数字智能运维平台建设方案（大数据平台运维方案）

本篇文章给大家谈谈数字智能运维平台建设方案，以及大数据平台运维方案对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享数字智能运维平台建设方案的知识，其中也会对大数据平台运维方案进行解释，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、关于运维体系建设有没有什么好点的建议？
• 2、智能运维管理平台是如何进行运维管理的？
• 3、智慧园区建设运维及整体服务解决方案
• 4、住建部：培育智能建造试点城市，促进建筑业转型升级
• 5、智能运维平台系统是什么
• 6、数据智能时代：数据体系建设的实质、思路和方式

关于运维体系建设有没有什么好点的建议？

作为企业数字化转型的重要手段，IT运维效率的高低会直接影响到业务的正常运转，传统运维走向智能运维，其实就是运维数字化的过程。在智能运维建设过程中，先平台还是先场景，对于很多企业用户来说一直是个难题。如果用户对自身数据情况了解非常清晰，且希望打破数据孤岛以建立统一运维数据平台，那么可以优先选择平台建设数字智能运维平台建设方案；如果用户明确知道底层平台需要的能力，寄希望于能直接带来业务价值，可以优先选择场景建设。

例如一家城市商业银行，它目前最大的问题可能只是监控效能低下，误报漏报多，我们可以先从集中告警入手，利用算法去重降噪，再查看相关告警之间的有效告警场景，筛选出最可能影响业务问题的告警。在提高告警处理效率后，再通过分析告警的源头，进一步解决监控指标静态阈值设定不准确的问题，用智能异常检测替代之，从而根本上提升监控效能。这就是场景化方式导入智能运维的方法。

智能运维建设，可以根据用户实际运维情况，同步开展，循序渐进地进行建设。擎创根据以往经验，总结出三个原则六步走的最佳实践方案，我们首先可以通过集中监控智能化改造、指标监控智能化改造和日志异常检测（弥补监控手段不足）等提升实时性数据处理能力，再通过智能故障排查（根因分析和定位）、智能知识管理（知识图谱）和故障自愈提升数据事后分析和处理能力。

对于有些公司提出的，运维成熟度不高不敢考虑智能运维数字智能运维平台建设方案？

运维成熟度度高的的企业，可以按照数据处理能力的维度，统一规划、分层实施，实现从运维数据局部集中到跨域集中，也就是先建立运维大数据平台，通过加强数据治理、优化数据质量，而后再过渡到基于算法的统计分析乃至流式实时处理，构建多样化智能运维场景，逐层实现智能运维能力建设。

但这种方式并非放之四海而皆准，对于成熟度不高的企业，迫切需要解决的是实际运维问题，而智能运维这时应该能成为解决实际问题的工具，它可以根据客户当前的运维成熟度选择具体应用场景，按照不同的路线图进行建设，这才是智能运维的应有的能力。智能运维的本质就是逐步提升对运维数据的分析处理能力。

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。

智慧园区建设运维及整体服务解决方案

智慧园区建设方案是以互联网为载体数字智能运维平台建设方案，“互联网+产业”融合产业模式为手段数字智能运维平台建设方案，面向园区提供全产业链支撑服务数字智能运维平台建设方案的解决方案。能够帮助园区在信息化方面建立统一的组织管理协调架构数字智能运维平台建设方案，业务管理平台和对内对外服务运营平台。将相关资源形成紧密联系的整体，促进园区的管理部门、企业、合作单位良性互动，获得高效、协同、互动的的整体效益。

一、建设目标

1、资源整合：建立统一的组织管理协调架构、业务管理平台和对内对外服务运营平台，统一入口，使园区管理者、园区企业、员工形成一个紧密联系的整体，盘活园区内各方角色的资源，获得高效、协同、互动、整体的效益。

2、云运维服务：建立立体化、三维一体的无感知信息化运维服务体系，覆盖日常运维管理、故障维修、集中监控服务等各层面，通过云端运维的信息化工具，云端工具打通运维服务端，实现园区统一运维，降低维护成本，提升运维效率。

3、聚合支付体系：通过打通线上、线下支付渠道，构建无现金支付的聚合支付体系，为园区提供统一支付、结算中心，做到消费过程透明化，多方位监控，提高账务流转处理速度，规范财务管理安全，实现后勤财务的统一监管。

4、创新能力：运用现代信息技术，降低成本，提高效率，扩大服务的覆盖面和受益面，同时，物联网、云计算等技术的应用，促进园区信息化建设，打造高科技、智慧园区，提升园区层次和服务水平。

