aiops真实案例（aiops开源）

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本文目录一览：

• 1、AIOps具体是如何落地的？
• 2、如何看待AIOps的发展
• 3、国内AIOps有没有可落地的厂商？
• 4、具有AIOps能力的厂商有哪些？

AIOps具体是如何落地的？

AIOps如何落地aiops真实案例，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aiops真实案例：

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；

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aiops真实案例了实时采集、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aiops真实案例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。

如何看待AIOps的发展

从未来发展趋势来看aiops真实案例，ITOA、AIOps会是未来增长最快的两个方向。随着以数据为核心的运维分析出现，运维市场逐渐由ITOM演变成ITOA（IT Operations Analytics），后来又提出aiops真实案例了智能化运维（AIOps）。尽管目前肯定还是ITOM占市场的主体，但随着企业数字化转型的快速发展，IT系统数量快速增长，还有云原生架构的应用导致系统复杂度越来越高，传统运维方式已经无法满足企业的需求，因此，借助AI技术能力实现运维智能化，提高运维效率和运维质量，成为IT运维的必然趋势。现在，IT运维的发展正处于螺旋式的上升期，根据Gartner预测未来3-5年内，可观测的智能运维能够达到成熟期。
不过国内AIOps的落地实践也面临着挑战aiops真实案例：
1. 不切实际的期望。AIOps的技术还不是完全成熟，很多用户很难将智能自动化的运维与实际可实现的案例分开，认为AIOps已经能够实现智能自动化，而实际上现在距离真正的智能运维还有很长的一段路要走。
2. 有价值的案例需要实践时间。AIOps平台需要通过不断的学习观察，在一定的时间、发生频率内，才能将正常的数据范围和模式跟解决方案结合起来，以建立合适的观测模型，为后续的业务运营提供保障。
3. 市场的转变。AIOps的市场正处于不断的变化发展中，监控供应商正在向上层业务移动，AIOps平台的供应商则正在进入监控领域，而ITSM供应商却只是将AIOps的功能视为扩展其范围的一种手段，随着技术的进步以及市场认知度的完善，会逐渐改变市场对于“技术水平”的定义。
4. 数据的质量。成功的AIOps解决方案需要高质量的数据作为支撑，但当下离散的IT系统和数据信息孤岛让数据分析结果产生负面的影响，使得治理效果并不十分令用户满意。
5. 基于复杂项目交付的定制工作。国内企业需要大规模、端到端、基于企业内部的部署，需要大量定制和整合的工作，对于供应商而言是极大的挑战。
6. 中国企业的IT堆栈。随着国家政策的推进，企业面临本土化转型的挑战，很多三方工具（由国外引入）并不是全都能很好的支持本土AIOps平台。
擎创科技，作为国内首批智能运维领域的解决方案提供商，将持续锚定赛道，用心服务用户，不断根据落地反馈来优化升级解决方案，助力客户完成从传统运维到智能运维的转变，也希望真正的智慧运营能够早日到来。

国内AIOps有没有可落地的厂商？

擎创科技为券商、银行、政府机构等都做过智能运维的成功落地案例。比如最近为某中型银行客户解决日常运维中存在的告警风暴问题。

A行主要运维痛点是告警风暴频发，系统日增告警量达5000多条。在这种情况下运维人员根本无法及时处理告警事件，系统问题更无法及时得到修复，势必会引发用户频繁投诉。A行迫切需要引入智能化的运维方案来解决横亘已久的问题，破除告警风暴难题，提高告警处理能力。

在实地了解到客户的现状和痛点后，我方咨询专家给出的方案是通过实施告警信息丰富、告警智能压缩、告警智能关联、精准推荐告警优先级等功能，帮助运维人员逐步实现少做事、做重要的事、更高效地做事等三级目标。这些核心功能，最终要依赖擎创的智能运维产品——告警辨析中心来实现。

这些功能的实现逻辑如下：

1、告警信息丰富：原始告警信息关联CMDB配置信息，做如下内容丰富；

2、告警智能压缩：利用智能算法将相同或者相似的告警进行合并压缩；

3、告警智能关联：利用智能算法将可能是同一种根因产生的告警关联在一起，方便用户迅速查找问题症结；

4、精准推荐告警优先级：智能算法推荐告警优先级，使告警级别标注更精准。

整个项目历时3个月，投产后压缩掉了82%的无效告警，并大大提高了运维人员的排障效率，客户投诉量也降低了50%。

此外，这个项目也了却了客户心中的难题。A银行使用的监控平台建设于2009年，虽然采用的是某知名国际软件厂商的产品，但是产品的架构、功能和性能已经远远无法满足当前业务需要。客户3年前就表示希望更换监控平台，但由于涉及部门过多，新监控平台建设工作迟迟无法推进。

此次智能运维项目中发现客户的指标数据采样频率和告警频率都是5分钟一次，已经无法反应系统的真实状态，且会遗漏大量有价值的数据和信息。经过项目组向客户多次汇报和反复沟通，终于推动客户下定决心升级监控平台，目前该项目已经进入UAT测试阶段。

“擎创科技将AIOps领域的行业场景做深做透，让客户可以产生真实的收入，这就是客户持续订阅的缘由。”

未来的运维势必是由运维走向运营，擎创科技将会继续提升运维数据的认知能力，打造智能运维产品中最实用的工具，构建实用工具中最智能的产品，帮助企业走上运维智能化道路。

具有AIOps能力的厂商有哪些？

连续被Gartner推荐的AIOps领域重点服务商“擎创科技”，是国内首家智能运维AIOps服务商。其数字运维中台架构，可以集中管理监控来自多个服务器和多种系统的IT运维数据，并在大数据治理的基础上，以AI机器学习算法赋能，实现告警收敛、日志聚类分析、异常检测及根因定位等智能化场景。
擎创的夏洛克AIOps系统在国内多家龙头金融机构、能源交通等行业均有实际部署案例，为企业保驾护航 关于aiops真实案例和aiops开源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。 aiops真实案例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开源、aiops真实案例的信息别忘了在本站进行查找喔。