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本文目录一览：

• 1、AIOps是什么？
• 2、有人知道智能运维是什么？
• 3、数字化升级转型应该如何做？
• 4、智能运维是什么？
• 5、腾讯钟学丹：汽车产业将基于云端定义智能、体验和新商业模式

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：

有人知道智能运维是什么？

作为企业数字化转型的重要手段，IT运维效率的高低会直接影响到业务的正常运转，业务数字化的加剧会造成严重的运维之殇，发现问题、根因定位、数据治理和运营分析都变得十分困难，越来越难以满足当前主动运营的要求。
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。

数字化升级转型应该如何做？

数字化战略规划

企业在进行数字化转型时aiops最新资讯，要把战略规划放在转型路径上aiops最新资讯的首要位置。企业高层管理人员应该明白aiops最新资讯，数字化转型是一种对企业业务、技术和管理等各方面进行重塑的系统级工程，需要借助数字化技术和业务信息系统、商业智能BI等进行改造升级，没有战略规划来严格实施，是完不成转型任务的。

数据可视化-派可数据商业智能BI

此外，企业领导人还要为数字化转型组建一支能够全权负责数字化转型战略规划的团队，这个团队应该有足够权限、有数字化技术人员、商业智能BI数据分析人员和数字化转型专家。通过这个团队，企业可以建立自上而下推进数字化转型的脚步，将数据加入KPI考核指标，建立奖惩制度。

数字化业务发展

企业需要进行信息化建设，把各部门业务整合到业务信息系统，借助线上统一集成的大平台，将线下的业务流程进行规范化、流程化、标准化。用户、业务和管理人员只需在远程就可以完成业务的办理、提交、审核、批准等操作，简化aiops最新资讯了操作流程，并通过系统将业务产生的数据沉淀到数据库，为数字化转型打好了数据基础。

数字化转型-派可数据商业智能BI

完成信息化基础建设后，企业可以部署商业智能BI，将各部门数据库中的数据以ETL和数据模型进行处理，统一储存到数据仓库，由分析人员以图形化手段，将数据进行数据分析，制作数据可视化报表，追踪业务执行效果，进行复盘预测，为管理人员提供信息支撑，辅助进行决策。

数字化研发生产

企业利用商业智能BI数据分析，可以通过用户画像和市场数据确认用户和市场对企业提出的产品需求。以用户为中心，从产品规划开始，每一步都借助商业智能BI数据分析，及时进行功能和模块的调研，充分保证产品在市场上的竞争力，在量产后得到用户的喜爱。

用户需求-派可数据商业智能BI

同时，数字化研发生产也代表着自动化的应用，企业通过业务信息系统、商业智能BI以及其aiops最新资讯他信息化、数字化技术，将研发生产的数据接口、机械臂端口进行自动化处理，不仅提高了准确性，还减少了人力的浪费，让研发生产工厂能够运行更长时间，保质保量完成任务。

数字化经营管理

在传统企业经营管理模式中，企业员工被划分了严格的级别层次，员工管理、晋升等更多是依靠管理人员对于员工的认识，很容易出现拉帮结派的现象，导致管理出现问题，人才被迫流失。通过商业智能BI，企业高层管理人员建立不同业务指标，设立完善的考核任务，在数据可视化报表上，实时查看员工的业绩数据，业务指标完成情况，成长潜力分析等，更好的进行人员管理。

数据可视化-派可数据商业智能BI

此外，通过商业智能BI等数字化应用，企业高层管理人员可以在企业内外部建立不同的数字化大平台。对内，可以整合业务信息系统，建设自有APP或将经营管理内容集成到其他平台，以数据为基底，在大平台后台进行统一管理，提高效率，增加准确性；对外，企业通过商业智能BI可以建立产业链数字化平台，通过数据可视化展现生产、供应、原料、零配件、物流等相关数据，将产业链中不同企业“连线成网”，统一进行管理。

