智能化 运维（智能化运维平台应该包括哪些功能）

本篇文章给大家谈谈智能化 运维，以及智能化运维平台应该包括哪些功能对应的知识点，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化 运维的知识，其中也会对智能化运维平台应该包括哪些功能进行解释，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、有人知道智能运维是什么？
• 2、企业如何进行智能运维的建设？
• 3、为什么说智能化运维保障了企业数字化转型？
• 4、智能运维服务都有哪些功能以及效果呢？
• 5、智能运维是什么？

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。

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。

为什么说智能化运维保障了企业数字化转型？

著名科技趋势分析组织Gartner将数字化转型细分为信息数字化、业务数字化两个方面。在企业的业务流程中，对于已经由信息技术支撑的业务品种来说，信息数字化即通过相应的技术令其过程数据得以留存，并利用其提升及优化业务运行效率智能化 运维；而对于不具备信息技术支撑的业务品种，就需要通过新技术的运用构建相应的数字化业务。

无论是信息数字化，还是业务数字化，在其背后都会涌现日益复杂的业务系统、基础架构和日益增长的运维数据，这对于企业运维而言，都是非常巨大的挑战。

在传统运维方式下，工具众多但各自为政、数据处理和实时分析能力薄弱且依赖于经验和规则，导致故障的根因定位十分困难，解决问题效率非常低下，运维的实用性就大打折扣。因此必须借助一定的手段和方式，如对客户的IT运维数据实现全量的集中化管理，实现数据实时处理、智能分析和预测，进行多维度高效根因定位。

而这些都是智能运维AIOps所具备的。智能运维相对于传统运维模式而言，能够在四个方面有本质的效能提升智能化 运维：

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，不仅提升智能化 运维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；

所以，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智能化 运维，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，不仅提升智能化 运维了运维大数据的治理能力，优化智能化 运维了数据质量，而且为进一步激活运维数据的价值打下智能化 运维了良好基础智能化 运维；

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。

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