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本篇文章给大家谈谈aiops怎么设置,以及aippods怎么设置对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。
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本文目录一览:
什么是AIOps?怎么促进业务提升?
智能运维的概念是Gartner在2016年率先提出,当初的英文全称为Algorithmic IT Operations,意指基于算法的IT运维。随着人工智能技术的发展,2018年Gartner将其英文全称更改为Artificial Intelligence for IT Operations,表明人工智能在IT运维领域的应用。至今短短六年,其概念还在不断融入新的认知。
当前IT运维难度增加,依靠人力堆积的传统方式运维已经无法满足数字化时代对IT运维的要求,借助更先进工具和技术手段成为应对这些挑战的必然选择。数据中心面临着从制度和流程为主驱动的时代,快速向数据与算法为主驱动的智能运维时代迈进。智能运维,已然成为迎接挑战不可或缺的科技力量和解决方案。
AIOps(Artficial Intelligence for Operations),是一种将大数据、人工智能或机器学习技术赋能传统IT运维管理的平台(技术)。AIOps智能运维可以将全栈式的运维数据进行集中化管理,不同数据领域也可以进行智能算法根因定位。其次它可以从业务场景进行跟踪,了解交易路径,对于数据进行智能分析与预测。所以智能运维是一种全新的数字化运维能力,可以配合企业的数字化转型,保障企业的业务应用能够安全稳定且高效的运行。
运维监控工具太多,根因定位不够智能和快速,如何解决?
常规的运维监控工具,基本都是监控某一种设备或某种应用的数据,并且通过阈值的设置来进行故障告警。这样虽然也达到了监控的目的,但在实际使用中,常遇到一个个设置阈值特别麻烦、阈值设置不合理造成告警过少或过多、不同监控数据之间没有关联,出一个故障各系统都在告警,难以判断根因的情况。
智能运维AIOps系统,能通过“数字运维中台”,将原有的分散的运维监控数据统一采集、存储、归档到中台内,并且利用“统一监控平台”对这些数据进行分析管理,如果原来有CMDB数据,还能建立关联并生成拓扑图。
当故障发生、系统告警时,告警辨析中心能利用规则和算法,锁定最重要的那些告警信息,并根据统一监控平台梳理的数据关系,协助查询日志及其他故障数据,更快定位根因。
AIOps平台架构和各数据层关系
智能运维管理平台是如何进行运维管理的?
IT运维从传统走向智慧,首先要经历数字化运维阶段,搭建数字运维中台既是实现运维数据有效治理的前提和基础,也是推进运维数智化转型的第一步。针对上述需求,擎创科技自主研发的擎创夏洛克AIOps智慧运营平台(如下图所示)可通过数字运维中台,对运维数据进行统一的采集存储和管理,即便面对高达100TB的日增数据量,也可进行秒级实时分析,为异常检测、根因定位等场景奠定坚实基础。
擎创夏洛克AIOps智慧运营平台架构
与传统运维方式相比,智能化运维最突出的优势是“数据大集中”,即基于数字运维中台建设,通过统一监控中心来集中管理和分析所有运维数据,并以业务视角观测运维数据的相关性,最终建立智能化场景来解决实际问题。擎创自主研发的智能运维产品——夏洛克AIOps智慧运营平台,刚好为此量身定制。它能以全局运营视角解读IT运维,在AI算法平台的支撑下实现包括精准告警、异常检测、根因定位和容量分析等场景,助力企业数字化业务高效、稳定和顺畅运行。
擎创夏洛克AIOps智慧运营平台架构
目前,夏洛克AIOps已在政府机关组织、银行业、证券保险业和交通运输业等行业场景中应用落地,极大节省了企业客户的人力成本和资金成本,提升了运维的有效性和质量。例如,通过为客户构建智能运维平台,轻松应对日增80TB的数据量,让客户平均故障修复时间(MTTR)缩短150%以上,运维总体拥有成本(TCO)下降80%以上。
【RPA技术】前 5 个开源 RPA 框架——以及如何选择
在许多组织中,自动化和人工智能/机器学习的第一步是采用机器人过程自动化 (RPA) 技术。
许多企业正在使用 RPA 来提高成本和 IT 流程的效率。在许多情况下,减少错误、时间、成本和冗余操作可以改善客户和其他利益相关者的工作流程。
RPA 的核心是帮助组织自动执行大量完成的已定义的、多步骤的手动任务。RPA 通过创建复制人类行为以与现有应用程序界面交互的软件机器人来做到这一点。
RPA 有可能将成本降低 30% 到 50%。这是一项明智的投资,可以显着提高组织的底线。它非常灵活,可以处理广泛的任务,包括进程复制和网络抓取。
RPA 可以帮助预测错误并减少或消除整个流程。它还通过使用智能自动化帮助您在竞争中保持领先。它可以通过创建个性化服务来改善数字客户体验。
开始使用 RPA 的一种方法是使用开源工具,这些工具没有预付费用。以下是您的第一个 RPA 计划要考虑的五个选项,每个选项的优缺点,以及有关如何为您的公司选择正确工具的建议。
在埃森哲,我的团队主要使用商业工具实施 RPA,但我们也使用开源工具,并且可能会为给定的客户使用组合。也就是说,开源选项是一种轻松涉足 RPA 领域的方法,无需对软件进行大量投资。
