it运维平台英文（it运维 英文）

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本文目录一览：

• 1、IT运维平台算法背后的两大“神助攻”
• 2、什么是AIOps？怎么促进业务提升？
• 3、(转)IT：从运维到运营
• 4、IT和运维的区别和联系
• 5、什么是IT智能运维？

IT运维平台算法背后的两大“神助攻”

智能运维(AIops)是目前 IT 运维领域最火热的词汇，全称是 Algorithmic IT operations platforms，正规翻译是『基于算法的 IT 运维平台』，直观可见算法是智能运维的核心要素之一。
本文主要谈算法对运维的作用，涉及异常检测和归因分析两方面，围绕运维系统Kale 中 skyline、Oculus 模块、Opprentice 系统、Granger causality（格兰杰因果关系）、FastDTW 算法等细节展开。

一、异常检测

异常检测，是运维工程师们最先可能接触的地方了。毕竟监控告警是所有运维工作的基础。设定告警阈值是一项耗时耗力的工作，需要运维人员在充分了解业务的前提下才能进行，还得考虑业务是不是平稳发展状态，否则一两周改动一次，运维工程师绝对是要发疯的。

如果能将这部分工作交给算法来解决，无疑是推翻一座大山。这件事情，机器学习当然可以做到。但是不用机器学习，基于数学统计的算法，同样可以，而且效果也不差。

异常检测之Skyline异常检测模块

2013年，Etsy 开源了一个内部的运维系统，叫 Kale。其中的 skyline 部分，就是做异常检测的模块， 它提供了 9 种异常检测算法 ：

first_hour_average、

simple_stddev_from_moving_average、

stddev_from_moving_average、

mean_subtraction_cumulation、

least_squares

histogram_bins、

grubbs、

median_absolute_deviation、

Kolmogorov-Smirnov_test

简要的概括来说，这9种算法分为两类：

从正态分布入手：假设数据服从高斯分布，可以通过标准差来确定绝大多数数据点的区间；或者根据分布的直方图，落在过少直方里的数据就是异常；或者根据箱体图分析来避免造成长尾影响。

从样本校验入手：采用 Kolmogorov-Smirnov、Shapiro-Wilk、Lilliefor 等非参数校验方法。

这些都是统计学上的算法，而不是机器学习的事情。当然，Etsy 这个 Skyline 项目并不是异常检测的全部。

首先，这里只考虑了一个指标自己的状态，从纵向的时序角度做异常检测。而没有考虑业务的复杂性导致的横向异常。其次，提供了这么多种算法，到底一个指标在哪种算法下判断的更准？这又是一个很难判断的事情。

问题一： 实现上的抉择。同样的样本校验算法，可以用来对比一个指标的当前和历史情况，也可以用来对比多个指标里哪个跟别的指标不一样。

问题二： Skyline 其实自己采用了一种特别朴实和简单的办法来做补充——9 个算法每人一票，投票达到阈值就算数。至于这个阈值，一般算 6 或者 7 这样，即占到大多数即可。

异常检测之Opprentice系统

作为对比，面对相同的问题，百度 SRE 的智能运维是怎么处理的。在去年的 APMcon 上，百度工程师描述 Opprentice 系统的主要思想时，用了这么一张图：

Opprentice 系统的主体流程为：

KPI 数据经过各式 detector 计算得到每个点的诸多 feature；

通过专门的交互工具，由运维人员标记 KPI 数据的异常时间段；

采用随机森林算法做异常分类。

其中 detector 有14种异常检测算法，如下图：

我们可以看到其中很多算法在 Etsy 的 Skyline 里同样存在。不过，为避免给这么多算法调配参数，直接采用的办法是：每个参数的取值范围均等分一下——反正随机森林不要求什么特征工程。如，用 holt-winters 做为一类 detector。holt-winters 有α，β，γ 三个参数，取值范围都是 [0, 1]。那么它就采样为 (0.2, 0.4, 0.6, 0.8)，也就是 4 ** 3 = 64 个可能。那么每个点就此得到  64  个特征值。

异常检测之

Opprentice 系统与 Skyline 很相似

Opprentice 系统整个流程跟 skyline 的思想相似之处在于先通过不同的统计学上的算法来尝试发现异常，然后通过一个多数同意的方式/算法来确定最终的判定结果。

