aiops指标异常（aiops 异常检测）

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本文目录一览：

• 1、AIOps:有大量服务器监控指标的情况下如何做异常检测？
• 2、企业如何检测告警指标异常？
• 3、AIOps是什么？
• 4、公司的IT系统发生故障了，怎么检测问题？
• 5、AIOps对比传统运维工具的优势？
• 6、相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里

AIOps:有大量服务器监控指标的情况下如何做异常检测？

在搭建服务器时aiops指标异常，除了部署webapp之外aiops指标异常，还需要服务aiops指标异常的异常信息与服务器性能指标进行监控，一旦有异常则通知管理员。
服务器使用Linux+Nginx-1.9.15+Tomcat7+Java搭建的。
编写脚本检测错误日志和服务器性能指标，一旦新生错误日志或者性能降低到设定的阈值时，则使用云监控将报警上传到云账号。
服务运行监控
错误日志包含以下三个方面：
nginx 错误信息监控(nginx.conf配置)
${NGINX_HOME}/logs/error.log
tomcat 错误信息监控(server.xml配置)
${TOMCAT_HOME}/logs/catalina.out
webapp错误信息监控(log4j)
${WEBAPP_HOME}/log/error

企业如何检测告警指标异常？

随着业务量的增长，告警数据也变得愈发庞大，告警信息大爆发，告警通知不断，更会在无形中增加运维人员的工作难度。指标告警的阈值太高会导致漏报遭到投诉、阈值太低会导致噪音太多错过真正的异常。听云北冥告警平台采用AIOps将人工智能应用于告警领域，提供告警一站式服务与事件智能化运维。告别传统指标固定阈值、基线阈值不准确问题，根据指标波动的变化，比如周期、趋势、时间模式等因素来综合判断指标的波动变化，系统自动优选合适的异常检测算法，针对指标动态变化数据进行实时检测，识别出真正的异常行为触发告警，提高告警准确率。

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：

公司的IT系统发生故障了，怎么检测问题？

在错综复杂的IT系统架构中，一旦IT系统发生了故障，那么就需要非常多的运维工程师们，通过大量的时间对故障进行逐一排查，每一个细小的问题都有可能带来连锁性的故障，这就有可能解决一个问题需要好几个小时的时间，这就会造成时间上的浪费。对于目前日益增速的业务环境而言，是不能容忍的。而AIOps的出现，就可以针对数据进行实时的异常检测、异常定位、原因分析、容量预测等，可以大大降低现场故障处理时间，如今已经各行各业都开始探索AIOps。你也可以去专业的公司去咨询看看，比如中国应用性能管理（APM）行业领军企业-听云，对于指标异常检测、日志异常检测、智能告警、智能降噪、根因分析方面都有非常大的优势。

AIOps对比传统运维工具的优势？

当前，随着企业数字业务的快速发展和业务量的攀升，企业信息系统架构的升级变迁，以及企业多套业务系统的在线运营，各类监控组件和应用系统间的关系错综复杂，系统运维的难度也急剧增加，且面临着巨大挑战。

在传统运维方式下，数据规模大且离散，数据治理和全面分析能力薄弱且依赖于经验和规则，运维十分被动，解决问题效率非常低下，运维的实用性大打折扣，难以满足当前主动运营的要求。

具体来说有以下几点：

发现问题难：企业在经年累月中布局了诸多监控工具，但是监控手段阈值的设定单一，且一般都是静态阈值，而指标和告警的异常却是多样化的，这样就会造成大量的误报漏报现象。此外，目前绝大多数的监控工具，缺乏趋势预测能力，使得运维局面非常被动，导致发现问题十分困难。

根因定位难：发现问题时一般都是对问题进行定性分析，可能了解到某一告警对应的指标波动是值得关注的，但是并不能因此确定造成这种现象具体根因。而且目前的监控工具，大多缺乏综合根因定界及定位分析的手段，即便对监控进行了集中管理，也难以通过单纯的几种指标进行根因定位。

数据治理难：当数字化建设进行到一定程度的时候，被管理对象的数据量相应的也是水涨船高，数据数量大、类别多且非常分散，很难通过某一指标体系来衡量系统的健康度，也没有一个统一的视角去判断数据质量的好坏优劣。

运营分析难：现有的大多数基础监控工具，多数都是从自己的管理阈例如系统管理、网络管理出发看待问题，缺乏端到端的分析能力，没办法以业务视角从综合运营分析的角度，去看待多样化指标对系统的影响。

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。

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；

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年将有近50%的企业用户部署智能运维。虽然目前不少企业已经在积极投入建设，也还有一些企业处在迷茫阶段，对这种趋势不太清晰，借用著名作家威廉吉布森的话，“未来已来，只是分布不均。”

相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里

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。

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