派可数据 商业智能BI可视化分析平台

智能运维是什么？

得益于IT外包服务aiops最新资讯的发达aiops最新资讯，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aiops最新资讯，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aiops最新资讯，工作范围大致包括：服务器管理（操作系统层面aiops最新资讯，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。

腾讯钟学丹：汽车产业将基于云端定义智能、体验和新商业模式

易车讯 日前，在中国汽车产业发展（泰达）国际论坛上，腾讯智慧出行副总裁钟学丹受邀发表以《车云一体，构筑云上新生产力》为主题的主旨演讲，分享aiops最新资讯了腾讯对汽车产业数字化变革、车云一体化发展的理解和实践。

腾讯智慧出行副总裁 钟学丹

钟学丹认为，中国市场正在引领智能化相关技术的发展和创新，从单车智能到车云一体持续进化。同时，汽车行业进入到不确定性与合规化发展并存时代，云作为弹性、易拓展的载体，可以帮助企业提升业务韧性，抵抗动荡，安全合规发展。

“云正在成为重要生产力，车云一体化的数据驱动将成为汽车产业的竞争关键。未来，汽车行业将基于云端去定义智能、定义体验、定义新的商业模式。”钟学丹表示。

腾讯将以云为核心，为汽车产业提供数据驱动的车云一体化基础设施，通过灵活的部署方式、云原生的开放体系，以及针对汽车行业特性的行业解决方案，助力车企构建围绕厂、店、人、车等不同场景，构建车云一体化的数据驱动闭环。

今年是腾讯布局汽车行业的第五年，数据显示，已经有100多家车企及出行科技公司使用了腾讯云服务，在汽车行业的用云量已超过25万核服务器、汽车行业的存储规模突破100PB。

以下为演讲实录

各位领导、各位嘉宾，媒体朋友们，

大家好！

今天，我想跟大家分享一下，腾讯对于汽车产业数字化变革、车云一体化发展的理解和实践。

今年上半年，汽车产业经历了短期的震荡，但并没有影响智能网联汽车长期向好的发展态势。我们看到几大核心的变化：

第一个核心变化，智能电动化正在推动汽车产业结构化的变革。中国市场正在引领智能化相关技术的发展和创新，从单车智能到车云一体持续进化。

今年一季度统计，L2级自动驾驶在我国乘用车市场的新车渗透率已经达到23.2%。同时，近期多款新车已经搭载了高算力计算平台、激光雷达等面向L3级以上的硬件配置，并且价格已下探至20-30万元区间。可以说，2022年或将成为中国准L3自动驾驶量产开端之年。

这背后也伴随着巨大的研发和运营投入。如何更高效、更低成本的进行数据管理、算法迭代和体验优化，成为摆在大家面前的一大课题。在这样的背景下，车云一体化、数据驱动的IT基础设施成为必然。

第二个核心变化，用户对于智能科技的付费意愿和要求在不断增长。如何拓展新的服务模式，创造新的商业增值空间，成为车企的新考验。

德勤的一项调查显示，有90%以上的中国消费者愿意为车联网服务付费。好的体验不再是堆砌配置，而是要求以用户为导向，以数据为驱动，通过云端能力不断升级迭代，为用户提供按需服务，这背后还有非常多的商业空间值得挖掘。

第三个核心变化，汽车行业进入到不确定性与合规化发展并存时代。

一方面，新冠疫情反复、国际局势动荡等不确定性因素频发，对供应链、销售端都造成了一定的挑战。

另一方面，相关法律法规、行业标准、监管体系密集出台，也正引导汽车产业向更标准、更安全和更有序地发展，对企业的数据合规、自主可控提出了更高的要求。

在这样的背景下，云可以作为一个弹性、易拓展的载体，帮助企业提升业务韧性，抵抗动荡，安全合规发展。

综上变化，我们可以看到，云正在成为重要生产力，车云一体化的数据驱动将成为汽车产业的竞争关键。

基于云端去定义智能、定义体验、定义新的商业模式

一方面，软件占比的大幅提升，也促进汽车研发体系的重新构建。整车制造研发体系和智能座舱、自动驾驶的研发运营体系是完全不同的系统架构，后者需要构建数据驱动的敏捷研发和运营架构，如何实现大规模、分布式的软件协同效率提升，结合实时感知、场景理解、算法迭代等持续优化运行效率，将是新的核心竞争力。