只不过这里百度采用了一个随机森林的算法，来更靠谱一点的投票。而 Etsy 呢？在 skyline 开源几个月后，他们内部又实现了新版本，叫 Thyme。利用了小波分解、傅里叶变换、Mann-whitney 检测等等技术。

另外，社区在 Skyline 上同样做了后续更新，Earthgecko 利用 Tsfresh 模块来提取时序数据的特征值，以此做多时序之间的异常检测。我们可以看到，后续发展的两种 Skyline，依然都没有使用机器学习，而是进一步深度挖掘和调整时序相关的统计学算法。

开源社区除了 Etsy，还有诸多巨头也开源过各式其他的时序异常检测算法库，大多是在 2015 年开始的。列举如下：

Yahoo! 在去年开源的 egads 库。(Java)

Twitter 在去年开源的 anomalydetection 库。(R)

Netflix 在 2015 年开源的 Surus 库。(Pig，基于PCA)

其中 Twitter 这个库还被 port 到 Python 社区，有兴趣的读者也可以试试。

二、归因分析

归因分析是运维工作的下一大块内容，就是收到报警以后的排障。对于简单故障，应对方案一般也很简单，采用 service restart engineering~ 但是在大规模 IT 环境下，通常一个故障会触发或导致大面积的告警发生。如果能从大面积的告警中，找到最紧迫最要紧的那个，肯定能大大的缩短故障恢复时间(MTTR)。

这个故障定位的需求，通常被归类为根因分析（RCA，Root Cause Analysis）。当然，RCA 可不止故障定位一个用途，性能优化的过程通常也是 RCA 的一种。

归因分析之 Oculus 模块

和异常检测一样，做 RCA 同样是可以统计学和机器学习方法并行的~我们还是从统计学的角度开始。依然是 Etsy 的 kale 系统，其中除了做异常检测的 skyline 以外，还有另外一部分，叫 Oculus。而且在 Etsy 重构 kale 2.0 的时候，Oculus 被认为是1.0 最成功的部分，完整保留下来了。

Oculus 的思路，用一句话描述，就是：如果一个监控指标的时间趋势图走势，跟另一个监控指标的趋势图长得比较像，那它们很可能是被同一个根因影响的。那么，如果整体 IT 环境内的时间同步是可靠的，且监控指标的颗粒度比较细的情况下，我们就可能近似的推断：跟一个告警比较像的最早的那个监控指标，应该就是需要重点关注的根因了。

Oculus 截图如下：

这部分使用的 计算方式有两种：

欧式距离，就是不同时序数据，在相同时刻做对比。假如0分0秒，a和b相差1000，0分5秒，也相差1000，依次类推。

FastDTW，则加了一层偏移量，0分0秒的a和0分5秒的b相差1000，0分5秒的a和0分10秒的b也相差1000，依次类推。当然，算法在这个简单假设背后，是有很多降低计算复杂度的具体实现的，这里就不谈了。

唯一可惜的是 Etsy 当初实现 Oculus 是基于 ES 的 0.20 版本，后来该版本一直没有更新。现在停留在这么老版本的 ES 用户应该很少了。除了 Oculus，还有很多其他产品，采用不同的统计学原理，达到类似的效果。

归因分析之 Granger causality

Granger causality（格兰杰因果关系）是一种算法，简单来说它通过比较“已知上一时刻所有信息，这一时刻 X 的概率分布情况”和“已知上一时刻除 Y 以外的所有信息，这一时刻 X 的概率分布情况”，来判断 Y 对 X 是否存在因果关系。

可能有了解过一点机器学习信息的读者会很诧异了：不是说机器只能反应相关性，不能反应因果性的么？需要说明一下，这里的因果，是统计学意义上的因果，不是我们通常哲学意义上的因果。

统计学上的因果定义是：『在宇宙中所有其他事件的发生情况固定不变的条件下，如果一个事件 A 的发生与不发生对于另一个事件 B 的发生的概率有影响，并且这两个事件在时间上有先后顺序（A 前 B 后），那么我们便可以说 A 是 B 的原因。』

归因分析之皮尔逊系数

另一个常用的算法是皮尔逊系数。下图是某 ITOM 软件的实现：

我们可以看到，其主要元素和采用 FastDTW 算法的 Oculus 类似：correlation 表示相关性的评分、lead/lag 表示不同时序数据在时间轴上的偏移量。

