数据驱动的智能运维平台（数据驱动运营管理）

本篇文章给大家谈谈数据驱动的智能运维平台，以及数据驱动运营管理对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享数据驱动的智能运维平台的知识，其中也会对数据驱动运营管理进行解释，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、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
• 3、什么是AIOps？怎么促进业务提升？
• 4、数字化运维具体要怎么做呢？企业通过这种途径，有啥好处？
• 5、践行AI战略：华为引领数据中心网络迈入人工智能时代
• 6、金融行业如何做好数字化转型？

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。

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日数据驱动的智能运维平台，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数据驱动的智能运维平台，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：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

什么是AIOps？怎么促进业务提升？

智能运维的概念是Gartner在2016年率先提出，当初的英文全称为Algorithmic IT Operations,意指基于算法的IT运维。随着人工智能技术的发展，2018年Gartner将其英文全称更改为Artificial Intelligence for IT Operations，表明人工智能在IT运维领域的应用。至今短短六年，其概念还在不断融入新的认知。
当前IT运维难度增加，依靠人力堆积的传统方式运维已经无法满足数字化时代对IT运维的要求，借助更先进工具和技术手段成为应对这些挑战的必然选择。数据中心面临着从制度和流程为主驱动的时代，快速向数据与算法为主驱动的智能运维时代迈进。智能运维，已然成为迎接挑战不可或缺的科技力量和解决方案。
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）。AIOps智能运维可以将全栈式的运维数据进行集中化管理，不同数据领域也可以进行智能算法根因定位。其次它可以从业务场景进行跟踪，了解交易路径，对于数据进行智能分析与预测。所以智能运维是一种全新的数字化运维能力，可以配合企业的数字化转型，保障企业的业务应用能够安全稳定且高效的运行。

数字化运维具体要怎么做呢？企业通过这种途径，有啥好处？

用几页PPT来大概说一下吧

什么是数字化运维？

数字化运维的发展路径

数字化的服务平台

数字化运维价值

部分内容来源于北宙咨询刘颋总，如有侵权，可联系删除

践行AI战略：华为引领数据中心网络迈入人工智能时代

AI正在成为企业助力决策、提升客户体验、重塑商业模式与生态系统、乃至整个数字化转型的关键驱动力。

但在崭新的AI时代，数据中心网络性能也正在成为AI算力以及整个AI商用进程发展的关键瓶颈，正面临诸多挑战。

为此，华为以“网络新引擎 AI赢未来”为主题发布了业界首款面向AI时代数据中心交换机CloudEngine 16800，将人工智能技术创新性的应用到数据中心交换机，引领数据中心网络迈入AI时代。

AI时代数据中心网络面临三大挑战

当前，数字化转型的持续推进，正在提速驱动数据量暴增；同时，语音／视频等非结构化数据占比持续提高，庞大的数据量和处理难度已远超人类的处理能力，需要基于机器运算深度学习的AI算法来完成海量无效数据的筛选和有用信息的自动重组，从而获得高效的决策建议和智慧化的行为指引。

根据华为GIV 2025（Global Industry Vision）的预测，企业对AI的采用率将从2015年的16％增加到2025年86％，越来越多的企业将利用AI助力决策、重塑商业模式与生态系统、重建客户体验。

作为人工智能的“孵化工厂”，数据中心网络正成为AI等新型基础设施的核心。但与此同时，随着AI时代的到来，AI人工智能的算力也受到数据中心网络性能的影响，正在成为AI商用进程的一大瓶颈。

华为网络产品线总裁胡克文指出，AI时代的数据中心网络将面临以下三大挑战：

挑战1．AI算力。高性能数据中心集群对网络丢包异常敏感，未来的网络应该做到零丢包。但传统的以太网即使千分之一的丢包率，都将导致数据中心的AI算力只能发挥50％。

挑战2．大带宽。未来5年，数字洪水猛增近20倍，现有100GE的网络无法支撑。预计全球年新增数据量将从2018年的10ZB猛增到2025年180ZB（即1800亿TB），现有100GE为主的数据中心网络已无法支撑数据洪水的挑战。

挑战3．要面向自动驾驶网络的能力。随着数据中心服务器规模的增加，以及计算网络、存储网络和数据网络三网融合，传统人工运维手段已难以为继，亟需引入创新的技术提升智能化运维的能力，如何用新的技术去使能、把网络问题排查出来成为业界都在思考的问题。

华为定义AI时代数据中心交换机三大特征

从行业大势来看，随着以人工智能为引擎的第四次技术革命正将我们带入一个万物感知、万物互联、万物智能的智能世界，数据中心网络也必须从云时代向AI时代演进。在华为看来，数据中心需要一个自动驾驶的高性能网络来提升AI算力，帮助客户加速AI业务的运行。

