aiops深度解析（aiops技术）

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本文目录一览：

• 1、AIOps是什么？和AI有什么关系？
• 2、相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里？
• 3、AIOps具体是如何落地的？
• 4、AIOps市场未来将会如何发展？
• 5、听云与AnyRobot是达成了什么战略合作？
• 6、如何做好运维工作

AIOps是什么？和AI有什么关系？

aiops深度解析我们现在提到aiops深度解析的 AI，更多的是依赖机器学习（包含深度学习）算法的实现的 AI 场景，或者说机器学习算法只是实现 AI 的其中一种手段。aiops深度解析了解了上面的概念，再回到 AIOps 上来，拆分为 AI + Ops 会准确一些，也就是 Ops 与 AI 相结合可以做的事情。
AIOps 涉及的技术，从 AI 的角度，主要还是机器学习算法，以及大数据相关的技术，因为涉及到大量数据的训练和计算，从 Ops 的角度，主要还是运维自动化相关的技术。另外 AIOps 一定是建立在高度完善的运维自动化基础之上的，只有 AI 没有 Ops，是谈不上 AIOps。

相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里？

作为一种将算法集成到工具里的新型运维方式aiops深度解析，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aiops深度解析了 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aiops深度解析了颠覆。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。

AIOps具体是如何落地的？

AIOps如何落地aiops深度解析，还是以具体案例来说比较容易理解。就拿擎创为北京农村商业银行做的项目来说。

项目背景：

近年来数字化转型的步伐愈发变快aiops深度解析，随着北京农村商业银行业务规模的扩增以及业务形式的电子化加速aiops深度解析，贯穿业务、市场、系统、应用、数据库、中间件、网络、安全等多方面的数据量迅速叠加堆积。然而，这些对于市场而言极具价值的巨量化数据并不集中，它们分散在银行的各中心服务器或设备之中，这使得银行的数据运维工作量越来越大，尤其是在日志的统一管理、监控、信息挖掘等方面极为明显。因此，北京农村商业银行对于信息技术提升和数据管理加强的需求日益加深。

根据监管部门对银行数据治理的相关指引以及中国银监会《商业银行信息科技风险管理指引》（银监发〔2009〕19号）中针对日志文件完整性、存留周期的相关要求，北京农村商业银行最终选择擎创科技助力其完善智能运维建设，保障其业务的平稳高效运行。

解决方案：

根据北京农村商业银行的需求以及现状，擎创科技通过以下手段为其建设运维大数据平台。

通过现分布式高可用，支持横向扩展，随着业务需要随时扩容平台节点；

通过高效数据采集手段，实现对现有IT环境的实时数据采集，打破各个孤立运维工具中的数据孤岛；

对所有运维数据进行集中高效的存储、查询及可视化展示；

支持结构化、非结构化的数据采集支撑；

内置AI智能日志分析引擎，实现日志异常检测、日志异常定位并辅助故障定位。

平台架构图如下：

创新点：

北京农村商业银行在运维大数据平台项目的建设中，采用流批一体的处理技术、流式窗口聚合方式，实现aiops深度解析了实时采集、秒级处理、秒级查询，为运维人员提供高效的数据查询手段，为应用人员实现交易数据与日志的深度结合；

采用智能算法判断、故障根因定位，为运维人员提供便捷数据分析工具。充分挖掘了北京农村商业银行的运维数据价值、提升了运维管理水平、提高了运维效率。

建设成效：

建设日志治理平台和大数据平台，实现日志数据统一集中管理、KPI动态异常检测、日志智能聚类等功能。

日志治理+大数据平台（算法），当前日增日志6TB，设计容量10TB，热数据保存30天、冷数据保存3个月，大数据平台日志存档一年、指标类数据两年；

最高峰每秒处理日志500万条日志，其中最高按单笔业务交易日志行数达3000+行，经采集、数据提取、数据合并、数据丰富等数据处理后延时小于1s。

总结：

随着运维大数据平台的建设完成，北京农村商业银行实现了对各类运维日志数据的统一管理，能够对日志进行集中查询、聚类分析、快速分析、精细化分析等操作，结合监控告警的智能化处理，可以做到事前智能预警、事后快速定位故障并分析，进一步提升了银行数据中心的运维管理水平。

