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本篇文章给大家谈谈南宁智能运维平台,以及南宁智能运维平台有哪些对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。
今天给各位分享南宁智能运维平台的知识,其中也会对南宁智能运维平台有哪些进行解释,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:
南宁交警智能交通设施运维中心的启用!设施故障反馈100%响应!
路口信号灯、护栏故障最快多久能修复?如何打造“绿波带”效应,让通行一路绿灯?
近期,随着南宁交警智能交通设施运维中心的启用,这些问题都将一一化解南宁智能运维平台!
为此,南宁交警于今年11月28日建成启用智能交通设施运维中心,通过运用“大数据”思维,解决一系列交通运维难题,为南宁交警各项业务正常开展提供有力技术保障。
南宁市公安局交通警察支队科研所民警 黄雁
我们运维中心的主要的工作职责就是对智能交通的设施进行运维、对信号配时进行优化,同时也是我们支队交通管理实战化应用提升的一个重要象征。
之前这些工作也是由我们交警支队科研所来承担,但是没有这样一个系统的机构,现在我们有南宁智能运维平台了这样一个运维中心以后,就可以更加高效的、更加精细化的处理这些设备的运维工作。
如果一个路口它的红绿灯出现故障,没有得到及时修复的话,不仅会造成路口的拥堵和秩序混乱,还会反堵、影响到其他的路口或者路段,给大家的出行带来诸多的不便。 我们运维中心投入使用后,我们设备的在线率、完好率,还有我们维护的响应率,包括我们设备的一个标注率,都是有了比较大的提升和改善。
红绿灯的运维其实只是我们运维中心工作的很小的一部分,我们工作的内容还包括电子警察,对交通违法也是起到很大的一个震慑力的,还有假套牌车的预警,逾期未年检的车辆的预警,包括群众使用频率比较高的南宁微交管,集合了很多功能,后台也是我们运维中心来负责的。
本文来源于汽车之家车家号作者,不代表汽车之家的观点立场。
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
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。
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
南宁智能运维平台,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
南宁智能运维平台,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。
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。
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