睿象云智能告警平台的分派策略
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2023-01-13
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作为一种将算法集成到工具里aiops智能制造的新型运维方式aiops智能制造,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aiops智能制造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。
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,能够在四个方面有本质的效能提升:
运维数据治理。通过高性能实时处理的数据平台广泛采集、处理和分析数字化业务运行过程中的多样化运维数据,包括告警、指标、日志、配置以及运维工单等类别,不仅提升了运维大数据的治理能力,优化了数据质量,而且为进一步激活运维数据的价值打下了良好基础;
业务数字化风险。使运维人员不仅提升了历史运维数据的分析能力并且能够对实时数据进行异常检测和问题预判,有效降低数字化业务的运行风险,提升可用性、稳定性;
运维人力成本。使真正意义上的跨域根因定位成为可能,降低对专业运维人员经验技能的依赖,迅速缩短故障排查时间并有效降低人力成本;
业务侧影响力。以业务视角利用多元化数据提高运营分析和决策能力,比如端到端的分析业务交易状态,提供给业务、客服部门及时反馈和决策支持依据,充分增强业务影响力;
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。
IT的智能运维AIOps,目前在国内落地比较多的是对IT故障容忍率更低的行业,比如金融、交通、互联网等等。各厂商主要的差异在于数据治理的能力和经验(当数据量越来越大时,一个好的运维数据中台可以保证运行性能)、产品线的覆盖度(告警、日志、指标等均可进行智能分析)、智能场景的丰富度。
对于智能运维来说,常见的智能场景有异常检测、根因定位、自动排障、容量预测、告警收敛、日志聚类等。随着应用的进一步广泛,智能场景也会不断更新、越来越多。
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