包含开源aiops系统的词条

来源网友投稿 753 2023-01-09

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本文目录一览:

AIOps能不能自主研发?

AIOps系统,目前在国内主要应用于大中型企业。有些大的银行证券保险企业,有很强的研发实力,他们会自主研发AIOps系统中的部分功能;也有些会采用开源的工具软件。
国内也有不少AIOps解决方案供应商,采用自主研发的方式,满足信创适配的要求。已在众多企业有落地的实践案例,并不断替代国外同类型产品。

AIOps是什么?

AIOps,顾名思义是将AI赋能于IT运维管理。国际权威咨询机构Gartner在2016年的报告里首次提出AIOps的概念。

传统的IT运维工作,大多是借助监控软件查看数据,并依赖运维人员的经验进行根因定位和排障。有了AI的加持后,可以借助AI算法提前发现数据中的异常,并通过数据串联锁定可能根因,大大缩短故障处理时间、提高运维效率。

经过多年来的发展,越来越多的大中型企业投入智能运维AIOps的部署,以应对企业数字化转型带来的数据量暴增、系统架构复杂带来的运维挑战。

Gartner在其2022年的AIOps报告中也指出:Yes, There is no doubt: There is no future of IT operations that does not include AIOps. 毫无疑问,不包含AIOps的IT运维不会有未来。

相信在不久的将来,传统运维将渐渐被智能运维AIOps所替代。

通常,AIOps智能运维系统包含这几个功能模块:

AIOps的优势有哪些?有这样的厂商吗?

在这个数字化的大浪潮时代,相比传统IT运维,AIOps将AI赋能于IT运维,发掘运维数据价值,协助运维工作降本增效,并可实现全面的可观测性。

企业数字化转型的过程中,运维工作常常会遇到这些痛点:

监控工具用了一大堆,但各自保存在不同的地方,形成一个个数据孤岛。排查一个故障往往要到不同的服务器上翻看日志等数据,效率低下。

在确定故障根因前,无法确定派给哪个团队处置。只能按经验逐个排查,MTTR(平均排障时间)长。

根因定位依赖人的经验,缺乏智能规划手段。

而采用AIOps系统,可以对监控工具的数据、日志/告警/指标等数据进行统一采集、存储,结合总体拓扑架构构建异常检测、告警收敛、根因定位等智能化场景。迅速定位根因,大大减少MTTR。

此类的厂商国内有不少,并且已在金融为主的多个行业中得到应用。相信不久的将来,AIOps将成为运维管理软件的标配。

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开源aiops系统,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。

开源aiops系统了 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开源aiops系统了颠覆。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,不但意味着开源aiops系统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。

有了AIOps平台,是不是就不需要运维工程师了?

确实听说有人这样担心和误会。

实际上,AIOps平台出现并蓬勃发展开源aiops系统的主要动力,是因为企业开源aiops系统的IT系统数据量越来越大,结构也越来越复杂,靠单纯的运维工程师的经验和人工判断,很难应对层出不穷的运维问题。传统的运维监控软件,可以展示运维数据,却无法给出分析和处置建议,无法跟上排障的要求。

随着AI人工智能的应用,可以把运维数据做更好的分析,或提供疑似根因的定位、或提供异常的预警,使用AIOps系统,MTTR(平均故障排除时间)能从数小时缩短到数分钟,排障的经验也可以作为既有知识保存供他人参考。

所以,有AIOps之后,原先一个运维工程师管理n个应用和设备开源aiops系统;就算是设备增加到100n,可能靠一个工程师也能管得过来,而不用等比例增加到100个运维工程师。这就是技术进步的意义。

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