二、具体场景解决方案

1、安防场景

（1）智能访客：通过访客系统的建立创新性的实现了来访登记数字化、信息化的科学管理。使用该系统后，通过人防和技防相结合，用户可实现 “数字化登记、网络化办公、安全化管理”，大幅提升用户接待工作效率、服务品质和单位形象。

（2）车辆出入：停车场出入管理系统共为五进五出，两边为无障碍通道系统。大门月卡车辆可由远距离不停车自由进出停车场，临时车辆到自动发卡机有车取卡进入停车场或工厂内。车场内部人员通过无障碍通道系统，自由进入厂内。外来人员到值班岗亭，通过访客系统发卡给临时用户后，刷卡进入车场。其他四进四出为标准分车来停车场系统。

（3）综合门禁：新开门禁系统的每次开门记录均可明确分为合法开门、非法开门和试图开门等详细情况，以备管理人员随时查询；完善的授权认证机制，各类持卡人员进行有效的出入控制；卡片采用三级加密认证方式，几乎无法伪造。

（4）出入闸机：适用于如企业或园区大门口的人员出入身份管理，解决人员身份难以准确、高效判定，远距离识别，并快速通过，以及自行车无障碍通行等问题。

（5）巡更巡检：离线式电子巡更系统集安全巡视、员工工作考勤于一体，使管理者即便稳坐办公室，也能确知员工们尽职于工作岗位。它不仅让你掌握保安人员的巡更情况，同时还可以考核员工的迟到早退，它保证了园区安全，使园区井然有序地完成工作，无疑为带来了间接的经济效益。

住建部：培育智能建造试点城市，促进建筑业转型升级

中房网讯 （亚晨/文）近日，住建部印发了《关于征集遴选智能建造试点城市的通知》（以下称《通知》），决定征集遴选部分城市开展智能建造试点，为全面推进建筑业转型升级、推动高质量发展发挥示范引领作用。

据了解，本次试点坚持“统筹谋划、因地制宜”的工作原则，既安排了完善政策体系、培育智能建造产业、建设试点示范工程和创新管理机制四项必选任务，也提供了打造部品部件智能工厂、推动技术研发和成果转化、完善标准体系和培育专业人才四项任务供地方结合实际自主选择，同时试点城市还可根据试点目标提出新的任务方向。

根据《通知》，在完善政策体系方面，重点是出台推动智能建造发展的政策文件或发展规划，在土地、规划、财政、金融、科技等方面发布实施行之有效的鼓励政策，形成可复制经验清单。

在培育智能建造产业上，重点是建设智能建造产业基地，完善产业链，培育一批具有智能建造系统解决方案能力的工程总承包企业以及建筑施工、勘察设计、装备制造、信息技术等配套企业，发展数字设计、智能生产、智能施工、智慧运维、建筑机器人、建筑产业互联网等新产业，打造智能建造产业集群。

建设试点示范工程方面，重点是有计划地建设一批智能建造试点示范工程，推进工业化、数字化、智能化技术集成应用，有效解决工程建设面临的实际问题，实现提质增效，发挥示范引领作用。

在创新管理机制上，重点是搭建建筑业数字化监管平台，探索建筑信息模型（BIM）报建审批和BIM审图，完善工程建设数字化成果交付、审查和存档管理体系，支撑对接城市信息模型（CIM）基础平台，探索大数据辅助决策和监管机制，建立健全与智能建造相适应的建筑市场和工程质量安全监管模式。

建筑市场监管司负责人表示，通过推动试点城市建立跨部门协同推进机制，形成可复制可推广的智能建造政策体系、发展路径和监管模式，为全面推广智能建造提供经验借鉴。同时，加快建筑业与先进制造技术、新一代信息技术的深度融合，实现对工程项目质量、安全、进度、成本等全过程数字化管控，促进建筑业提质增效。此外，通过打造智能建造产业集群，催生一批新产业新业态新模式，打造地方经济发展新引擎。

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

数据智能时代：数据体系建设的实质、思路和方式

二十一世纪，互联网新科技层出不穷。伴随着大数据、云技术以及整个算力的发展，人工智能技术的研究及应用也迅速壮大，在语音、图像和自然语言方面取得了卓越的成绩。更为重要的是，政府也在大力发展数字经济，包括党的十九届四中全会首次增列了“数据”作为生产要素，这也进一步反映了随着经济活动数字化转型的加快，数据对提高生产效率的乘数作用凸显，成为最具时代特征新生产要素的重要变化。个推作为专业的数据智能服务商，于2010年成立至今，在大数据技术的发展过程中，收获了一些成果，也得到了自己的经验和体会。