皮尔逊系数在 R 语言里可以特别简单的做到。比如我们拿到同时间段的访问量和服务器 CPU 使用率：

然后运行如下命令：

acc_count<-scale(acc$acc_count,center=T,scale=T)

cpu<-scale(acc$cpuload5,center=T,scale=T)

cor.test(acc_count,cpu)

可以看到如下结果输出：

对应的可视化图形如下：

这就说明网站数据访问量和 CPU 存在弱相关，同时从散点图上看两者为非线性关系。因此访问量上升不一定会真正影响 CPU 消耗。

其实 R 语言不太适合嵌入到现有的运维系统中。那这时候使用 Elasticsearch 的工程师就有福了。ES 在大家常用的 metric aggregation、bucket aggregation、pipeline aggregation 之外，还提供了一种 matrix aggregation，目前唯一支持的 matrix_stats 就是采用了皮尔逊系数的计算，接口文档见：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations-matrix-stats-aggregation.html

唯一需要注意的就是，要求计算相关性的两个字段必须同时存在于一个 event 里。所以没法直接从现成的 ES 数据中请求不同的 date_histogram，然后计算，需要自己手动整理一遍，转储回 ES 再计算。

饶琛琳，目前就职日志易，有十年运维工作经验。在微博担任系统架构师期间，负责带领11人的SRE团队。著有《网站运维技术与实践》、《ELKstack权威指南》，合译有《Puppet 3 Cookbook》、《Learning Puppet 4》。在众多技术大会上分享过自动化运维与数据分析相关主题。

什么是AIOps？怎么促进业务提升？

智能运维的概念是Gartner在2016年率先提出，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。

(转)IT：从运维到运营

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大多数ITOM领域的从业者，一直以来都约定俗成地把ITOM（IT Operation Management）翻译成IT运维管理，相应的也把IT Operations叫做IT运维。近两年来，开始有越来越多的人使用“IT运营管理”和“IT运营”这样的说法，对应的英文是一样的，但这里“运维”和“运营”是同样的意思吗？两者之间有什么异同？

关于这个问题，仁者见仁智者见智。有人认为其实运维就是运营，用个新名词只是哗众取宠的噱头而已；有人认为运维是面向IT设施的，运营是面向业务服务的；有人认为运维是关注IT指标，运营是关注业务指标的；甚至有人说，运维是“眼前的苟且”，运营是“诗和远方”:-)

总体来看，大多数人认为两者含义并不完全一样，很多人都认为IT运营比IT运维的层次更高，有些成熟度较高的大型IT组织已经提出并在执行“从IT运维到IT运营”的发展规划。但即使在提出这类理念和计划的组织内部，对于究竟什么是IT运维管理，什么是IT运营管理，也还没有非常清晰的分析和定义，更多的是将传统IT运维管理领域之外的一些新内容笼统的归到IT运营管理的部分里去。我在和某个正在执行此规划的IT组织中的某位高管交流时，他就提到：“From Operations to Operations？连定义都没搞清楚，怎么能成为指导方向和发展目标？”

他的问题让我这个ITOM的老兵也开始思考“IT运营”这个新“翻译”的真正含义，以及近几年来它日益流行的真实原因，在和许多同业交流之后，笔者在此分享一下我关于这个问题的一些想法和心得，作引玉之砖，希望能带来更多同业的讨论和指教。

首先，IT运维和IT运营，英文都是IT Operations，在老外来看，并无区别，是指关于IT运行的所有事情。而中文之所以有两种不同的翻译，是因为IT Operations包括的内容很多，IT运维和IT运营两种中文译法分别侧重其中某一部分的内容，假如归纳成一句话的话，可以说IT运维管理关注的是“活着”，而IT运营管理则有更高层次的需求，不仅要“活着”，还要“活得好”。

先看个实例，某大型数据中心IT服务能力的愿景是“以业务为中心，交付稳定、安全、高效的IT运营服务，构建业界领先的IT运营能力，支撑企业的持续发展和战略成功。”这个愿景中，“稳定、安全”就是解决活着的问题，属于传统IT运维管理的范畴，“以业务为中心”、“高效”、“业界领先”则属于如何“活得好”的范畴，更多的是IT运营管理的范畴。

