基于AIOps理念研（aiops技术）

本篇文章给大家谈谈基于AIOps理念研，以及aiops技术对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享基于AIOps理念研的知识，其中也会对aiops技术进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、运维场景大屏
• 2、相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里？
• 3、AIOps的出现会改变企业传统的运维模式？
• 4、为什么很多大型企业都在采用AIOps?
• 5、AIOps具体是如何落地的？

运维场景大屏

基于AIOps理念研发的新一代运维监控大屏，全盘展示IT运行状态，减轻运维人员的重复性工作量，提高IT系统排错速度，加速运维知识学习积累。

运维场景大屏，运维人员可以根据需求自动创建运维监控大屏，无需编码。

（1）点击运维场景大屏，进入界面，界面暂无自定义大屏，点击左上角”我的图表“就可以去创建个性化的大屏。

（2）点击左上角我的图标＋号键。

（3）查看各式各样的图表信息，可以选择心仪的个性化图表。

（4）选择心仪的个性化图表后，从左往右勾选想要监控的指标（主机组、主机、应用集、监控项），实时图表数据更新。

点击页面上方按钮

即可按照示例数据格式进行导入您的数据，即可生成自己的专属图表
即可导出示例数据

（5）根据效果图保存自定义的图表，选择已保存的图表，生成个性化大屏。

（6）根据需要拖动和更改图表的大小，生成美观的监控大屏。

（7）点击我的大屏上的眼睛图标，即可查看美观的监控大屏。

作用
1.解决运维过程中可固化的、例行且操作步骤复杂的工作项较多，通过人工编写脚本，执行命
令等操作，效率低、风险大、缺乏审核机制。

4.减少人为错误，降低 IT 运维成本，提高运维效率。

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基于AIOps理念研，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，不但意味着基于AIOps理念研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。

AIOps的出现会改变企业传统的运维模式？

近些年，随着AI技术的应用普及，IT行业也迎来了新发展新格局，大数据的出现让IT运维有了能力来收集和处理海量的信息，而且几乎可以实时地完成整个过程。2016年，Gartner提出AIOps理念，便声称AIOps应用是AI技术的新一代IT运维。越来越多的大型企业也开始尝试探索AIOps，未来前景一片大好。而北京基调公司旗下的APM品牌听云，将AIOps打磨成享誉业内的优质产品，不仅简化了复杂的IT工作，解放了人力成本，更是帮助用户发现深层次的问题，实现人与系统的智能化高效协作，可以说听云AIOps改变了企业的传统运维模式。

为什么很多大型企业都在采用AIOps?

这是因为目前，IT运维管理面临着两难境地的巨大挑战，一方面要降低成本，另一方面其复杂度又不断攀升。主要体现在数据量巨大、数据类型繁多和数据生成速度快三个维度：

IT基础架构和应用程序产生的数据量快速增长（年增长2-3倍）

机器和人工生成的数据类型越来越多（例如指标、日志、网络数据和知识管理文档）

由于采用了云架构和其他临时性的架构，数据生成速度不断提高，IT架构内变化速率也在提高

鉴于现代企业所需的洞察力，对这三个维度进行权衡的代价将相当巨大。因此，越来越多的客户对AIOps越来越感兴趣，并想通过大数据和机器学习技术来分析服务台的有效性，以此参与到故障和问题解决流程中去。IT组织还开始在DevOps环境中探索AIOps，将其作为持续集成/持续交付（CI/CD）周期的一部分，便于在部署之前预测潜在的问题，并检测潜在的安全问题。

AIOps分析的应用超越了其最初的使用范围，而成为IT运维中事件关联和分析的最佳解决方案。

如何通过AIOps手段增加运维效能和降低运维成本，对于企业来说都是很大的挑战。而致力于智能运维AIOps领域的擎创科技，已经为国内多家银行和证券用户成功部署夏洛克AIOps平台，助力企业运维降本增效：

强大自研数据采集器：支持Linux、Windows、AIX等多种系统，可采集除日志外的性能数据、网络数据、CMDB数据等各类数据；

创新的数据流处理方式：单数据流峰值每秒采集350000 条，可处理日增数据30TB；

人工智能算法：与复旦大学运维实验室共研10+种人工智能算法，异常检测和根因定位更容易。

目前，AIOps主要用于IT运维，且在企业中日益占据主导地位，而一些成熟的组织已正在利用该技术为企业领导者提供决策支撑。企业基础设施与运维负责人应该尽早启动AIOps平台部署工作，优化当前的性能分析，并在未来两年至五年内扩展至IT服务管理和自动化领域。

AIOps具体是如何落地的？

AIOps如何落地基于AIOps理念研，还是以具体案例来说比较容易理解。就拿擎创为北京农村商业银行做的项目来说。

项目背景基于AIOps理念研：

近年来数字化转型的步伐愈发变快，随着北京农村商业银行业务规模的扩增以及业务形式的电子化加速，贯穿业务、市场、系统、应用、数据库、中间件、网络、安全等多方面的数据量迅速叠加堆积。然而，这些对于市场而言极具价值的巨量化数据并不集中，它们分散在银行的各中心服务器或设备之中，这使得银行的数据运维工作量越来越大，尤其是在日志的统一管理、监控、信息挖掘等方面极为明显。因此，北京农村商业银行对于信息技术提升和数据管理加强的需求日益加深。

根据监管部门对银行数据治理的相关指引以及中国银监会《商业银行信息科技风险管理指引》（银监发〔2009〕19号）中针对日志文件完整性、存留周期的相关要求，北京农村商业银行最终选择擎创科技助力其完善智能运维建设，保障其业务的平稳高效运行。

解决方案：

根据北京农村商业银行的需求以及现状，擎创科技通过以下手段为其建设运维大数据平台。

通过现分布式高可用，支持横向扩展，随着业务需要随时扩容平台节点基于AIOps理念研；

通过高效数据采集手段，实现对现有IT环境的实时数据采集，打破各个孤立运维工具中的数据孤岛；

对所有运维数据进行集中高效的存储、查询及可视化展示；

支持结构化、非结构化的数据采集支撑；

内置AI智能日志分析引擎，实现日志异常检测、日志异常定位并辅助故障定位。

平台架构图如下：

创新点：

北京农村商业银行在运维大数据平台项目的建设中，采用流批一体的处理技术、流式窗口聚合方式，实现了实时采集、秒级处理、秒级查询，为运维人员提供高效的数据查询手段，为应用人员实现交易数据与日志的深度结合；

采用智能算法判断、故障根因定位，为运维人员提供便捷数据分析工具。充分挖掘了北京农村商业银行的运维数据价值、提升了运维管理水平、提高了运维效率。

建设成效：

建设日志治理平台和大数据平台，实现日志数据统一集中管理、KPI动态异常检测、日志智能聚类等功能。

日志治理+大数据平台（算法），当前日增日志6TB，设计容量10TB，热数据保存30天、冷数据保存3个月，大数据平台日志存档一年、指标类数据两年；

最高峰每秒处理日志500万条日志，其中最高按单笔业务交易日志行数达3000+行，经采集、数据提取、数据合并、数据丰富等数据处理后延时小于1s。

总结：

随着运维大数据平台的建设完成，北京农村商业银行实现了对各类运维日志数据的统一管理，能够对日志进行集中查询、聚类分析、快速分析、精细化分析等操作，结合监控告警的智能化处理，可以做到事前智能预警、事后快速定位故障并分析，进一步提升了银行数据中心的运维管理水平。

关于基于AIOps理念研和aiops技术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。 基于AIOps理念研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aiops技术、基于AIOps理念研的信息别忘了在本站进行查找喔。