智能化运维服务方案（智能化运维管理系统）

本篇文章给大家谈谈智能化运维服务方案，以及智能化运维管理系统对应的知识点，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服务方案的知识，其中也会对智能化运维管理系统进行解释，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、IDC如何做到智能化的运维？
• 2、智慧园区建设运维及整体服务解决方案
• 3、如何进行智能运维建设的规划？
• 4、有哪家的解决方案可以实现变频器智能运维管理？
• 5、华为AIOps使能服务加速新基建运维智能化转型

IDC如何做到智能化的运维？

在互联网时代数据量爆炸性增长的环境下，IT基础设施复杂且标准不一的异构环境要求数据中心运维具备更高的专业性和可靠性，用户对于数据中心的需求与硬件级别、供电可靠性、网络安全等标准也不断提升。利用通用IT基础设备构建的传统数据中心往往无法满足大型企业用户复杂多样化的用户部署需求，从传统运维走向智能运维成为了数据中心的必然趋势。应对中小IDC企业提升运维能力的需求，ZKEYS平台在推进智能运维上也做出了相应的措施，将IDC运维中日常的、大量的重复性工作自动化，把需要手工执行的工作，通过梳理分析，进行逻辑分解，转为自动化操作，省去了大量的人工操作步骤，并减少了出错率。还配套提供了便捷的工单服务，使得用户需求通过系统进行提交，云端客服7x24小时进行服务。保障用户问题得到及时解决，提升用户体验。

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智能化运维服务方案，“互联网+产业”融合产业模式为手段，面向园区提供全产业链支撑服务智能化运维服务方案的解决方案。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，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、资源整合智能化运维服务方案：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智能化运维服务方案；完善的授权认证机制，各类持卡人员进行有效的出入控制智能化运维服务方案；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。

如何进行智能运维建设的规划？

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智能化运维服务方案了日程安排智能化运维服务方案，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智能化运维服务方案，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，智能化运维服务方案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。

有哪家的解决方案可以实现变频器智能运维管理？

传统智能化运维服务方案的的变频器运维完全依赖厂家技术人员完成智能化运维服务方案，当变频器出现故障后智能化运维服务方案，由于用户不能直接排除故障智能化运维服务方案，需要变频器厂商提供技术支持和现场服务智能化运维服务方案，整个维护服务周期较长、成本较高，还需要承担变频驱动设备停产造成的不必要损失。机智云物联网能为变频器厂商提供“变频器硬件智能化+APP/微信小程序+运维管理平台“的软硬件一体化解决方案，实现变频器及驱动设备及驱动设备的远程控制、实时监测、故障诊断、故障预警及预测性维护等全生命周期数字化管理，最大限度降低售后运维成本、减少停机时间、提高工作效率，帮助企业更加精细和动态管理变频器。比较推荐机智云物联网，因为它们拥有10+年雄厚的技术积累和丰富的实战经验。

华为AIOps使能服务加速新基建运维智能化转型

人工智能经历了六十多年的浮浮沉沉，随着计算算力的进步，算法的创新和互联网发展下的海量数据积累，人工智能技术未来十年将焕发出新的活力，成为最具有冲击力的 科技 发展趋势之一。

在HUAWEI CONNECT 2020期间，华为基于对电信领域的深刻理解和多年经验沉淀，带来了《AIOps使能服务》的分享，旨在结合电信领域应用场景，使能网络达到自动、自愈、自优和自治的自动驾驶网络，提升整个网络的效率，降低OPEX。

AIOps成为电信网络运维智能化转型趋势

随着“5G 新基建”的加速实施，数字经济发展迎来新的动能。不仅推动投资消费的快速成长，还将驱动各行业的数字化转型升级。随之而来的是网络问题复杂化与业务质量高要求的挑战，运维能力的演进成为电信网络能否持续发挥效能的关键因素。

电信网络运维作业正面临问题发现被动（75% 问题由用户发现），故障根因定位难（90% 时间用于问题定位）的业务挑战。同时，各专业运维支撑系统功能也面临开发周期长，闭环流程自动化程度低的技术瓶颈。因此，运营商期望引入AI实现智能运维，做到主动维护和故障自愈。

在运维支撑系统的演进方向上，AIOps（运用AI及大数据技术解决运维问题）已经成为电信行业运维智能化转型的趋势和共识：构建AIOps平台能力，支撑不同运维场景应用。在未来五年内，电信行业市场的运维系统和平台将加速AI能力的升级，成为电信领域AI应用的核心场景，投资占比达到60%。

因此，AIOps已经成为电信网络运维智能化转型趋势。通过构建电信领域AIOps平台能力，快速实现智能运维升级。

华为AIOps助力网络提升可靠性及使能智能化运维

按照自动驾驶网络的等级定义，运维的智能化目标是要实现全域、全流程的预测性运维，自动监控、定位、自愈。

华为AIOps使能服务作为自动驾驶网络AI引擎NAIE的核心能力，基于AI平台，提供了一系列的电信领域AIOps原子能力以及组合编排能力，使能网络管控析单元、智能运维解决方案等运维系统，最终帮助运营商打破原有的烟囱式建设方式，将各专业运维系统的应用与AI能力解耦，采用分层的服务化架构对接共享数据中心，集中提供AIOps能力，适配运维场景应用百花齐放的需求。

