智能运维平台建设方案（智能运维模块）

本篇文章给大家谈谈智能运维平台建设方案，以及智能运维模块对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享智能运维平台建设方案的知识，其中也会对智能运维模块进行解释，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：

• 1、IDC如何做到智能化的运维？
• 2、智能运维是什么？
• 3、什么是IT智能运维？
• 4、智能运维平台系统是什么
• 5、邮储银行新一代分布式核心系统运维平台投产上线 开启智能运维新篇章
• 6、阿里云的智能运维平台是什么

IDC如何做到智能化的运维？

在互联网时代数据量爆炸性增长的环境下，IT基础设施复杂且标准不一的异构环境要求数据中心运维具备更高的专业性和可靠性，用户对于数据中心的需求与硬件级别、供电可靠性、网络安全等标准也不断提升。利用通用IT基础设备构建的传统数据中心往往无法满足大型企业用户复杂多样化的用户部署需求，从传统运维走向智能运维成为了数据中心的必然趋势。应对中小IDC企业提升运维能力的需求，ZKEYS平台在推进智能运维上也做出了相应的措施，将IDC运维中日常的、大量的重复性工作自动化，把需要手工执行的工作，通过梳理分析，进行逻辑分解，转为自动化操作，省去了大量的人工操作步骤，并减少了出错率。还配套提供了便捷的工单服务，使得用户需求通过系统进行提交，云端客服7x24小时进行服务。保障用户问题得到及时解决，提升用户体验。

智能运维是什么？

得益于IT外包服务的发达智能运维平台建设方案，现在的运维已经不包括搬机器上架、接网线、安装操作系统等基础工作，运维人员一般会从一台已安装好指定版本的操作系统、分配好IP地址和账号的服务器入手，工作范围大致包括智能运维平台建设方案：服务器管理（操作系统层面，比如重启、下线）、软件包管理、代码上下线、日志管理和分析、监控（区分系统、业务）和告警、流量管理（分发、转移、降级、限流等），以及一些日常的优化、故障排查等。
随着业务的发展、服务器规模的扩大，才及云化（公有云和混合云）、虚拟化的逐步落实，运维工作就扩展到智能运维平台建设方案了容量管理、弹性（自动化）扩缩容、安全管理，以及（引入各种容器、开源框架带来的复杂度提高而导致的）故障分析和定位等范围。
听上去每一类工作都不简单。不过，好在这些领域都有成熟的解决方案、开源软件和系统，运维工作的重点就是如何应用好这些工具来解决问题。
传统的运维工作经过不断发展（服务器规模的不断扩大），大致经历了人工、工具和自动化、平台化和智能运维（AIOps）几个阶段。这里的AIOps不是指Artificial Intelligence for IT Operations，而是指Algorithmic IT Operations（基于Gartner的定义标准）。
基于算法的IT运维，能利用数据和算法提高运维的自动化程度和效率，比如将其用于告警收敛和合并、Root分析、关联分析、容量评估、自动扩缩容等运维工作中。
在Monitoring（监控）、Service Desk（服务台）、Automation（自动化）之上，利用大数据和机器学习持续优化，用机器智能扩展人类的能力极限，这就是智能运维的实质含义。
智能运维具体的落地方式，各团队也都在摸索中，较早见效的是在异常检测、故障分析和定位（有赖于业务系统标准化的推进）等方面的应用。智能运维平台逻辑架构如图所示。
智能运维平台逻辑架构图
智能运维决不是一个跳跃发展的过程，而是一个长期演进的系统，其根基还是运维自动化、监控、数据收集、分析和处理等具体的工程。人们很容易忽略智能运维在工程上的投入，认为只要有算法就可以了，其实工程能力和算法能力在这里同样重要。
智能运维需要解决的问题有：海量数据存储、分析、处理，多维度，多数据源，信息过载，复杂业务模型下的故障定位。这些难题是否会随着智能运维的深入应用而得到一定程度的解决呢？智能运维平台建设方案我们会在下一篇文章中逐步展开这些问题，并提供一些解决方案。
本文选自《智能运维：从0搭建大规模分布式AIOps系统》，作者彭冬、朱伟、刘俊等，电子工业出版社2018年7月出版。
本书结合大企业的智能运维实践，全面完整地介绍智能运维的技术体系，让读者更加了解运维技术的现状和发展。同时，帮助运维工程师在一定程度上了解机器学习的常见算法模型，以及如何将它们应用到运维工作中。

