aiops运维架构(aiops 运维决策建议的时间)

来源网友投稿 700 2023-01-17

本站部分文章、图片属于网络上可搜索到的公开信息,均用于学习和交流用途,不能代表睿象云的观点、立场或意见。我们接受网民的监督,如发现任何违法内容或侵犯了您的权益,请第一时间联系小编邮箱jiasou666@gmail.com 处理。
本篇文章给大家谈谈aiops运维架构,以及aiops 运维决策建议的时间对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享aiops运维架构的知识,其中也会对aiops 运维决策建议的时间进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!

本文目录一览:

AIOps是什么?

AIOpsaiops运维架构,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aiops运维架构了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:

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aiops运维架构的前提和基础,也是推进运维数智化转型aiops运维架构的第一步。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aiops运维架构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。

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。

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。 关于aiops运维架构和aiops 运维决策建议的时间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运维架构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 运维决策建议的时间、aiops运维架构的信息别忘了在本站进行查找喔。
上一篇:在音圈模组智能芯片的加持下,这款跑鞋更加智能
下一篇:人工智能聚焦焦点分析以及未来展望
相关文章

 发表评论

暂时没有评论,来抢沙发吧~