AIOps市场未来将会如何发展？

从未来发展趋势来看aiops深度解析，ITOA、AIOps会是未来增长最快的两个方向。随着以数据为核心的运维分析出现aiops深度解析，运维市场逐渐由ITOM演变成ITOA（IT Operations Analytics），后来又提出了智能化运维（AIOps）。尽管目前肯定还是ITOM占市场的主体，但随着企业数字化转型的快速发展，IT系统数量快速增长，还有云原生架构的应用导致系统复杂度越来越高，传统运维方式已经无法满足企业的需求，因此，借助AI技术能力实现运维智能化，提高运维效率和运维质量，成为IT运维的必然趋势。现在，IT运维的发展正处于螺旋式的上升期，根据Gartner预测未来3-5年内，可观测的智能运维能够达到成熟期。
不过国内AIOps的落地实践也面临着挑战aiops深度解析：
1. 不切实际的期望。AIOps的技术还不是完全成熟，很多用户很难将智能自动化的运维与实际可实现的案例分开，认为AIOps已经能够实现智能自动化，而实际上现在距离真正的智能运维还有很长的一段路要走。
2. 有价值的案例需要实践时间。AIOps平台需要通过不断的学习观察，在一定的时间、发生频率内，才能将正常的数据范围和模式跟解决方案结合起来，以建立合适的观测模型，为后续的业务运营提供保障。
3. 市场的转变。AIOps的市场正处于不断的变化发展中，监控供应商正在向上层业务移动，AIOps平台的供应商则正在进入监控领域，而ITSM供应商却只是将AIOps的功能视为扩展其范围的一种手段，随着技术的进步以及市场认知度的完善，会逐渐改变市场对于“技术水平”的定义。
4. 数据的质量。成功的AIOps解决方案需要高质量的数据作为支撑，但当下离散的IT系统和数据信息孤岛让数据分析结果产生负面的影响，使得治理效果并不十分令用户满意。
5. 基于复杂项目交付的定制工作。国内企业需要大规模、端到端、基于企业内部的部署，需要大量定制和整合的工作，对于供应商而言是极大的挑战。
6. 中国企业的IT堆栈。随着国家政策的推进，企业面临本土化转型的挑战，很多三方工具（由国外引入）并不是全都能很好的支持本土AIOps平台。
擎创科技，作为国内首批智能运维领域的解决方案提供商，将持续锚定赛道，用心服务用户，不断根据落地反馈来优化升级解决方案，助力客户完成从传统运维到智能运维的转变，也希望真正的智慧运营能够早日到来。

听云与AnyRobot是达成了什么战略合作？

前几天我在听云公众号上也看到了这则新闻，听云与AnyRobot完成了战略合作签约，共同推出了听云+AnyRobot智能运维整合方案，充分释放机器数据价值，为数据驱动型组织提供IT管理创新服务。携手创新智能运维，一同打造智能运维整合方案，推动AIOps服务产品的联合创新，从而帮助客户全面管理、深度洞察海量、多源、异构的机器数据。还有不明白的问题，可以直接问我

如何做好运维工作

一、运维方法
技术层面：
随着信息技术的发展以及企业业务的不断扩张，运维人员所面临的系统架构越发的复杂，关联度越发紧密。对运维人员的要求也会越来越高，打造个个都是高手，对业务系统了如指掌。
1、需要运维人员快速转变观念，学会通过主动运维的方式应对复杂多变的 IT 问题，保证业务系统的稳定。
2、更多的站在客户的层面思考问题，解决问题。
3、使用集成的运维平台，在业务系统没有感知的情况下实现了业务的变更、升级。
运维文档层面：
一个好的系统或者项目，必定有很多的文档进行支撑。
1、系统建设前期，一定要做好系统的需求文档、设计文档、实施文档。在系统建设中要依据前期的文档进行实施和设计，并生成系统相关的问题总结文档和更新实施文档。
2、系统建设完成后，要基于系统的业务能力和使用对象编写操作手册和运维手册等。
3、业务在交付一定要文档同行。否则系统上线后问题层出不穷，导致运维人员手忙脚乱，不知道从何下手处理，往往会让运维人员绕很多的弯路，错失良机。
4、文档归类保存：文档也分好多种，比如配置文档、实施文档、设计文档、系统规范性文档、项目管理文档等等。做到一式两份，运维部门一份，档案室一份。
5、要求运维人员一定要具备相应的文档编写能力和整理能力。同时一定要严格按照之前的文档进行实施，有问题要学会及时沟通，并把修正后的问题更新到文档中。
6、建立知识库：把运维过程中出现的问题及解决办法和思路，另外最重要的是运维事件的总结，记录在案。
运维流程层面：
1、建立运维流程。要求运维人员一定要基于一个既定的规则来干活。
2、通过流程确定事件责任。业务人员专注点与运维人员的专注点不同，责任也不同。
3、使用ITIL 了（即 IT 基础架构库(Information Technology Infrastructure Library，ITIL，信息技术基础架构库)。ITIL 为企业的 IT 服务管理实践提供了一个客观、严谨、可量化的标准和规范。
二、运维人员技术
正所谓工欲善其事，必先利其器。很多的企业都在强化以用户服务为中心，专业技术为驱动的理念，可见拥有过硬的技术是多么的重要。
1、运维人员必须掌握的技能：
运维对技术的要求是很高的，首先运维人员要对自己所负责的系统有较深的理解，全程参与系统的设计、实施与运维。一定要具备相关领域的技术积累，有较丰富的设计或者排错经验
同时运维人员具备以下软实力：如沟通能力、合作心态和文档编写能力。
2、运维人员一定要对现在的主流技术有一定的涉猎（云计算、边缘计算、大数据、AIOps、人工智能、深度学习等等），要与时俱进。
3、经常参与线上或者线下的相关讨论和交流学习。了解目前流行的 IT 技术，并学习它，思考如何将其用于企业的业务中，为企业创造价值，提升运维效率。所以具备主流技术的捕捉能力，也是运维人员的必修课之一。
三、运维现场监控层面
监控的目的就是防患于未然。通过监控，运维人员能够及时了解到企业网络的运行状态。
一旦出现安全隐患，可以及时预警或者是以其他方式通知运维人员，让运维监控人员有时间处理和解决，避免影响业务系统的正常使用，将一切问题的根源扼杀在摇篮当中。现在的监控工具可以在监控指标触发时，自动修复一些故障，但是它最多帮你做些简单的自动化任务，更高阶的自动化任务需要运维人员具备较深的脚本和系统知识。 关于aiops深度解析和aiops技术的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 aiops深度解析的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于aiops技术、aiops深度解析的信息别忘了在本站进行查找喔。