什么是IT智能运维？

IT智能运维必须以大数据为基础，所以企业必须具有采集IT全层级数据的能力，并能实现数据融合，结合机器学习、智能算法，对IT运维实现洞察，获得预见性。
现在推IT智能运维的服务商国内有几家，我比较认可博睿数据提出的数据为本的理念，没有数据就是无水之源，所以企业别被概念忽悠，先踏实做数据采集和融合，智能运维是水到渠成的事

智能运维平台系统是什么

智能运维平台，又称AIOps，是将AI赋能于IT传统运维，通过对日志、指标、Trace等数据的分析，协助运维工程师更快速精准地发现故障、定位故障，并排除故障，提高运维效率、降低运维成本。

一套完整的智能运维平台系统，通常包括：

（1）数字运维中台：提供数据治理服务、流批一体化服务和AI算法平台服务。

（2）统一监控中心：将监控对象与运维数据关联，实现对象视角的全面可观测性方案

（3）告警辨析中心：智能化集中告警，构建闭环告警管理

（4）指标解析中心：集中管理监控指标，AI算法智能化检测分析

（5）日志精析中心/日智速析专家：海量数据处理，串联及多维分析，实时聚类检测

（6）运营决策中心：多源数据接入，多设备统一管理，自定义观测场景

智能运维平台系统的部署，可以根据现有情况分步骤进行。先从急需的场景入手，再辅以运维数据的治理，即可发挥其作用，让运维工作提升一个档次

邮储银行新一代分布式核心系统运维平台投产上线 开启智能运维新篇章

7月30日智能运维平台建设方案，中国邮政储蓄银行新一代分布式核心系统运维平台成功投产上线，这是继邮储银行新一代分布式核心系统技术平台上线之后，取得的又一项重要阶段性成果。

邮储银行采用行业领先的企业级业务建模方法和分布式微服务架构，构建新一代分布式核心系统，全面加快数字化转型步伐，通过 科技 赋能业务高质量发展。

创新技术的应用对分布式核心系统运维工作提出了更高的要求，需要在系统架构复杂、设备数量众多、系统服务多变的分布式架构下，实现全景可视、灵活管控、量化洞察、智能驱动的运维。邮储银行打破传统运维平台的建设思维，积极创新，从监测、管理、控制一体化建设着手，打造可见、可管、可计的智能运维平台，实现全方位的系统监测与管控，为新一代分布式核心系统全面投产保驾护航。

邮储银行新一代分布式核心系统运维平台主要具有以下特点智能运维平台建设方案：一是“国产化+云”的技术底座支持国内外主流系统架构，兼容国内外主流基础软件，使用敏捷可靠的容器云与内嵌式高效数据处理平台，全面支持分布式运维功能安全稳定运行。二是采用互联网敏捷架构，实现横向分片、纵向分层、分布式与集群化，拥有随需扩展能力，在高性能、可用性、伸缩性、扩展性、安全性等方面达到行业领先水平。三是通过平台化、智能化建设思路打造内嵌自主可控的数据库管控平台（DBPaaS），具有数据库智能诊断、异常处理、性能调优、智能管控等功能，满足银行业核心系统安全要求，为数据库安全可靠运行打下坚实基础。四是新一代分布式核心系统建设带动联机报文规范、响应码规范、日志规范、全局业务跟踪号等企业级技术标准在百余个关联系统落地实施，形成从前端渠道到中后台交易的全链路跟踪能力，能够从交易出发识别组件间依赖关系，快速判断业务异常，高效定位问题原因，迅速联动故障处理。

邮储银行新一代分布式核心系统运维平台成功投产上线，标志着邮储银行开启了智能运维新篇章。下一步，邮储银行将继续秉持价值创造、转型发展、创新驱动、合规保障的工作方针，持续从客户体验、服务效能、流程优化等方面着手，扎实推进新一代分布式核心系统全面投产，加快 科技 赋能，不断提高综合金融服务能力。

本文源自金融界网

阿里云的智能运维平台是什么

智能运维系统是阿里云Elasticsearch（简称ES）的辅助产品智能运维平台建设方案，提供集群、节点、索引等二十余个诊断项的健康检测功能。
通过智能运维系统智能运维平台建设方案，您可以探测集群潜在风险智能运维平台建设方案，寻找最佳解决方案。同时智能运维系统还会自动归纳集群诊断结果，帮助您掌握集群最新态势，提取关键信息，让开发更便捷。智能运维系统支持以下功能：
开启或关闭智能运维服务、查看集群概况、诊断集群健康状况、支持定时诊断和自主诊断，并且可以选择诊断索引和诊断项、查看历史诊断报告。 关于智能运维平台建设方案和智能运维模块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。 智能运维平台建设方案的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于智能运维模块、智能运维平台建设方案的信息别忘了在本站进行查找喔。