与商业 RPA 工具相比,开源降低了您的软件许可成本。另一方面,它可能需要额外的实施费用和准备时间,并且您需要依赖开源社区的支持和更新。(有关一些潜在缺点的更多详细信息,请参阅“使用 AIOps,在开源之前三思而后行”中的讨论。)
是的,商业和开源 RPA 工具之间存在权衡——我会在一分钟内讨论这些。但是,当用作 RPA 实施的操作组件时,开源工具可以提高企业项目的整体投资回报率。这是我们的竞争者名单。
Taskt 以前称为 sharpRPA,是一个免费的 C# 程序,使用 .NET 框架构建,具有易于使用的拖放界面,让您无需任何编码即可自动化流程。
我的团队经常与只有 C# 开发技能的客户合作,Taskt 是 C# 为中心的团队用来开始 RPA 的好工具。
您可以通过 GitHub 上的示例来探索 Taskt,您还可以在其中找到设置任务自动化流程的分步指南。我们的许多开发人员都有强大的 Microsoft/Azure 背景,并发现使用 C# 使用 Taskt 创建脚本要容易得多。该工具具有 Microsoft 的影响力,这将使喜欢 Visual Studio 或 Azure 开发环境的团队受益。
底线:如果您的团队习惯于开发 Microsoft C# 解决方案,Taskt 是一个很好的工具。
Robot Framework 庞大的开源开发者社区使其成为该列表中最先进、最稳定的开源 RPA 解决方案。使用 Robot Framework 有几个主要好处:
供应商联盟支持开源社区更新核心产品。
Robot Framework 在多个平台上运行,使开发团队更容易采用和实施它。
核心框架可以通过扩展的插件库进行扩展。
复制自动化的默认机器人可以根据企业的需求进行扩展。
虽然我的团队经常使用 Robot Framework,但该工具很复杂,如果您正在寻找第一个 RPA 解决方案的原型或者如果您是 RPA 新手,那么它可能不是最佳选择。也就是说,经验丰富的 RPA 开发人员将欣赏您如何使用 Robot Framework 来管理复杂的 RPA 任务。
TagUI 是一种多层且复杂的工具,具有丰富的脚本语言,可让您完成复杂的 RPA 指令。您使用 TagUI 的脚本语言开发每组指令,称为“流程”,并将其保存在扩展名为“.tag”的文本文件中。然后,您可以使用终端窗口/命令提示符执行每个流程。
每个流脚本可以识别以下内容:
访问网站或打开应用程序的说明
在哪里点击屏幕
要键入的内容
IF 和 LOOP 指令
TagUI 脚本语言的丰富性使其成为我们团队的最爱。我们可以快速启动并运行该工具,脚本可以作为 .tag 文件共享以创建库,并且维护脚本库很容易。TagUI 适用于实施 RPA 的中级或高级团队。
UI.Vision(以前称为 Kantu),既可以作为桌面上的独立客户端运行,也可以作为 Web 浏览器中的插件运行。它不需要您学习如何编写脚本,因为它是由点击式界面驱动的。如果您是 RPA 新手并且 IT 资源有限,那么这使得 UI.Vision 成为一个很好的工具。
也就是说,我的团队很少使用 UI.Vision。我们使用它在现场演示中展示 RPA 的功能,但该工具缺乏此列表中其他工具支持的更复杂场景所需的功能——这是您通过点击式界面获得的权衡。更复杂的控件需要 UI.Vision 不支持的脚本和终端窗口访问。
虽然 Open RPA 提供了许多自定义和自动化功能,但其主要区别在于其架构。简而言之,Open RPA 是一个成熟的工具,可以为各种规模的公司提供支持和扩展。它支持上面列出的其他工具列出的许多功能,包括:
远程管理
远程处理状态
与领先的云提供商集成
调度
分析仪表板
由于开源社区中有许多积极的项目贡献者,因此此处列出了 Open RPA;您可以期望每周看到几次更新。我的团队在使用 Open RPA 方面的接触有限,因此我们无法保证,但我将其列为您可能想要尝试的替代解决方案。
对于许多中小型公司而言,前期许可成本是启动 RPA 计划的障碍。在这些情况下,开源可能是您的最佳选择。在较大的公司中,开源工具可能有助于填补商业产品可能无法填补的空白,例如自动化 Python。
RPA 是一种新兴技术,在许多组织中仍处于早期采用阶段。这就是为什么开源和商业工具可以相互补充的原因之一。
这里没有万能的解决方案,因此您应该关注 RPA 提供的好处和价值,以及在您的预算下可以使用哪些工具来释放该价值。随着您的计划成熟,您的工具箱可能会同时包含商业和开源元素。但是开源是一个很好的入门方式。
开源 RPA 工具有一个显着的好处:由于没有许可费用,您可以使用该软件而无需通过请求预算的过程。请注意,许可通常只是运行 RPA 工具所需总成本的一小部分。
事实上,开源工具通常部署起来成本更高,并且会增加风险。
此外,要扩展 RPA,您需要熟练编写脚本和管理机器人运行环境的人员。随着公司开始了解如何自动化其他业务领域和需求,对熟练 RPA 工程师的需求变得越来越重要RPA 增长。
在制定 RPA 策略时,首先选择一个简单的开源工具来快速说明 RPA 的价值。然后,当您从原型转向规模化部署时,您将需要更复杂的东西。
更重要的是,没有一种单一的 RPA 工具可以满足所有需求,因此最好将商业和开源解决方案与一个熟练使用这些工具的团队相结合,以满足您组织的所有需求。
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