能力建设是有循序渐进的过程的，任何一个组织，首先都要解决“活着”的问题，然后才有可能追求“活得好”，因此，过去三十年，在大多数IT组织面临IT设施规模快速扩张，IT应用数量不断增多，IT运行压力越来越大的挑战时，首先要确保IT系统“活着”，也就是能够持续“运行”，稳定“运转”，通过日常“维护”工作让系统少出故障，出了故障能快速“维修”，“维持”系统的正常“运转”。这个阶段把IT Operations翻译成IT运维，把ITOM翻译成IT运维管理，无可厚非。

IT运维管理阶段的关键词是“稳定”、“安全”、“可靠”，关注可用性指标（MTTR、MTTF、MTBF等）、可靠性指标（RTO、RPO）和安全合规。相应地，在技术、工具和流程上，都以稳定、安全、可靠作为最优先考虑的要素：

在以“活着”为主要目标，以“稳”为主要形态的IT运维和IT运维管理发展多年后，越来越多的IT组织开始走出这个解决基本生存需求的阶段，从“被动维持”走向“主动经营”，追求如何“活得好”，近十年来，APM、BSM、云计算、运维大数据等新的理念、技术和工具的出现、发展和变迁，都和IT正逐步开始从运维走向运营有密切关系，时至今日，从全局角度来看，可以说企业IT已经站在了从运维到运营的一个重要拐点上。

IT运营是建立在良好的IT运维的基础上的，没有“活着”，“活得好”就无从谈起。 但怎样才叫活得好呢？ 换言之，IT运营追求的目标究竟是什么？比IT运维多了哪些东西呢？

与IT运维更多地是面向基础设施不同，IT运营更多的是面向业务、面向服务，本质上是面向人。我们说某个人活得好不好，如何判断呢？大多数人认同的马斯洛需求层次理论说，在解决了基本的生存问题和安全感之后，一个人要感觉自己活得好，是需要有社会认同和自我实现的。对于CIO来说，他所管理的IT组织假如能让三类人满意，我们就可以说这个IT组织已经从基本的IT运维阶段走到IT运营阶段，已经处在活得好的状态了。

哪三类人呢？

用户、老板和IT人。假如IT组织是一个独立公司的话，这三类人基本对应着客户、股东和员工，CIO如果是公司老板，就会知道其实这三类人是哪个都得罪不起的：客户不满意会流失，企业就没有生存之本；股东不满意会换人，说明企业没有竞争力；员工不满意会换地儿，企业就缺乏持久发展的能力。尽管行业特点和企业文化不同会带来优先级和侧重点的不同，但本质上，一个有长远发展前景的卓越公司，往往是做到了让客户、股东和员工都满意的公司。

IT运维阶段，IT组织更多地还是在解决三类人的基本需求，让用户能用，让老板批钱，让员工干活，当然也希望大家更满意，但受限于阶段性能力和各方面因素，先能保证这些基本需求就已经很不容易了，而做到这些，在相当长时间内也已经足够，主要因为几个原因：

因此，过去虽然IT部门提供的即使只是满足基本需求的服务，大多数情况下也并没有多大问题。但短短十年间，互联网和移动互联网大潮席卷世界的每个角落，每天用着微信滴滴淘宝携程的用户们的胃口已经越来越高了，过去能够忍受的一些小问题也已经变得忍无可忍了：

不知从哪天起，过去和企业IT八竿子打不着的“人家”一下子蹦出来，成了IT部门的变相竞争对手了，没抢走用户，但把用户满意度抢走了。更要命的是，随着云计算各种aaS的风起云涌，这些“人家”未来没准儿真的要来抢走用户了。假如IT部门不能与时俱进，还是停留在满足基本需求的运维上，而不主动向追求卓越的运营迈进，提供更有竞争力的优质IT服务，那就很可能会在几年后会碰到更大的挑战。

而在IT运营阶段，与IT运维阶段的关键词“稳定”、“安全”、“可靠”不同，关注的关键词变成了“体验”、“效率”、“效益”。回顾前面我们提到某大型数据中心的愿景中“以业务为中心”、“高效”两个运营关键词，其实“以业务为中心”就对应着“以用户为中心”，业务就是以用户为中心的吗，而用户关心的就是体验（稳定可靠也是体验的一部分）。“高效”则包含着高效率和高效益两个含义，一个关注敏捷性，交付速度、响应速度，一个关注成本收益，关注服务获取效率。

