智能运维关键问题（自动化运维核心问题）

本篇文章给大家谈谈智能运维关键问题，以及自动化运维核心问题对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享智能运维关键问题的知识，其中也会对自动化运维核心问题进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、华为AIOps使能服务加速新基建运维智能化转型
• 2、运维监控工具太多，根因定位不够智能和快速，如何解决？
• 3、云计算运维人员将面临哪些新趋势？
• 4、什么是IT智能运维？

华为AIOps使能服务加速新基建运维智能化转型

人工智能经历了六十多年的浮浮沉沉，随着计算算力的进步，算法的创新和互联网发展下的海量数据积累，人工智能技术未来十年将焕发出新的活力，成为最具有冲击力的 科技 发展趋势之一。

在HUAWEI CONNECT 2020期间，华为基于对电信领域的深刻理解和多年经验沉淀，带来了《AIOps使能服务》的分享，旨在结合电信领域应用场景，使能网络达到自动、自愈、自优和自治的自动驾驶网络，提升整个网络的效率，降低OPEX。

AIOps成为电信网络运维智能化转型趋势

随着“5G 新基建”的加速实施，数字经济发展迎来新的动能。不仅推动投资消费的快速成长，还将驱动各行业的数字化转型升级。随之而来的是网络问题复杂化与业务质量高要求的挑战，运维能力的演进成为电信网络能否持续发挥效能的关键因素。

电信网络运维作业正面临问题发现被动（75% 问题由用户发现），故障根因定位难（90% 时间用于问题定位）的业务挑战。同时，各专业运维支撑系统功能也面临开发周期长，闭环流程自动化程度低的技术瓶颈。因此，运营商期望引入AI实现智能运维，做到主动维护和故障自愈。

在运维支撑系统的演进方向上，AIOps（运用AI及大数据技术解决运维问题）已经成为电信行业运维智能化转型的趋势和共识：构建AIOps平台能力，支撑不同运维场景应用。在未来五年内，电信行业市场的运维系统和平台将加速AI能力的升级，成为电信领域AI应用的核心场景，投资占比达到60%。

因此，AIOps已经成为电信网络运维智能化转型趋势。通过构建电信领域AIOps平台能力，快速实现智能运维升级。

华为AIOps助力网络提升可靠性及使能智能化运维

按照自动驾驶网络的等级定义，运维的智能化目标是要实现全域、全流程的预测性运维，自动监控、定位、自愈。

华为AIOps使能服务作为自动驾驶网络AI引擎NAIE的核心能力，基于AI平台，提供了一系列的电信领域AIOps原子能力以及组合编排能力，使能网络管控析单元、智能运维解决方案等运维系统，最终帮助运营商打破原有的烟囱式建设方式，将各专业运维系统的应用与AI能力解耦，采用分层的服务化架构对接共享数据中心，集中提供AIOps能力，适配运维场景应用百花齐放的需求。

如下是华为AIOps使能服务预组合编排好的服务，可开箱即用：

kpi异常检测服务， 快速智能识别海量kpi/kqi的异常情况，广泛应用在网络性能和质量监控场景；

故障识别与根因定位服务， 根据海量告警结合对应网络拓扑和传播知识，实时识别故障及根因网元及告警，可自动学习知识规律，保证持续优化，可广泛应用在各种网络场景；

日志异常检测服务， 实现日志的自动分类和统计规律发掘，实时监控出系统的异常行为和相关日志，可广泛应用在IT及电信网络场景；

硬盘异常预测， 可智能预测短期内（14天）的硬盘故障，以采取规避预防措施，以免对业务产生影响，广泛支持主流厂商的HDD及SSD型号。

细数华为AIOps使能服务四大核心竞争力

提供丰富的AIOps原子能力： AIOps的原子能力覆盖运维全流程，包括预测、检测，定位、执行。原子能力库支持流量预测，故障预测，KPI异常检测，日志异常检测，CHR异常检测，异常关联分析，事件聚合，根因定位等20+原子能力。