2019年3月，个推（每日互动，300766.SZ）在创业板上市，主打数据智能。公司在该领域积极布局，并在实践中探索总结了数据沉淀、数据挖掘和数据应用的“三步走”数据智能方法论。关于底层，个推提供了消息推送、用户画像、应用统计、一键认证四种开发者服务，同时沉淀了海量数据；中间层是个推引擎层，通过对数据脱敏、筛选、清洗、整理，并经深度挖掘后建模,自主构建“个推大数据平台”。最上层为数据应用层，提供品牌营销、风控服务、人口空间规划、公共服务等多种大数据服务，增能诸多垂直领域。
本文将结合个推实践，主要围绕三个方面进行展开：数据智能时代的特征、企业面临的实际挑战、数据智能体系建设思路。

数据智能时代的特征

数据智能时代已经来临，如同《大数据时代》中阐述的那样，我们发现并印证了大数据对我们思维、商业、管理等方面存在着巨大的影响。

思维变革

在思维变革方面，我们认为数据智能时代的特征可以归纳为三点：更多、更繁杂、更相关。更多，意味着人们不再依赖于一小部分数据，而是使用全部数据，并从第三范式向第四范式跃进。

那么，第三范式和第四范式的区别是什么呢？以“雾霾形成的原因”为例进行说明。第三范式的雾霾研究过程是：首先，提出问题。比如说,想了解雾霾是什么？怎么预防？其次，提出理论。根据已有的机理认识，雾霾天气的形成不仅与源头、大气化学成分相关，还与气象因素，包括地形、风向、温度、湿度等有关。而参数之多，超过了我们常规监测的能力范围。

为此，我们只能去除一些看起来不怎么重要的参数，保留一些简单的参数，提出一个理论。然后收集数据、模拟计算，并根据计算结果对理论进行修正。最后获取可信度比较高的结果，对雾霾天气进行预测。

相对应地，第四范式的研究方法是怎样的呢？它的第一个环节与最后一个环节跟第三范式相同，但在中间两个环节两者顺序是相反的，即在第四范式中，我们要先进行数据收集再形成理论。

在第一步问题提出后，我们首先去做的并不是创建一个理论模型，而是把所有可能有用的数据收集起来，然后在此基础上通过机器学习的方法，或者说人工智能的方法，找出对于雾霾形成影响较大的因素，进而提出有关理论。最后，进行预测，验证结果。得益于大数据的出现，第三范式才能向第四范式跃进，这也带来了整个思维方式和方法论的变革。

思维变革的第二个特点是更繁杂，即从精确性向概率性的转变。精确性作为信息缺乏时代和模拟时代的产物，要求数据保证质量、减小误差。而大数据时代，海量的数据使我们无法一一验证数据的准确性。更多情况是，我们通过整个数据的分布，找出数据背后的概率性，然后找到有用的数据，剔除没用的数据。

思维变革的第三个特点是更相关。数据之间不是因果关系，而是相关关系，核心是建立在相关关系分析法上的预测。

总结起来，大数据时代思维变革的特点可以归纳为：

1.  改变操作方式，使用收集到的所有数据，而不是样本；

2.  不把精确性作为重心；

3.  接受混乱和错误的存在；

4.  侧重于分析相关关系，而不是预测背后的原因。

商业变革

在商业变革方面，数据智能时代的特点主要有三：一切皆可量化、无限的创新可能、数据的选择价值。

“一切皆可量化”指的是随着数据智能时代的发展，我们会发现身边所有的东西都在产生数据，也就是说我们所处的现实世界，与信息世界存在着对应关系。未来，我们物理世界里的每一种事物都将与数字孪生世界里的一一对应。

数据的真实价值犹如冰山，首要价值只是上面看得见的部分，而背后蕴藏着“无限的创新可能”。数据在完成直接的业务用途之后，看似好像没有用了，但是一旦跟别的行业数据结合，我们会发现其协同效应非常强，可以创造出巨大的使用价值。也就是说，目前看似没有价值的业务数据或许在以后能发挥出重要作用。因此我们建议数据较为丰富的企业或者公司，最好能从现在开始，把业务数据通过某种方式予以保存，譬如采用数据湖的方案。

