aiops入门推荐（aiops百度百科）

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本文目录一览：

• 1、什么是AIOps智能运维？
• 2、现在学是什么技术好？
• 3、为什么很多大型企业都在采用AIOps?
• 4、12.Elasticsearch的操作
• 5、31.Elasticsearch集群故障排查及修复-2
• 6、37.索引生命周期管理—kibana 索引配置

什么是AIOps智能运维？

智能运维AIOps平台aiops入门推荐，往往是通过大数据、机器学习和可视化aiops入门推荐的方式让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aiops入门推荐，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入门推荐：

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。

现在学是什么技术好？

1、人工智能，人工智能正在迅速改变工作环境，这对于寻找新事物的程序员来说是激动人心的时刻。AI专业人员的招聘增长在2019年至2020年之间增长了32%。AI是一个更广泛的概念，与旨在像人类一样智能地行为的机器有关，而机器学习则依赖于能够理解特定事物的设备。人工智能领域最重要的技能包括C++、AmazonWebServices(AWS)和Python。进入2021年，你还可以考虑学习新兴AI技能—AIOps。AIOps是用于IT运营的人工智能缩写。它是指通过分析和机器学习，以自动化和增强IT操作的多层技术平台。AIOps平台利用大数据，从各种IT运营工具和设备中收集各种数据，以便实时自动发现并响应问题。2、机器学习，机器学习是进入未来的最具创新性和令人兴奋的领域之一，使其成为你可以学习的最有利可图的技能之一。从Siri和Alexa到聊天机器人，再到预测分析、无人驾驶汽车，这项技术在未来都有大量用途。机器学习的常见用例包括推荐系统、生成客户见解和情报以及检测欺诈。机器学习还可以应用于每个行业，包括医疗保健、教育、金融等。3、数据科学与分析，大数据中两个很重要的技术工作，包括数据科学和数据分析。在大数据上，投入最大的行业是银行、制造业、专业服务(例如：财务顾问、会计师事务所)和政府。数据分析是入门级技能，而数据科学则更先进。需要数据专业人员的行业涉及教育、财务、健康、软件等。4、数据工程，数据工程与数据科学是分开的，但前者使后者得以存在。数据工程师建立了数据科学家用来进行自己工作的基础架构和工具。5、数据可视化，数据可视化是通过将数据置于可视环境中，来帮助人们理解数据重要性的一种方法。例如，通过将电子表格或报告转换为易于理解的图表/项目。数据科学家和数据分析师通常使用此技能，但在数字营销的岗位中也可能会对其有所帮助。数据可视化可以帮助预测销量，了解哪些因素会影响消费者行为，确定企业可以改进的领域。

为什么很多大型企业都在采用AIOps?

这是因为目前，IT运维管理面临着两难境地的巨大挑战，一方面要降低成本，另一方面其复杂度又不断攀升。主要体现在数据量巨大、数据类型繁多和数据生成速度快三个维度：

IT基础架构和应用程序产生的数据量快速增长（年增长2-3倍）

机器和人工生成的数据类型越来越多（例如指标、日志、网络数据和知识管理文档）

由于采用了云架构和其他临时性的架构，数据生成速度不断提高，IT架构内变化速率也在提高

鉴于现代企业所需的洞察力，对这三个维度进行权衡的代价将相当巨大。因此，越来越多的客户对AIOps越来越感兴趣，并想通过大数据和机器学习技术来分析服务台的有效性，以此参与到故障和问题解决流程中去。IT组织还开始在DevOps环境中探索AIOps，将其作为持续集成/持续交付（CI/CD）周期的一部分，便于在部署之前预测潜在的问题，并检测潜在的安全问题。

AIOps分析的应用超越了其最初的使用范围，而成为IT运维中事件关联和分析的最佳解决方案。

如何通过AIOps手段增加运维效能和降低运维成本，对于企业来说都是很大的挑战。而致力于智能运维AIOps领域的擎创科技，已经为国内多家银行和证券用户成功部署夏洛克AIOps平台，助力企业运维降本增效：

强大自研数据采集器：支持Linux、Windows、AIX等多种系统，可采集除日志外的性能数据、网络数据、CMDB数据等各类数据；

创新的数据流处理方式：单数据流峰值每秒采集350000 条，可处理日增数据30TB；

人工智能算法：与复旦大学运维实验室共研10+种人工智能算法，异常检测和根因定位更容易。

目前，AIOps主要用于IT运维，且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。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。

12.Elasticsearch的操作

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31.Elasticsearch集群故障排查及修复-2

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37.索引生命周期管理—kibana 索引配置

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