从用户角度，用户对智能化极致体验是不断刷新的。用户对汽车的体验要求，不再是买车的时候有什么功能特性，而是在用车的过程中，是否能够及时的获得新鲜的场景体验，最新的数字化内容，不断与时俱进的新交互和功能，以及越来越懂用户的使用体验和服务等。

具体而言，云端协同所带来的核心价值可以概括为三个点：不断优化的研发运营效率，不断革新的汽车服务体验，并随之带来企业业务韧性的不断增强。

优化研发效率

智能化、电动化的发展趋势下，对软件能力提出更高的要求。研发效率是决胜的重要关键因素之一。

自动驾驶、智能汽车技术更快速的进化，除了车端感知能力、算力平台、控制优化等因素之外，还有一个非常重要的因素，就是云端的数据管理平台和算法训练平台。

工程实践中，获得一个算法模型，大约70-80%的人工时间花费在数据处理上，约70-80%的机器时间用在模型训练上。由此可见，数据和计算，是驱动研发效能提升的两大关键。

海量的数据存储和访问，如何降低存储成本、提升访问效率aiops最新资讯？我们基于腾讯云业界领先的存储加速服务———GooseFS，相比传统存储的接入和访问模式，加速性能提高了10倍，可以很好的满足汽车自动驾驶场景对海量数据访问所遇到的瓶颈。

在算法开发方面，我们提供的一站式算法开发、训练框架——TI-One，可以帮助大量节约算法训练的成本。在模型训练环节，算法开发TCO（总体拥有成本）至少降低50%，进一步节约计算成本，提高训练效率。

针对研发体系繁杂、架构不统一的情况，腾讯还可提供多云管理、多云调度的平台，并提供DevOps、AIOps、低代码平台等一站式的开发基础设施，加速软件开发效率和灵活性。

同时，我们认为，更高效、低成本的上云，一定是“专云专用”、符合行业特定需求的行业云。为此，我们在上海设立了一个智能汽车云专区，从云专区的硬件选型，到云上组件都是高度结合智能汽车行业特殊需求进行配置和优化。在智能汽车云上，我们打造了完整的自动驾驶、仿真训练、高精地图、座舱等云上自动化工具链等，为车企带来开箱即用的专有化云端服务，让车企可以更专注于算法优化和体验改善。

革新汽车服务体验

通过基于云端的互联服务，我们还在帮助拓展汽车服务新模式，探索创新的服务增值空间。

出行是一个场景驱动服务的体验模式，及时感知场景的变化和需求，为用户提供恰当的服务选择，可以极大的提升用户驾乘体验，而服务的碎片化、本地化需要有一个好的云端框架可以更便捷的将互联网服务快捷上车，方便用户无需下载安装，就可以更即时地、按需地获取这些丰富的内容和服务。

当然，好用的服务不在于多，而在于精。如何更好的结合用户具体的用车场景，解决用户当下所需呢？通过腾讯新一代的场景引擎，可以将车端对场景的实时感知，与云端的AI和数据能力相结合，让用户更清楚地获知身处何地、周边有什么、我想要的服务在哪里。我们重点围绕诸如停车、充电、etc等用户普遍关注的用车场景，去打磨的智能场景化的能力，帮助提升车载服务的活跃度。现在，腾讯也开放了场景引擎和智能推荐体系，助力车企打造自主可控的云端场景引擎一体化平台。