数据的价值是其所有可能用途的总和，面对这些无限可能的潜在用途就像是在选择，这些选择的总和便是数据的价值，即数据的选择价值。

总结起来，在商业变革方面，数据智能时代的特点主要可以概括为：

1. 数据的选择价值意味着无限可能；

2．数智时代要求我们对待数据有别于传统资产；

3．数据的创新意味着很大的不确定性。

我们面临的实际挑战

数智时代我们面临挑战的本质在于数据组织及管理要求（侧重稳定性）与业务的创新需求（侧重灵活性）的冲突。

使用数据核心要解决的几个问题

数据不可知：用户不知道大数据平台有什么样的数据，也不知道这些数据和业务的关系是什么。虽然用户意识到了大数据的重要性，但不清楚平台中是否存在能解决业务问题的关键数据以及该如何寻找相关数据。

数据不可控：数据不可控是从传统数据平台开始就一直存在的问题，在大数据时代表现得尤为明显。缺乏统一的数据标准导致数据难以集成，缺乏质量控制导致许多数据因质量过低而难以被利用。 

数据不可取：用户即使知道自己业务所需要的是哪些数据，也不能自助便捷地拿到数据。实际上，数据获取需要很长的开发过程，漫长的需求响应与大数据时代需要快速出具问题解决方案的目标相违背。

数据不可联：大数据时代，企业虽然拥有海量数据，但企业数据知识间的关联还比较弱，尚未把数据和知识体系关联起来。此外，企业员工难以做到数据与知识之间的快速转换，无法对数据进行深入探索和挖掘，这导致数据的深层价值难以凸显。

我们在公司内部对数据问题进行收集，发现存在几大困难点：业务响应速度慢、数据质量问题频发、数据使用难且取数慢、开发效能低、试错成本高以及数据能力重复建设等。

数据智能技术体系建设思路

总体目标

1．敏捷地支撑业务部门的创新需求，打造快速响应商业需求的服务能力；   

2．把不同领域的数据实时打通，体现数据的最大价值；

3．把数据作为资产进行管理。

大多数情况下，我们通过业务的需求，反过来推进公司数据智能体系的建设，其直接的价值体现是成本节约、效率提升和质量提升。 

建设思路和原则

1．主要面向内部客户，特别是公司的研发人员及建模人员，以提高业务开发效率为目标；

2．做好元数据、血缘关系管理，提高数据治理程度，以保证数据的质量和安全；

3．提炼公共服务能力等复用程度高的能力优先建设，如：数据提取分析速度、数据治理平台、数据开发平台；

4．数据能力原则上由相应领域熟悉业务，有一定技术积累的团队一起参与建设；

5．能力建设需要重点考虑几大标准：稳定、易运维、可运营、可审计。

在能力建设方面，公司可以设立三层结构：底层是技术中台；中层是数据中台；上层是业务系统。需要注意的是，有了平台并不意味着问题就解决了。我们认为最理想的方式是平台与人的能力相结合。平台沉淀证明了的、可复用的能力；而人更多地去应对创新需求，利用知识创造工具和完善平台。这也是一个螺旋上升的过程。平台需要专门的人进行运营、推广；业务需要有会使用平台的、能快速产生解决方案的人，来保证与平台人员的良好沟通与协作。

基于这样的想法，个推在公司的组织保障上构建了这样一个体系：上层目前是虚拟的数据中台部，在合适的时候会成为一个实体部门。架构组与技术组参与建设数据中台。此外，我们把部分与数据相关的技术人员派驻到业务部，这样不仅能更好地把数据应用于业务，还能让他们把业务部门的使用效果及问题予以反馈，以此形成一个闭环，我们把它称之为DO（Data Owner）。

互联网的发展将大家带入了大数据时代，而数据智能时代是大数据时代一个重要的发展阶段，机会与挑战并存。个推将积极把握机会、应对挑战，不断探索数据智能与行业应用的结合点，以创新的技术为开发者提供增能服务、为移动互联网和品牌营销等各垂直领域提供定制化的大数据解决方案。未来，个推将持续用数据的力量，携手更多的行业伙伴，创建数据智能共赢生态！ 关于数字智能运维平台建设方案和大数据平台运维方案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。 数字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，更多关于大数据平台运维方案、数字智能运维平台建设方案的信息别忘了在本站进行查找喔。