Operations，而是指Algorithmic IT Operations（基于Gartner的定义标准）。
基于算法的IT运维，能利用数据和算法提高运维的自动化程度和效率，比如将其用于告警收敛和合并、Root分析、关联分析、容量评估、自动扩缩容等运维工作中。
在Monitoring（监控）、Service Desk（服务台）、Automation（自动化）之上，利用大数据和机器学习持续优化，用机器智能扩展人类的能力极限，这就是智能运维的实质含义。
智能运维具体的落地方式，各团队也都在摸索中，较早见效的是在异常检测、故障分析和定位（有赖于业务系统标准化的推进）等方面的应用。智能运维平台逻辑架构如图所示。
智能运维平台逻辑架构图
智能运维决不是一个跳跃发展的过程，而是一个长期演进的系统，其根基还是运维自动化、监控、数据收集、分析和处理等具体的工程。人们很容易忽略智能运维在工程上的投入，认为只要有算法就可以了，其实工程能力和算法能力在这里同样重要。
智能运维需要解决的问题有：海量数据存储、分析、处理，多维度，多数据源，信息过载，复杂业务模型下的故障定位。这些难题是否会随着智能运维的深入应用而得到一定程度的解决呢？我们会在下一篇文章中逐步展开这些问题，并提供一些解决方案。
本文选自《智能运维：从0搭建大规模分布式AIOps系统》，作者彭冬、朱伟、刘俊等，电子工业出版社2018年7月出版。
本书结合大企业的智能运维实践，全面完整地介绍智能运维的技术体系，让读者更加了解运维技术的现状和发展。同时，帮助运维工程师在一定程度上了解机器学习的常见算法模型，以及如何将它们应用到运维工作中。 关于智能运维平台靠谱和智能运维app的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 智能运维平台靠谱的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于智能运维app、智能运维平台靠谱的信息别忘了在本站进行查找喔。