（假如说IT运维以“稳”为主，那么IT运营则以”敏“为主，在技术架构选择和IT管理流程和系统的建设上面，IT运营阶段都和传统IT运维阶段的关注重点有所转变，从而带来了新旧架构、新旧工具、新旧方法并存甚至交汇的复杂情况，Gartner在提的Bimodal，联想所说的双态IT，也都在反映这种状态。）

让我们围绕三类人的需求简单看看IT运营比之IT运维阶段要面临的新挑战，以及应对挑战在出现的一些新的理念、工具和技术：

让用户满意

用户大致有两类，个人用户和业务部门：

个人用户，不论是内部用户还是外部用户，更关心的是体验，体验主要是易用性、容错性和响应速度；要提升体验，对于IT运营管理领域就带来了新的要求，要在传统的设备和组件监控的基础上，增加端到端的用户体验感知能力、应用性能的深入探测和分析能力、应用及系统性能瓶颈的发现和优化能力。

越来越多IT组织开始关注用户体验，从而纷纷部署包括外部模拟仿真探测、流量数据分析、日志数据分析、嵌码采集探测等各种针对应用性能管理的手段工具 ，造就了近年来APM市场热度飙升。

这些采用不同手段的APM工具虽然有功能重叠的部分，但各有其侧重点，多种工具的部署能带来数据和功能的丰富性和多样性，对于准确测量和提升客户体验是有必要的，事实上在那些特别重视用户体验的IT组织里，已经或者正在进行全方位的工具部署，并在尝试在各种专业分析工具之间架设运营大数据工具，集成多样化数据，提供数据的统一可视化和整合分析等能力，提升故障和优化点的定位分析能力，深度改善用户体验。

业务部门，除了关心最终用户的体验，更关心交付效率，与之相应的，IT部门开始在各个环节上采用新架构、新技术和新工具，从各个环节上提升效率，加快业务服务的交付速度。

让老板满意

让用户满意是让老板满意的基础，假如业务部门天天在老板那儿告状，老板怎么都满意不了。但是即便业务部门都说你好话了，老板就会满意了吗？要是你真的这么认为，说明你太不了解老板这种动物了。

老板要的不只是结果，也一定会追求高效率和高效益，同样的成果，能否用更低的成本达成？我们现在的成本收益水平，对应业界同行，是人傻钱多还是精明高效？说要追求“业界领先”，怎么就是领先了？不能说技术更新应用更多就是领先吧？总要有个从效益角度的衡量方法吧？假如IT部门是一个独立运营的实体，作为给钱的股东，也是要问这些问题的。

效益本质上是投资回报率，成本越低，效益越好，做的事情越有用，效益越高。要追求高效益，首先面临的难题是要有一套成本收益的衡量体系，没有量化方法，既搞不清楚IT部门当前在同业中所处的水平，更无法通过指标考核的方式推动IT部门不断提高效益水平。在没有这套衡量体系的时候，往往只能采用一些非常粗线条甚至感性的衡量方式，比如看每年的IT采购金额、IT员工数量、工业标准产品的采购单价等，导致很多IT部门在采购时往往要求厂商保证提供同行业最低价，可当大家都这么要求的时候，显然很难真正起到效果。更为重要的是，由于每个企业在业务和IT服务方面存在的差异性，这些粗线条指标并不能反映IT部门的效率和效益水平。

ITIL体系中早就提出了IT服务财务管理的概念，许多IT组织在过去十年尝试了一些BSM（业务服务管理）和ITFM（IT财务管理）的项目，一个重要动因就是试图建立IT效益的衡量体系，可在内部IT部门中成功者寥寥，主要原因是全部精力投入到基础运维工作中还忙不过来，另一方面也和缺乏特别成功的最佳实践有关。

不过随着大家的不断尝试，伴随近年来IT架构的演进和公有云的兴起，一些走在前面的IT部门已经看到了建立IT效益衡量体系的可能性，并开始在某些架构层级上开始尝试性的探索：他们采用服务分层、成本归集、各自对标的方式，对DC层、IaaS层、PaaS层的资源单位成本、资源利用效率、能源单位成本、能源利用效率和人员运营效率进行分别统计和分析，并分别和IDC、IaaS云、PaaS云的外部供应商市场价位水平做对照，来衡量自己的效率和效益水平。

IT效益衡量体系的建立，也让IT自己可以从效益角度分解目标，推动IT内各个部门能够逐年不断提升效率和效益水平，让IT部门的思考方式从成本中心转变到利润中心。近年来绿色数据中心概念和PUE指标被关注，都反映了这一变化趋势。

