aiops运维决策时间（aiops智能运维）

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本文目录一览：

• 1、什么是AIOps智能运维？
• 2、AIOps对比传统运维工具的优势？
• 3、为什么很多大型企业都在采用AIOps?
• 4、如何看待AIOps的发展？
• 5、相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里
• 6、相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里？

什么是AIOps智能运维？

智能运维AIOps平台，往往是通过大数据、机器学习和可视化的方式让IT运维工作变得更高效。企业基础设施与运维负责人应该尽早启动AIOps平台部署工作，优化当前的性能分析，并在未来两年至五年内扩展至IT服务管理和自动化领域。

AIOps平台是将大数据与机器学习功能相结合的软件系统，主要对IT系统不断产生的数据量、类型和速度进行拓展性的采集和分析，以支撑IT运维的主要功能。该平台能够同时使用多个数据源、数据采集方法、数据分析及演示技术。

AIOps可以应用到广泛的IT运维流程及场景中，包括性能分析、异常检测、事件关联分析、IT服务管理和自动化。

核心功能包括：

从各种数据源中提取数据

对提取的数据进行实时分析

对存储的数据进行历史分析

提供数据访问接口

存储采集数据

使用机器学习技术

根据分析结果启动操作

AIOps在企业中日益占据主导地位，而一些成熟的组织已正在利用该技术为企业领导者提供决策支撑。

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。”

为什么很多大型企业都在采用AIOps?

这是因为目前，IT运维管理面临着两难境地的巨大挑战，一方面要降低成本，另一方面其复杂度又不断攀升。主要体现在数据量巨大、数据类型繁多和数据生成速度快三个维度：

IT基础架构和应用程序产生的数据量快速增长（年增长2-3倍）

机器和人工生成的数据类型越来越多（例如指标、日志、网络数据和知识管理文档）

由于采用了云架构和其他临时性的架构，数据生成速度不断提高，IT架构内变化速率也在提高

鉴于现代企业所需的洞察力，对这三个维度进行权衡的代价将相当巨大。因此，越来越多的客户对AIOps越来越感兴趣，并想通过大数据和机器学习技术来分析服务台的有效性，以此参与到故障和问题解决流程中去。IT组织还开始在DevOps环境中探索AIOps，将其作为持续集成/持续交付（CI/CD）周期的一部分，便于在部署之前预测潜在的问题，并检测潜在的安全问题。

AIOps分析的应用超越了其最初的使用范围，而成为IT运维中事件关联和分析的最佳解决方案。

如何通过AIOps手段增加运维效能和降低运维成本，对于企业来说都是很大的挑战。而致力于智能运维AIOps领域的擎创科技，已经为国内多家银行和证券用户成功部署夏洛克AIOps平台，助力企业运维降本增效：

强大自研数据采集器：支持Linux、Windows、AIX等多种系统，可采集除日志外的性能数据、网络数据、CMDB数据等各类数据；

创新的数据流处理方式：单数据流峰值每秒采集350000 条，可处理日增数据30TB；

人工智能算法：与复旦大学运维实验室共研10+种人工智能算法，异常检测和根因定位更容易。

目前，AIOps主要用于IT运维，且在企业中日益占据主导地位，而一些成熟的组织已正在利用该技术为企业领导者提供决策支撑。企业基础设施与运维负责人应该尽早启动AIOps平台部署工作，优化当前的性能分析，并在未来两年至五年内扩展至IT服务管理和自动化领域。

如何看待AIOps的发展？

根据第三方机构预测，到2021年，国内IT运维的市场规模将达到2744亿，而其中第三方运维的市场规模将超过1400亿，运维市场规模在不断扩大。运维中出现故障是不可避免的，重点应该是如何快速应对或提前做好应急准备。而传统的运维效率低，准确性差，成本相对较高，这对于运维人员来说是一个不小的挑战。AIOps倡导由AI取代缓慢易错的人力决策，快速给出运维决策建议，有助于降低问题的影响，而AIOps的目标就是追求稳、省、快。国内AIOps相关的厂商有听云，曾多次作为中国区唯一企业入选全球权威研究机构GartnerAPM魔力象限，权威的认证更是代表了听云的实力。

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aiops运维决策时间，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aiops运维决策时间，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aiops运维决策时间，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。

相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里？

作为一种将算法集成到工具里的新型运维方式，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。

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