那么，AI时代的数据中心网络究竟该如何建设呢？胡克文指出，“华为定义了AI时代数据中心交换机的三大特征：内嵌AI芯片、单槽48 x 400GE高密端口、能够向自动驾驶网络演进的能力。”

特征1．业界首款内嵌AI芯片数据中心交换机，100％发挥AI算力

从应用侧来看，刷脸支付的背后是上亿次图像信息的智能识别，深度 健康 诊断需要基于数千个算法模型进行分析，快捷网购体验离不开数百台服务器的智能计算。也就是说，新商业物种的诞生，产业的跨越式发展以及用户体验得以改变，强烈地依赖于人脸识别、辅助诊断、智能推荐等AI应用的发展。

但由于AI算力受到数据中心网络性能的影响，正在成为AI商用进程的关键瓶颈。为了最大化AI算力，存储介质演进到闪存盘，时延降低了不止100倍，计算领域通过采用GPU甚至专用的AI芯片将处理数据的能力提升了100倍以上。

CloudEngine 16800是业界首款搭载高性能AI芯片的数据中心交换机，承载独创的iLossLess智能无损交换算法，实现流量模型自适应自优化，从而在零丢包基础上获得更低时延和更高吞吐的网络性能，克服传统以太网丢包导致的算力损失，将AI算力从50％提升到100％，数据存储IOPS（Input／Output Operations Per Second）性能提升30％。

特征2．业界最高密度单槽位48 x 400GE，满足AI时代5倍流量增长需求

数据中心是互联网业务流量汇聚点，企业AI等新型业务驱动了数据中服务器从10G到25G甚至100G的切换，这就必然要求交换机支持400G接口，400GE接口标准化工作已经于2015年启动，目前针对数据中心应用已经完成标准化，400G时代已经来临。

集群的规模是数据中心架构演进的动力，经典的无阻塞CLOS理论支撑了数据中心服务器规模从千台、万台到今天10万台规模的发展，增大核心交换机容量是数据中心规模扩大的最常见手段。以一个1000T流量规模的数据中心组网为例，采用400GE技术，核心汇聚交换机需要5K个接口，相对100GE技术减少75％。

为此，CloudEngine 16800全面升级了硬件交换平台，在正交架构基础上，突破超高速信号传输、超强散热、高效供电等多项技术难题，不仅支持10G→40G→100G→400G端口平滑演进能力，还使得单槽位可提供业界最高密度48端口400GE线卡，单机提供业界最大的768端口400GE交换容量，交换能力高达业界平均的5倍，满足AI时代流量倍增需求。同时，CloudEngine 16800在PCB板材、工艺、散热，供电等多方面都进行了革命性的技术改进和创新，使得单比特功耗下降50％。

特征3．使能自动驾驶网络，秒级故障识别、分钟级故障自动定位

当数据中心为人工智能提供了充分的技术支撑去创新时，人工智能也给数据中心带来巨大利益，如借助telemetry等技术将异常信息送到集中的智能运维平台进行大数据分析，这极大提升了网络的运行和运维效率，降低运维难度和人力成本。但是当前计算和存储正在融合，数据中心服务器集群规模越来越大，分析的流量成千倍的增长，信息上报或者获取频度从分钟级到毫秒级，再加上信息的冗余，这些都使得智能运维平台的规模剧增，智能运维平台对性能压力不堪重负降低了处理的效率。如何减轻智能运维平台的压力，在最靠近服务器，最靠近数据的网络设备具有智能分析和决策功能，成为提升运维效率的关键。

CloudEngine 16800基于内置的AI芯片，可大幅度提升“网络边缘”即设备级的智能化水平，使得交换机具备本地推理和实时快速决策的能力；通过本地智能结合集中的FabricInsight网络分析器，构建分布式AI运维架构，可实现秒级故障识别和分钟级故障自动定位，使能“自动驾驶网络”加速到来。该架构还可大幅提升运维系统的灵活性和可部署性。

引领数据中心网络从云时代迈入AI时代

自2012年进入数据中心网络市场以来，目前华为已服务于全球6400＋个用户，广泛部署在中国、欧洲、亚太、中东、非洲、拉美等全球各地，帮助互联网、金融、政府、制造、能源、大企业等多个行业的客户实现了数字化转型。

2017年华为进入Gartner数据中心网络挑战者象限；2018年进入Forrester数据中心SDN网络硬件平台领导者；2013－2018年，全球数据中心交换机厂商中，华为连续六年复合增长率第一，发展势头强劲。

早在2012年，华为就以“云引擎，承未来”为主题，发布了CloudEngine 12800数据中心核心交换机，七年以来这款面向云时代的交换机很好的支撑了数据中心业务弹性伸缩、自动化部署等核心诉求。

