集中智能运维平台建设工作（集中智能运维平台建设工作方案）

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本文目录一览：

• 1、智能运维管理平台是如何进行运维管理的？
• 2、关于运维体系建设有没有什么好点的建议？
• 3、智能运维平台系统是什么

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。

关于运维体系建设有没有什么好点的建议？

作为企业数字化转型的重要手段集中智能运维平台建设工作，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，集中智能运维平台建设工作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。

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

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