深入显出AIops（深入显出造句）

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本文目录一览：

• 1、智能运维是什么？
• 2、公司购买了很多安全设备，但安全运维人员还是需要面对很多无效告警，运营效率低下，有什么解决方案吗？
• 3、核酸服务器崩溃要修多久

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。

公司购买了很多安全设备，但安全运维人员还是需要面对很多无效告警，运营效率低下，有什么解决方案吗？

在传统的运维方式中，原始的事件里有许多重复性的、杂乱的噪音信息，而且某一个组件发生问题，往往会引发相关的组件都产生报警，这样在短时间内就会产生告警风暴，这也会严重影响运维人员的判断，因此传统的集中监控，都是依赖运维人员的经验梳理规则，并将事件归并、关联的规则运用于平台，实现告警抑制。这样就会出现你提问的这种情况，导致运营效率低下。

这时建议可以采用“智能运维”的手段，AIOps智能运维能够对传统集中监控进行智慧赋能，比如我们以擎创科技的夏洛克AIOps告警辨析中心为例，来展开分析这种AI赋能的几种方式：
1. 对既有的完全基于经验进行规则梳理的处理方式的智慧赋能

2. 对事件的精细化分析能力的智慧赋能

3. 通过建立人工和智能相融合的迭代反馈机制促使监控持续优化

综上所述，集中监控作为运维的“双眼”，应该是AIOps智慧赋能的第一站，赋能后的智能化集中监控将具备三大优势：

能够以更低的人力成本更及时有效地发现问题端倪，提高了业务保障能力；

能够更深入的洞察和分析告警，提升了故障排查效能；

能够利用人机融合的智慧，建立持续改进的机制，并且为进一步进行基础指标监控以及日志分析等其他领域的智能化改造提供了指导方向。

核酸服务器崩溃要修多久

今天早上，上海再一次进行全民核酸大筛查，冒着阴雨，大家在各自小区排着队进行着新一轮的核酸。但万万没想到，“随申办”上的核酸码又崩了！于是，很多人辛辛苦苦排的一小时队就这么白排了，要等修复好再做核酸。。。。。。

这个事情从我们运维的专业角度来说，完全是一次可以避免的事故。估计随申办的组织机构应该还没有将“智能运维”运用到系统维护中，甚至都没有认识到智能运维的重要性。

过去，传统的集中监控方式只是集中采集告警信息，杂乱无章且充斥冗余信息的告警事件让程序猿总是在一次应急处理走向另一次应急处理的路上。特别是当下互联网时代，数据量的暴增让传统技术和管理手段的效率直线下降，运维管理的难度也逐渐加大，那么系统崩溃，宕机也是意料之中。

而在这种紧迫的需求之下，借助人工智能手段，赋能传统运维成为当务之急，AIOps智能运维应运而生。AIOps智能运维采用先进的AI技术，充分发挥机器学习能力，辅助运维人员提高运维效能，在为企业大大节省了人力成本的同时，还能为业务保驾护航。

特别是在告警上，系统变更带来的风险可能无法避免，但可以有预警和更快速定位根因。因为，运维数据的处理分析由于有其特殊的要求，不仅仅是数据规模大，而且数据处理的时效性要求极高，这是因为许多运维数据需要在高速流引擎中进行复杂的聚合、计算、判断比较等操作以满足机器学习算法要求，这也是运维工作场景的特色，那就是必须“快”，否则一旦故障发生久了，一切就都失去了分析意义。

而智能运维是一种全新的数字化运维能力，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，能够在运维数据治理、业务数字化风险、运维人力成本和业务侧影响力四个方面有本质的效能提升。

在告警方面，

1. 能够以更低的人力成本更及时有效地发现问题端倪，提高了业务保障能力；

2. 能够更深入的洞察和分析告警，提升了故障排查效能；

3. 能够利用人机融合的智慧，建立持续改进的机制，并且为进一步进行基础指标监控以及日志分析等其他领域的智能化改造提供了指导方向。

智能运维发展正如火如荼，Gartner预见其为下一代运维，认为到2022年，全球50%以上的企业将使用AIOps取代传统的IT运维管理手段。

蔓延的疫情不仅是对疫情防控措施的考验，更是对智慧城市的一次检验。在企业数字化转型大潮中，“智能”是运维本该有的样子。

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