要注意的是，即使建立了效益衡量体系，要让它真正发挥作用，离不开大量的数据统计和数据分析，以及关键效益指标的可视化和透明化，很多IT组织开始尝试建立IT运维/运营大数据平台，引入可视化和BVD概念，也都和追求IT效益可衡量有密切关系。而这些也会带来额外的投入，IT组织可以根据自身的规模和目标优先级，在有必要的情况下，选择合适和成熟的切入点，分步尝试，逐渐建立效益衡量体系。

让员工满意

互联网企业的火热和各行业互联网+的热闹，都带来了IT人才的争夺，如何吸引和保留高素质的IT员工，已经成为许多IT部门不得不面对的新问题。要让IT员工满意，前面的两个满意（用户满意和老板满意）也是个重要基础，否则IT部门自己地位都不高，员工也没有成就感，士气低迷，满意度很难高起来。

但即使做到了前面两个满意，假如让IT员工每天都疲于奔命，员工满意度同样会差，也不是长久之计。要解决员工满意度的问题，有几个方面是要考虑到的：

以上从三个满意的角度简单聊了聊从IT运维到IT运营的一些内容，有趣的是，这些满意是递进和包含的关系，让员工满意包括让老板满意，让老板满意包括让用户满意，让业务部门满意包括让个人用户满意，但每个满意之间又都有各自的个性化内容。

要做到三个满意，让IT从“活着”到“活得好”，从重点“维”稳走向经营业务价值，意味着IT管理要更加精细化、自动化、智能化，也必须建立多样化的数据采集、多维度的数据分析/挖掘和全方位的可视化的能力，IT运营管理的架构也将在传统监管控的IT运维管理架构上有所发展和变化，以适应IT运营在体验、效率和效益方面的更多要求。

需要注意的是，IT涉及到规划、设计、开发和运营多个环节，我们更多的是从运营的角度来谈的，事实上要从IT运维走向IT运营，不仅需要运营部门（不再只是运维部门啦）的努力，也需要规划、管理和开发部门的协同配合和齐头并进。

从IT运维到IT运营，其实标志着IT组织成熟度的提升，假如借用Gartner的IO成熟度模型来看的话，IT运维更多是在前几个阶段，而更多开始关注IT运营，则标志着IT组织走到了后两个阶段：Service Aligned和Business Partnership，开始把IT本身当做业务来运营，以客户为中心，关注客户体验，运营效率和成本收益。

以上是关于IT运维到IT运营的一些不成熟的思考，抛砖引玉，希望能得到大家的批评和指教。

从IT运维到IT运营，许多IT组织已经在路上，同样也有许多IT产品和IT服务的提供商已经洞悉到这一发展趋势，配合IT运营的要求，开发和提供了许多新的运营工具和运营服务，我们希望能够与各位有志于ITOM领域的同仁们一起，齐心协力，精益求精，共同提供优秀的ITOM产品和服务，为IT从运维到运营做一点事情，让IT不仅活着，而且要活得好，活得精彩。

IT和运维的区别和联系

IT 是英文INFORMATION TECHNOLOGY的简称，指信息技术，它涵盖的范围很广，特点都是依赖于信息和信息系统，它又包含了计算机软硬件，因特网和其他各种来连接软硬件的网络环境及资源，同时又包括了从事设计，维护，支持和管理的人员所共同形成一个行业。

运维包括在IT之内。

运维专业的讲应该叫做“系统运维管理”可分为以下一些具体内容和环节：
1、环境管理
2、资产管理
3、介质管理
4、设备管理
5、监控管理和安全管理中心
6、网络安全管理
7、系统安全管理
8、恶意代码防范管理
9、密码管理
10、变更管理
11、备份与恢复管理
12、安全事件处置
13、应急预案管理

什么是IT智能运维？

IT智能运维必须以大数据为基础，所以企业必须具有采集IT全层级数据的能力，并能实现数据融合，结合机器学习、智能算法，对IT运维实现洞察，获得预见性。
现在推IT智能运维的服务商国内有几家，我比较认可博睿数据提出的数据为本的理念，没有数据就是无水之源，所以企业别被概念忽悠，先踏实做数据采集和融合，智能运维是水到渠成的事 关于it运维平台英文和it运维 英文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。 it运维平台英文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it运维 英文、it运维平台英文的信息别忘了在本站进行查找喔。