智能运维平台产品介绍范文（智能运维平台产品介绍范文大全）

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本文目录一览：

• 1、智能运维管理平台是如何进行运维管理的？
• 2、智能运维服务都有哪些功能以及效果呢？
• 3、阿里云的智能运维平台是什么
• 4、智能运维是什么？
• 5、智能运维平台系统是什么
• 6、什么是AIOps智能运维？

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智能运维平台产品介绍范文，首先要经历数字化运维阶段智能运维平台产品介绍范文，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智能运维平台产品介绍范文，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。

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。

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，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，您可以探测集群潜在风险，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。

智能运维是什么？

得益于IT外包服务的发达，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：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。

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

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。

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