睿象云智能告警平台的分派策略
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2022-12-27
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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)
智能运维是一种全新的数字化运维能力智能运维平台价值,也将是数字化转型的必备能力。智能运维相对于传统运维模式而言,能够在四个方面有本质的效能提升智能运维平台价值:
运维数据治理。通过高性能实时处理的数据平台广泛采集、处理和分析数字化业务运行过程中的多样化运维数据,包括告警、指标、日志、配置以及运维工单等类别,不仅提升了运维大数据的治理能力,优化了数据质量,而且为进一步激活运维数据的价值打下了良好基础;
业务数字化风险。使运维人员不仅提升了历史运维数据的分析能力并且能够对实时数据进行异常检测和问题预判,有效降低数字化业务的运行风险,提升可用性、稳定性;
运维人力成本。使真正意义上的跨域根因定位成为可能,降低对专业运维人员经验技能的依赖,迅速缩短故障排查时间并有效降低人力成本;
业务侧影响力。以业务视角利用多元化数据提高运营分析和决策能力,比如端到端的分析业务交易状态,提供给业务、客服部门及时反馈和决策支持依据,充分增强业务影响力;
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。
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