智能运维平台的关键技术（运维智能科技）

本篇文章给大家谈谈智能运维平台的关键技术，以及运维智能科技对应的知识点，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的关键技术的知识，其中也会对运维智能科技进行解释，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、智能运维服务都有哪些功能以及效果呢？
• 2、智能运维管理平台是如何进行运维管理的？
• 3、运维一般需要掌握什么技术？
• 4、智能运维是什么？
• 5、智能服务的关键技术
• 6、三维可视化智能管理平台的核心技术有哪些？

智能运维服务都有哪些功能以及效果呢？

智能运维是一种全新的数字化运维能力，且是企业数字化转型的必备能力。智能运维的本质是提升运维数据的认知能力，它在提升运维数据治理能力、优化企业业务数字化风险、降低运维人力成本和提升运维在业务侧的影响力方面都有本质的提升。

智能运维，又称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）。

比如以我们公司的夏洛克AIOps智慧运营平台为例。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。

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，尽早布局才能在数字化时代不会被淘汰。

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。

运维一般需要掌握什么技术？

操作系统：Linux、Windows；数据库：Oracle、Mysql、SQLServer、非结构化数据库；中间件：Weblogic、Tomcat等；虚拟化：VMware、KVM等；云平台：Openstack、Docker等。
LINUX操作系统是一种免费使用和自由传播的类UNIX操作系统。unix是一个强大的多用户、多任务操作系统，支持多种处理器架构。
按照操作系统的分类，属于分时操作系统，源自于1969年开始在美国ATT公司的贝尔实验室开发的ATTUnix。
WebLogic是用于开发、集成、部署和管理大型分布式Web应用、网络应用和数据库应用的Java应用服务器。
Xfce即XFormsCommonEnvironment，创建于2007年7月，类似于商业图形环境CDE，是一个运行在各类Unix下的轻量级桌面环境。原作者OlivierFourdan最先设计XFce是基于XForms三维图形库。

智能运维是什么？

得益于IT外包服务的发达智能运维平台的关键技术，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的关键技术：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？智能运维平台的关键技术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。

智能服务的关键技术

智能服务是在集成现有多方面的信息技术及其应用基础上，以用户需求为中心，进行服务模式和商业模式的创新。因此，智能服务的实现需要涉及到跨平台、多元化的技术支撑。
1.智能层：
* 存储与检索技术
* 特征识别技术
* 行为分析技术
* 数据挖掘技术
* 商业智能技术
* 人工智能技术
* SOA相关技术
2.传送层：
* 弹性网络技术
* 可信网络技术
* 深度业务感知技术
* WiFi/WiMax/3G4G无线网络技术
* IPv6
3.交互层：
* 视频采集技术
* 语音采集技术
* 环境感知技术
* 位置感知技术
* 时间同步技术
* 多媒体呈现技术
* 自动化控制技术

三维可视化智能管理平台的核心技术有哪些？

新型基础设施智能运维平台的关键技术，是以新发展为引领，以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型，智能升级，整合创新等服务基础设施体系。而数据3D可视化是数据价值的最直观体现，成为日常办公、应急处理、指挥调度、战略决策等场景下必不可少的一部分。

管线3D可视化：如果使用传统的人工建模方式，通常成本费用较高、实施周期较长，且搭建出来的可视化内容在场景中的使用意义不大，并且可视化的方向在于监管业务数据，而非真实意义上的管线排布。而管线3D可视化可以生成设备与设备之间相连的网络接口、暖通管线、电气管线等链路可视化数据。以可视化及动画形式展现设备的运行状态和连接状态，让运维人员智能运维平台的关键技术了然于目。

园区3D可视化：整体场景采用了轻量化建模的方式，对数据中心所在园区、楼宇样貌进行高精度建模还原，支持360度观察虚拟园区，通过点击对应区域，逐层下钻到数据中心的园区外景。不仅能实现鼠标的旋转、平移、拉近拉远操作，也能实现触屏设备的旋转、缩放、平移操作，不必再为跨平台的不同交互模式而烦恼。

数据3D可视化可以实现端到端的可视性，提高治理和管理水平，最终实现对数据中心卓越的运营，包括提高资源利用率，缩短响应时间，降低使用多种管理工具的复杂度，提升运营效率，加速排障过程，提高可用性等。

关于智能运维平台的关键技术和运维智能科技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。 智能运维平台的关键技术的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于运维智能科技、智能运维平台的关键技术的信息别忘了在本站进行查找喔。