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今天给各位分享智能运维平台定义的知识,其中也会对智能运维平台定义是什么进行解释,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:
什么是AIOps智能运维?
智能运维AIOps平台智能运维平台定义,往往是通过大数据、机器学习和可视化智能运维平台定义的方式让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平台部署工作智能运维平台定义,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。
核心功能包括智能运维平台定义:
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。
有人知道智能运维是什么?
作为企业数字化转型
智能运维平台定义的重要手段
智能运维平台定义,IT运维效率
智能运维平台定义的高低会直接影响到业务
智能运维平台定义的正常运转
智能运维平台定义,业务数字化的加剧会造成严重的运维之殇,发现问题、根因定位、数据治理和运营分析都变得十分困难,越来越难以满足当前主动运营的要求。
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。
智能运维是什么?
得益于IT外包服务
智能运维平台定义的发达
智能运维平台定义,现在
智能运维平台定义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
智能运维平台定义: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?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。
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