城域网智能运维平台（城域网搭建）

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本文目录一览：

• 1、智能运维平台系统是什么
• 2、智能运维管理平台是如何进行运维管理的？
• 3、智能运维平台是哪个系统的前身
• 4、智汇云创城市运维平台有哪些功能亮点？
• 5、智能运维平台对应的目标客户有哪些？
• 6、智能运维是什么？

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

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。

智能运维平台是哪个系统的前身

阿里云。
智能运维系统是阿里云Elasticsearch（简称ES）的辅助产品，提供集群、节点、索引等二十余个诊断项的健康检测功能。
运维职责贯穿了产品的生命周期，需要借助自动化、智能化的平台帮助运维工程师以最低的成本和最快的速度完成面向用户的服务交付和服务质量保障。

智汇云创城市运维平台有哪些功能亮点？

智汇云创CDM数字城市管理平台，以BIM、DIM作为核心技术，深度融合大数据、云计算、数字仿真模拟技术、移动互联网、物联网等多种新一代信息技术，通过对城市大数据的实时分析，提升城市资源运用的效率，优化城市管理和服务，进而实现城市管理的“数字化、网络化、可视化、智慧化”，打造透明城市生命体。

①项目1：1真实三维场景

利用BIM技术实现真实项目场景的1：1三维可视化呈现，让项目场布、项目施工过程、项目竣工效果有更直观展示。

②物联网+BIM

基于1：1项目三维可视化场景，利用物联网技术对于项目现场门禁、喷淋、照明、广播等实现智能化一键管控。

③3D可视化+移动化

基于1：1项目三维可视化场景，提供PC端、移动端等多终端管控。

④场景模式切换

根据项目场景需求，可以进行常规管控模式、迎检模式等多模式切换。其中迎检模式获得项目领导的一致认可。

⑤工期进度可视化呈现

系统平台将施工计划和BIM模型相关联，实现施工工期进度节点3D可视化呈现，让项目相关人员对于项目进度有个直观的把控。

⑥便捷移动管控

系统平台不仅提供功能全面的PC端展示管控平台，还将轻量化业务实现移动端处理及管控。保证了项目管理人员随时随地的项目业务处理和现场管控。

智能运维平台对应的目标客户有哪些？

目前时间点城域网智能运维平台，最需要智能运维的用户是对平均故障解决时间要求很高的行业（也就是不能宕机、或者故障时间不能长）以及对安全性要求很高的行业城域网智能运维平台，比如金融、保险、能源、交通等。将来国内所有企业的服务器和数据量都大增后城域网智能运维平台，制造业客户也将变得极其重要

智能运维是什么？

得益于IT外包服务的发达，现在的运维已经不包括搬机器上架、接网线、安装操作系统等基础工作，运维人员一般会从一台已安装好指定版本的操作系统、分配好IP地址和账号的服务器入手，工作范围大致包括：服务器管理（操作系统层面，比如重启、下线）、软件包管理、代码上下线、日志管理和分析、监控（区分系统、业务）和告警、流量管理（分发、转移、降级、限流等），以及一些日常的优化、故障排查等。
随着业务的发展、服务器规模的扩大，才及云化（公有云和混合云）、虚拟化的逐步落实，运维工作就扩展到了容量管理、弹性（自动化）扩缩容、安全管理，以及（引入各种容器、开源框架带来的复杂度提高而导致的）故障分析和定位等范围。
听上去每一类工作都不简单。不过，好在这些领域都有成熟的解决方案、开源软件和系统，运维工作的重点就是如何应用好这些工具来解决问题。
传统的运维工作经过不断发展（服务器规模的不断扩大），大致经历了人工、工具和自动化、平台化和智能运维（AIOps）几个阶段。这里的AIOps不是指Artificial Intelligence for IT Operations，而是指Algorithmic IT Operations（基于Gartner的定义标准）。
基于算法的IT运维，能利用数据和算法提高运维的自动化程度和效率，比如将其用于告警收敛和合并、Root分析、关联分析、容量评估、自动扩缩容等运维工作中。
在Monitoring（监控）、Service Desk（服务台）、Automation（自动化）之上，利用大数据和机器学习持续优化，用机器智能扩展人类的能力极限，这就是智能运维的实质含义。
智能运维具体的落地方式，各团队也都在摸索中，较早见效的是在异常检测、故障分析和定位（有赖于业务系统标准化的推进）等方面的应用。智能运维平台逻辑架构如图所示。
智能运维平台逻辑架构图
智能运维决不是一个跳跃发展的过程，而是一个长期演进的系统，其根基还是运维自动化、监控、数据收集、分析和处理等具体的工程。人们很容易忽略智能运维在工程上的投入，认为只要有算法就可以了，其实工程能力和算法能力在这里同样重要。
智能运维需要解决的问题有：海量数据存储、分析、处理，多维度，多数据源，信息过载，复杂业务模型下的故障定位。这些难题是否会随着智能运维的深入应用而得到一定程度的解决呢？我们会在下一篇文章中逐步展开这些问题，并提供一些解决方案。
本文选自《智能运维：从0搭建大规模分布式AIOps系统》，作者彭冬、朱伟、刘俊等，电子工业出版社2018年7月出版。
本书结合大企业的智能运维实践，全面完整地介绍智能运维的技术体系，让读者更加了解运维技术的现状和发展。同时，帮助运维工程师在一定程度上了解机器学习的常见算法模型，以及如何将它们应用到运维工作中。 关于城域网智能运维平台和城域网搭建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。 城域网智能运维平台的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于城域网搭建、城域网智能运维平台的信息别忘了在本站进行查找喔。