睿象云智能告警平台的分派策略
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2023-02-03
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智能运维AIOps平台aiops数据运维,往往是通过大数据、机器学习和可视化的方式让IT运维工作变得更高效。企业基础设施与运维负责人应该尽早启动AIOps平台部署工作,优化当前的性能分析,并在未来两年至五年内扩展至IT服务管理和自动化领域。
AIOps平台是将大数据与机器学习功能相结合的软件系统,主要对IT系统不断产生的数据量、类型和速度进行拓展性的采集和分析,以支撑IT运维的主要功能。该平台能够同时使用多个数据源、数据采集方法、数据分析及演示技术。
AIOps可以应用到广泛的IT运维流程及场景中,包括性能分析、异常检测、事件关联分析、IT服务管理和自动化。
核心功能包括aiops数据运维:
从各种数据源中提取数据
对提取的数据进行实时分析
对存储的数据进行历史分析
提供数据访问接口
存储采集数据
使用机器学习技术
根据分析结果启动操作
AIOps在企业中日益占据主导地位,而一些成熟的组织已正在利用该技术为企业领导者提供决策支撑。
AIOps,顾名思义是将AI赋能于IT运维管理。国际权威咨询机构Gartner在2016年的报告里首次提出AIOps的概念。
传统的IT运维工作,大多是借助监控软件查看数据,并依赖运维人员的经验进行根因定位和排障。有了AI的加持后,可以借助AI算法提前发现数据中的异常,并通过数据串联锁定可能根因,大大缩短故障处理时间、提高运维效率。
经过多年来的发展,越来越多的大中型企业投入智能运维AIOps的部署,以应对企业数字化转型带来的数据量暴增、系统架构复杂带来的运维挑战。
Gartner在其2022年的AIOps报告中也指出:Yes, There is no doubt: There is no future of IT operations that does not include AIOps. 毫无疑问,不包含AIOps的IT运维不会有未来。
相信在不久的将来,传统运维将渐渐被智能运维AIOps所替代。
通常,AIOps智能运维系统包含这几个功能模块:
作为一种将算法集成到工具里的新型运维方式,AIOps 可以帮助企业最大程度地简化运维工作,把 IT 从耗时又容易出错的流程中解放出来。
有了 AIOps,当 IT 出现故障隐患,运维人员不需要再等待系统发出故障告警,通过内置的机器学习算法以及大数据技术,就能自动发现系统的各类异常,从而实现从异常入手判断故障发生的可能性、严重性和影响,依赖机器对数据的分析结果,判断最佳的应对方案。
由此可以看出,基于 AIOps 的管理方法对监控式运维的底层技术实现了颠覆。传统 IT 运维管理工具更为关注突发事件(即告警)、配置和性能,而 AIOps 则更加关注问题、分析和预测,二者可谓互相补充相得益彰。
对 IT 运维人员而言,当一条告警被确认的时候,不但意味着你第一时间发现了业务故障,更意味着在故障发生的这一刻,业务已经受到了影响。而随着 AIOps 的出现,IT 部门可以通过机器学习和算法技术,事先发现 IT 系统的运行异常,提前进行故障的防范甚至规避措施,确保业务故障不出现或者少出现,这些对于 IT 和业务部门来说意义重大。
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