如下是华为AIOps使能服务预组合编排好的服务，可开箱即用：

kpi异常检测服务， 快速智能识别海量kpi/kqi的异常情况，广泛应用在网络性能和质量监控场景；

故障识别与根因定位服务， 根据海量告警结合对应网络拓扑和传播知识，实时识别故障及根因网元及告警，可自动学习知识规律，保证持续优化，可广泛应用在各种网络场景；

日志异常检测服务， 实现日志的自动分类和统计规律发掘，实时监控出系统的异常行为和相关日志，可广泛应用在IT及电信网络场景；

硬盘异常预测， 可智能预测短期内（14天）的硬盘故障，以采取规避预防措施，以免对业务产生影响，广泛支持主流厂商的HDD及SSD型号。

细数华为AIOps使能服务四大核心竞争力

提供丰富的AIOps原子能力： AIOps的原子能力覆盖运维全流程，包括预测、检测，定位、执行。原子能力库支持流量预测，故障预测，KPI异常检测，日志异常检测，CHR异常检测，异常关联分析，事件聚合，根因定位等20+原子能力。

作为电信领域的AIOps使能服务，具备两个核心特点：一是基于华为电信领域的经验，原子能力将AI算法与电信领域行业知识融合，预制了默认的电信领域模型参数，同时支持现网运行态的调优，解决当前通用算法模型在具体行业落地效果差的难题。目前，已经在现网得到了规模验证。

另一个是AIOps原子能力采用标准化模型规范，统一数据输入，参数配置，结果输出等接口。为AIOps单点原子能力到灵活的组合串接提供了基础。

组合编排与DevOps能力： 通过组合编排功能，使用者可选择业务场景所需的AIOps原子能力，通过可视化方式完成流程串接，并进行业务泛化参数配置，包括数据接入方式，模型参数，内置电信领域泛化参数，事件通知方式、可视化Dashboard等配置。上述能力支持可视化编排或接口调用方式实现。此外，基于NAIE平台训练服务，AIOps的原子能力库支持使用者根据实际业务需求开展算法模型的创新与开发，不断扩展AIOps能力。NAIE的生态服务也提供专业的人员培训赋能。

支持电信领域数据对接： 支持KPI、告警、日志、xDR等电信领域主流运维数据。支持Kafka，数据库，文件系统，Restful等电信运维系统的主流数据对接方式。AIOps使能服务提供通用的数据源对接和标准化数据治理组件，通过配置项快速建立与运维系统的数据源连接，通过SDK将不同的数据类型和格式治理成标准化的AIOps原子能力输入集，用于模型训练和推理。

场景组合服务： 围绕运维全流程（发现、分析、处理）提供预制典型场景组合应用，快速接入运维流程。

综上所述，华为AIOps使能服务作为智能运维AI能力引擎，融合AI的技术优势与华为在电信领域的专业优势，为运维系统的智能化演进提供AIOps平台能力支持，助力到各专业运维系统的应用快速上线，让运维专家专注场景应用设计和业务目标达成。

华为AIOps助力运营商及企业网络打造最佳实践

在KPI异常检测方面，电信网络中，通过KPI来预测和检测网络问题是最普遍的场景。通过AI算法基于 历史 数据自动生成每个KPI的动态门限，避免传统静态门限带来的误报和漏报。

华为NAIE融合了电信领域的运维业务特点，提供单指标/多指标检测，异常原因关联分析，模型的自学习调优等关键能力。目前已经用在核心网，无线，数通等不同业务领域。国内某运营商采用了核心网KPI异常检测服务以后，实现提前5小时识别异常并主动预警，降低了业务损失。

在告警根因定位方面，发现异常或者故障之后的定位是运维流程中的难点，如何准确的将多维度的异常、告警等事件进行汇聚，减少故障噪声，准确定位到具体原因？这些工作目前主要依赖专家经验或者手工分析，而且受限于分析算力和知识信息，效果并不好。

华为NAIE AIOps通过AI算法与业务的融合，支持多类异常/告警等事件的智能故障定位，自动实现时间，拓扑和故障传播图等维度的事件汇聚和根因定位。目前已经应用到无线接入网等业务领域，经过实际验证，无效上站减少60%，根因识别准确率85%+，运维效率整体提升15%。

写在最后，电信领域AIOps落地的关键是需要将行业知识与AI技术融合。网络运维系统的AIOps能力构建的趋势是业务与能力解耦，做到AIOps能力的复用、拉通，支持，适配运维场景应用百花齐放和快速上线迭代的需求。

因此，AIOps使能服务作为智能运维AI能力引擎，融合AI的技术优势与华为在电信领域的专业优势，为运维系统的智能化演进提供AIOps平台能力支持，助力到各专业运维系统的应用快速上线，让运维专家专注场景应用设计和业务目标达成。目前，华为AIOps使能服务已经在无线，核心网，数通等网络域得到了广泛的应用。

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