全栈智能运维平台（全栈智能运维平台有哪些）

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本文目录一览：

• 1、什么是AIOps？怎么促进业务提升？
• 2、智能运维适合哪些场景？涉及哪些领域？
• 3、哪家企业做智能运维，AIOps?
• 4、AIOps与ITOM的区别？
• 5、自动化运维平台哪个好
• 6、相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里？

什么是AIOps？怎么促进业务提升？

智能运维全栈智能运维平台的概念是Gartner在2016年率先提出全栈智能运维平台，当初的英文全称为Algorithmic IT Operations,意指基于算法的IT运维。随着人工智能技术的发展，2018年Gartner将其英文全称更改为Artificial Intelligence for IT Operations，表明人工智能在IT运维领域的应用。至今短短六年，其概念还在不断融入新的认知。
当前IT运维难度增加，依靠人力堆积的传统方式运维已经无法满足数字化时代对IT运维的要求，借助更先进工具和技术手段成为应对这些挑战的必然选择。数据中心面临着从制度和流程为主驱动的时代，快速向数据与算法为主驱动的智能运维时代迈进。智能运维，已然成为迎接挑战不可或缺的科技力量和解决方案。
AIOps（Artficial Intelligence for Operations），是一种将大数据、人工智能或机器学习技术赋能传统IT运维管理的平台（技术）。AIOps智能运维可以将全栈式的运维数据进行集中化管理，不同数据领域也可以进行智能算法根因定位。其次它可以从业务场景进行跟踪，了解交易路径，对于数据进行智能分析与预测。所以智能运维是一种全新的数字化运维能力，可以配合企业的数字化转型，保障企业的业务应用能够安全稳定且高效的运行。

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

哪家企业做智能运维，AIOps?

目前国内的智能运维企业有听云，云智慧，博睿等，北京基调网络股份有限公司，旗下听云品牌，专注数字化监控13年，拥有完善的数据获取能力，为各行业企业提供完整覆盖用户端、网络、服务器端全栈实时的监控与大数据智能分析平台，帮助企业提升系统性能表现，改善用户体验，加速业务创新。听云业务现已覆盖企业、金融、运营商、互联网、航空、能源电力、工业制造、教育等各大行业，为超过80000+知名企业提供服务，赢得广泛信赖与认可。经过13年技术深耕和市场培育，听云已成为中国应用性能管理（APM）行业专业的提供商，并多次入选全球研究机构Gartner APM 魔力象限。

AIOps与ITOM的区别？

传统IT运维管理平台（ITOM)更偏向于管理某一细节分专业领域，完成单一管理任务。比如：SOC平台专注于信息安全管理；APM平台专注应用逻辑拓扑管理，应用故障诊断等。而AIOps平台则是以传统ITOM平台为基础，通过接口集成，汇总各个ITOM平台组件中的孤立运维数据，使其打破数据孤岛壁垒。AIOps毫无疑问是企业IT运维管理的发展趋势，解放人力。国内真正具有AIOps能力的厂商并不多，而听云多次入选Gartner APM魔力象限的中国唯一入选的企业，更是用实力证明了它的实力，在提高故障监测、告警预防和修复能力都十分专业。

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标准化认可全栈智能运维平台，被首批收录在IT运维服务工具名录，官方认证过全栈智能运维平台的，更有保障一些。
其次，云雀运维有非常优秀的流程管理系统，包括全栈智能运维平台：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。

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全栈智能运维平台，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。

有全栈智能运维平台了 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。

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