智能运维（地铁智能运维）

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本文目录一览：

• 1、有人知道智能运维是什么？
• 2、智能制造与智能运维的区别
• 3、企业如何进行智能运维的建设？
• 4、智能运维是什么？
• 5、智能运维服务都有哪些功能以及效果呢？

有人知道智能运维是什么？

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，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。

智能制造与智能运维的区别

性质智能运维，工作方面。
1、智能制造是指利用人工智能进行一些行业智能运维的制造，智能运维则是指，用人工智能进行智能运算以及各种更高级别计算。
2、智能制造主要工作是制作机械零件，或者一些大型智能运维的机械组装。智能运维是学习等人工智能算法，自动地从海量运维数据中进行实时或离线分析，通过主动性、人性化和动态可视化，增强传统运维的能力。

企业如何进行智能运维的建设？

智能运维建设现在已经在各行各业的新一代运维建设中提上了日程安排，擎创科技作为国内首家专注于智能运维的解决方案提供方，针对百余家不同行业的企业运维管理者做了相关调研（其中部分数据来源于双态IT联盟的调研成果），就智能运维的展开路径情况做了细部征询，得出了如下分析结论。
按照企业规模和既有运维成熟度来看，企业规模越大，运维成熟度越高的，越倾向于运维大数据平台（或者运维数据中台）的能力建设，均认为运维数据的治理能力和质量提升是智能运维的关键基础，所以先从这个步骤入手是相当理性的选择。其中部分企业做了指标智能化管理的一些试点，取得了一些成绩，但同时也发现单独依靠指标异常检测去完成故障传播链分析和根因定位效果很难实现，于是开始考虑多样化数据融合的智能化场景。
相对规模小的，既有运维成熟度不是很高的，则倾向于场景化建设，针对告警繁杂处理不过来的，在告警抑制、告警智能化管理方面进行建设；针对监控误报漏报率高的，纳入指标异常检测替代固定阀值；希望从日志数据中直接发现异常，但又不想过多通过写SPL或者各类依赖正则的方式制作解析规则的，选择基于日志聚类的算法做实时异常检测。
根据这些实际状况的调研，再结合擎创数十家企业智能运维落地建设的经验，我们梳理出智能运维建设的三大原则和六步走路线。
1、从自身运维基础出发
不要被一堆美轮美奂的场景迷惑，异常检测、根因定位、故障自愈、知识图谱，不论哪一种智能运维场景都离不开自身的数据条件和运维基础，应从自身基础出发。
2、夯实运维数据处理能力自身能够有资源建设和维护一支高素养运维开发团队，首选考虑运维数据中台能力建设，先把数据能力夯实，再选择性看待一些智能化场景的落地。
3、循序渐进的场景化建设自身运维管理资源不足，只有若干运维开发人员，甚至多数为兼职的，优先考虑场景化建设，围绕存在不足和挑战的既有运维场景逐步做智能化改造，在改造中注意要循序渐进，不可贪多求全。

智能运维是什么？

智能运维，又称AIOps，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。Gartner曾在其2016年的报告中指出，AIOps将是下一代运维模式，并预测到2022年，50%的大型企业将结合大数据和机器学习功能，支持和部分替代监测、服务台和自动化流程和任务。而IT系统三大阶段：规划、建设和运维，IT系统真正产生价值的在运维阶段。没有运维好，建的再好的系统也产生不了业务价值。AIOps是未来发展的趋势，而听云通过13年的技术深耕和探索，早已成为就行业的领先者，旗下的具有AIOps的产品更是服务过上千家公司，覆盖到各行各业。

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。

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