在自动驾驶场景和高级别辅助驾驶场景下，我们推出新一代智能驾驶地图，通过云端实时连接和一体化的数据架构，我们首创性地实现了高精地图、ADAS地图、SD地图的数据同源“一张图”，可以针对人工驾驶、辅助驾驶和自动驾驶的不同驾驶模式自动切换地图形态,从车道级精度到路径级精度，多种比例尺无缝切换。这种车-图-云一体化的形态，可以助力解决目前行业内普遍存在的各种地图之间数据不匹配，智能驾驶系统人工接管频率高，地图更新频率难以统一等制约智能驾驶功能实际应用等问题。同时，通过多模态的交互方式，为用户提供更沉浸、更鲜活的导航探索体验。

通过极致体验的打造和持续运营，腾讯愿与车企共创订阅制的商业模式，基于腾讯用户运营的经验，结合车企构建的车辆和用户数据闭环，助力车企打造和培养用户不但愿意使用，也愿意为体验付费的商业模式。

增强业务韧性

车云一体化带来的第三个价值，是增强业务韧性。

汽车产业目前正在经历结构性的变化，也进入到强监管、安全合规发展的时代，对企业的安全建设、数字化的运营能力，实时地事故处理能力，提出了更高的要求。

随着联网车辆的不断增长，如何构建更健壮和弹性的网络架构体系，及时解决接入、数据处理、扩容、灾备等问题，都是需要面对的新挑战。

云具备更加弹性灵活、开放兼容、可持续运营的特性，可以成为汽车企业在提升业务韧性的过程中的常规标配，助力车企随时应对突发的业务，提升业务敏捷性，有效降低整体运营成本。

在这方面，我们基于云和数字化实践的经验，结合汽车行业的业务特点，可以借助云平台的数字底座，实现研发智能化、生产智能化、管理智能化、运营智能化，持续助力汽车产业增强业务韧性。

腾讯为汽车产业提供“车云一体化”的基础设施

在车云一体化的趋势下，腾讯将以云为核心，为汽车产业提供以数据驱动的车云一体化基础设施，通过灵活的部署方式、云原生的开放体系，以及针对汽车行业特性的业务解决方案，助力车企构建自己的数字化底座和完整的业务服务能力。

首先，腾讯基于自身敏捷的云原生体系，打造沉淀出坚实的底层云基础设施，通过灵活部署的IaaS，以及云原生、Devops、开放的云上工具平台，帮助车企和合作伙伴灵活、快速、低成本的构建起车云一体化的基础，支撑汽车行业数智创新和快速变革。

在底层智能汽车云作为核心底座的基础上，向上连接起汽车产业链研发-生产-销售-服务等核心场景，实现车云一体化的数据驱动、场景闭环。帮助车企在软件定义汽车时代，构建新生产力。

基于开放强大的智能汽车云平台，通过中间的IPaaS应用集成连接器、IDaaS账号连接器、微搭低代码应用连接器等，可快速支撑厂、店、人、车等多端的不同场景，通过端云一体化实现数据驱动的新场景，创造汽车行业新生产力。

为100家车企和出行科技公司提供云服务

今年是腾讯发力汽车赛道的第五年，目前，已经有100家车企及出行科技公司使用了腾讯云服务。

面向汽车行业，一方面，我们持续夯实云底座能力。目前，腾讯云在汽车行业的用云量达到25万核服务器、汽车行业的存储规模突破100PB，帮助车企增量超过70%。

同时，在腾讯云底座之上，我们还面向汽车行业各环节的特殊需求进行专有化定制开发，围绕智能汽车云、数字营销、办公一体化、工业制造等场景，联合600+生态合作伙伴，推出了130+个云上行业解决方案。

站在汽车产业结构升级的重大时期，腾讯坚持做好数字化助手角色，专注自身所长三个领域：第一，深耕云、图为核心的基础设施；第二，发挥好C2B连接价值；第三，共建开放生态。

从单车智能到车云一体，再到智慧交通、智慧城市，腾讯将充分发挥好以上三个维度的能力，将人、车、路、云都能够连成一张网，在云端实现人车路的实时计算，让交通运营管理体系之间信息畅通，让企业一体化管理和运营效率更高，让用户服务更及时、更极致。

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