睿象云智能告警平台的分派策略
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2023-02-02
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顺丰是国内的快递物流综合服务商,总部位于深圳,经过多年发展,已初步建立为客户提供一体化综合物流解决方案的能力,不仅提供配送端的物流服务,还延伸至价值链前端的产、供、销、配等环节,从消费者需求出发,以数据为牵引,利用大数据分析和云计算技术,为客户提供仓储管理、销售预测、大数据分析、金融管理等一揽子解决方案。
信息网
顺丰通过大数据、区块链、人工智能、机器学习、智能设备等综合应用,自主研发了一套完整的智慧网平台,包括顺丰物流各项核心营运系统、顺丰地图平台、大数据平台、信息安全平台、智能运维管理平台等,打造智慧化的坚实底盘,驱动业务决策,助力智慧物流升级。
以上内容参考:顺丰官网
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;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:
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;
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。
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,传统运维走向智能运维,其实就是运维数字化的过程。在智能运维建设过程中,先平台还是先场景,对于很多企业用户来说一直是个难题。如果用户对自身数据情况了解非常清晰,且希望打破数据孤岛以建立统一运维数据平台,那么可以优先选择平台建设;如果用户明确知道底层平台需要的能力,寄希望于能直接带来业务价值,可以优先选择场景建设。
例如一家城市商业银行,它目前最大的问题可能只是监控效能低下,误报漏报多,我们可以先从集中告警入手,利用算法去重降噪,再查看相关告警之间的有效告警场景,筛选出最可能影响业务问题的告警。在提高告警处理效率后,再通过分析告警的源头,进一步解决监控指标静态阈值设定不准确的问题,用智能异常检测替代之,从而根本上提升监控效能。这就是场景化方式导入智能运维的方法。
智能运维建设,可以根据用户实际运维情况,同步开展,循序渐进地进行建设。擎创根据以往经验,总结出三个原则六步走的最佳实践方案,我们首先可以通过集中监控智能化改造、指标监控智能化改造和日志异常检测(弥补监控手段不足)等提升实时性数据处理能力,再通过智能故障排查(根因分析和定位)、智能知识管理(知识图谱)和故障自愈提升数据事后分析和处理能力。
对于有些公司提出的,运维成熟度不高不敢考虑智能运维?
运维成熟度度高的的企业,可以按照数据处理能力的维度,统一规划、分层实施,实现从运维数据局部集中到跨域集中,也就是先建立运维大数据平台,通过加强数据治理、优化数据质量,而后再过渡到基于算法的统计分析乃至流式实时处理,构建多样化智能运维场景,逐层实现智能运维能力建设。
但这种方式并非放之四海而皆准,对于成熟度不高的企业,迫切需要解决的是实际运维问题,而智能运维这时应该能成为解决实际问题的工具,它可以根据客户当前的运维成熟度选择具体应用场景,按照不同的路线图进行建设,这才是智能运维的应有的能力。智能运维的本质就是逐步提升对运维数据的分析处理能力。
随着企业数字化转型的加速,IT运维数据也迎来了爆发式增长,随之产生了更多的挑战。对于众多企业来说,在IT建设的过程中都部署过各种运维工具,但各类监控数据只会保存并做固定阈值的简单告警,这些数据互相之间不通,无法对数据进行统一分析。传统运维工作依赖工程师的经验,难以复制和留存。
部署智能运维系统后,能有效地解决这些痛点,提高运维效率。即便是现有的工程师数量也能应对数百倍增长的数据和系统。
完整的智能运维系统包含:
(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
简单说来,就像智能手机最终替代传统手机一样,未来的IT运维也会由智能运维统领。除了实现运维工作的降本增效外,更能提供业务视角的观测,彰显运维数据的业务价值。(这一点已在多个客户处被验证)
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