而随着本次华为率先将AI技术引入数据中心交换机、并推出面向AI时代的数据中心交换机CloudEngine 16800，华为也在引领数据中心网络从云时代迈入AI时代。

2018年，华为轮值董事长徐直军宣布：将人工智能定位为新的通用技术，并发布了人工智能发展战略，全面将人工智能技术引入到智能终端、云和网络等各个领域。而本次华为发布的业界首款面向AI时代数据中心交换机CloudEngine 16800，也是华为在网络领域持续践行AI战略的集中体现。

而作为华为AI发展战略以及全栈全场景AI解决方案的一个重要组成部分，CloudEngine 16800不仅是业界首款面向AI时代的数据中心交换机，还将重新定义数据中心网络的代际切换，助力客户使能和加速AI商用进程，引领数据中心真正进入AI时代。

金融行业如何做好数字化转型？

本人也是个刚入行的金融小白，刚看到一篇文章，觉得很好，来和大家分享下：

数字化转型：大势所趋下的机遇与挑战

01银行业数字化转型是大势所趋

“数字化转型”并不是什么新鲜的概念。早在20世纪80年代个人电脑诞生之后，依托于个人电脑和单机软件的大规模应用，第一波数字化转型显露了雏形，这是数字化转型的第一阶段。

20世纪90年代，伴随着互联网技术的突飞猛进，第二次信息化浪潮孕育了第二波数字化转型。

当前，随着金融科技的迅猛发展，第三次数字化转型浪潮应运而生，人工智能、区块链、云计算、大数据等技术被运用到金融领域的方方面面。

根据相关数据统计，超过20%的银行已在新兴技术领域布局，开展谋划大规模数字化转型，85%的银行将推进数字化作为重点工作。为参与下一阶段的业务竞争，绝大多数银行都在积极筹备数字化转型。

那么，数字化转型要如何推进，这是不得不面对的问题。只靠加大科技投入，仅仅是将传统业务搬到线上，这种做法显然已经过时了。

在未来，银行需要通过技术手段实现金融的穿透性服务，使金融功能服务于大众生活的各个领域。

02银行业数字化转型面临的挑战

①认知不足，定位失误

不可否认，许多银行对数字化银行已经具备了具体而清晰的认知，能够结合行内业务规划、信息化基础等现状，全方面搭建与自身条件相符的数字化转型道路。

但除此之外，仍有大部分银行对数字化转型的认识，还只有一个模糊的轮廓，只知道大致概念，尚未真正理解。

此类银行出于对数字化转型的认识不足，通常过分追求数字化转型的短期效益，缺乏对长期数字化能力的规划。

②系统老化，支撑不力

当前，既有的银行系统老化而孤立，与全面数字化转型的要求还有相当大的差距。 银行系统的支撑是实现全面数字化转型的前提，而当今的银行业系统却呈现不容乐观的分化现象。

首先是各国有大行，以及领先股份制银行，此类银行的IT建设起步早，IT人才储备充足，基本上已构筑起符合自身需求的IT系统架构。此类银行以对当前现有系统的梳理、建设与优化为导向，并开始探索人工智能平台、云平台、数据中台等先进理念。

而另一方面，因为资金、能力等方面的不足，中小银行的系统建设则基本以零散的业务需求为方向。

因此，体系化的技术架构难以形成，整体先进性不足，再加上技术平台的成本压力，与全面数字化转型的要求差距很大。

03银行业数字化转型的建议

①客户中心，服务导向

无论怎样转型，客户都首先是第一位的，数字化转型，必须依然以客户为中心。

数字化转型的在于利用数字化的技术，重构服务模式，以更便捷、更人性化的方式服务客户。

各大领先银行在手机银行中增设生活服务功能，并将银行服务开放给各类互联网应用，在重构银行的客户服务模式的同时，重塑客户关系了。

②战略布局，落地思路

银行决策者需要对数字化转型具有深刻认识，要重视数据投入和长远布局，不能将眼光囿于业务发展和短期效益。

因此，因此银行管理者要放眼未来，以战略眼光看待数字化转型，掌握未来核心竞争力。同时，银行管理者也需要以落地的思路推进数字化转型的实现，构建保障机制，确保转型规划的稳步实施。

04结语

当前，银行业内部竞争激烈，外部金融企业也纷纷入场。面对如此白热化的局面，银行业未来培育新动能，必须尽快谋划并推进数字化转型。同时，银行也应该坚守其作为核心金融中介的身份，确保金融供给与实体经济需求之间相匹配。

关于数据驱动的智能运维平台和数据驱动运营管理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。 数据驱动的智能运维平台的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据驱动运营管理、数据驱动的智能运维平台的信息别忘了在本站进行查找喔。