作为电信领域的AIOps使能服务，具备两个核心特点：一是基于华为电信领域的经验，原子能力将AI算法与电信领域行业知识融合，预制了默认的电信领域模型参数，同时支持现网运行态的调优，解决当前通用算法模型在具体行业落地效果差的难题。目前，已经在现网得到了规模验证。

另一个是AIOps原子能力采用标准化模型规范，统一数据输入，参数配置，结果输出等接口。为AIOps单点原子能力到灵活的组合串接提供了基础。

组合编排与DevOps能力： 通过组合编排功能，使用者可选择业务场景所需的AIOps原子能力，通过可视化方式完成流程串接，并进行业务泛化参数配置，包括数据接入方式，模型参数，内置电信领域泛化参数，事件通知方式、可视化Dashboard等配置。上述能力支持可视化编排或接口调用方式实现。此外，基于NAIE平台训练服务，AIOps的原子能力库支持使用者根据实际业务需求开展算法模型的创新与开发，不断扩展AIOps能力。NAIE的生态服务也提供专业的人员培训赋能。

支持电信领域数据对接： 支持KPI、告警、日志、xDR等电信领域主流运维数据。支持Kafka，数据库，文件系统，Restful等电信运维系统的主流数据对接方式。AIOps使能服务提供通用的数据源对接和标准化数据治理组件，通过配置项快速建立与运维系统的数据源连接，通过SDK将不同的数据类型和格式治理成标准化的AIOps原子能力输入集，用于模型训练和推理。

场景组合服务： 围绕运维全流程（发现、分析、处理）提供预制典型场景组合应用，快速接入运维流程。

综上所述，华为AIOps使能服务作为智能运维AI能力引擎，融合AI的技术优势与华为在电信领域的专业优势，为运维系统的智能化演进提供AIOps平台能力支持，助力到各专业运维系统的应用快速上线，让运维专家专注场景应用设计和业务目标达成。

华为AIOps助力运营商及企业网络打造最佳实践

在KPI异常检测方面，电信网络中，通过KPI来预测和检测网络问题是最普遍的场景。通过AI算法基于 历史 数据自动生成每个KPI的动态门限，避免传统静态门限带来的误报和漏报。

华为NAIE融合了电信领域的运维业务特点，提供单指标/多指标检测，异常原因关联分析，模型的自学习调优等关键能力。目前已经用在核心网，无线，数通等不同业务领域。国内某运营商采用了核心网KPI异常检测服务以后，实现提前5小时识别异常并主动预警，降低了业务损失。

在告警根因定位方面，发现异常或者故障之后的定位是运维流程中的难点，如何准确的将多维度的异常、告警等事件进行汇聚，减少故障噪声，准确定位到具体原因？这些工作目前主要依赖专家经验或者手工分析，而且受限于分析算力和知识信息，效果并不好。

华为NAIE AIOps通过AI算法与业务的融合，支持多类异常/告警等事件的智能故障定位，自动实现时间，拓扑和故障传播图等维度的事件汇聚和根因定位。目前已经应用到无线接入网等业务领域，经过实际验证，无效上站减少60%，根因识别准确率85%+，运维效率整体提升15%。

写在最后，电信领域AIOps落地的关键是需要将行业知识与AI技术融合。网络运维系统的AIOps能力构建的趋势是业务与能力解耦，做到AIOps能力的复用、拉通，支持，适配运维场景应用百花齐放和快速上线迭代的需求。

因此，AIOps使能服务作为智能运维AI能力引擎，融合AI的技术优势与华为在电信领域的专业优势，为运维系统的智能化演进提供AIOps平台能力支持，助力到各专业运维系统的应用快速上线，让运维专家专注场景应用设计和业务目标达成。目前，华为AIOps使能服务已经在无线，核心网，数通等网络域得到了广泛的应用。

运维监控工具太多，根因定位不够智能和快速，如何解决？

常规的运维监控工具，基本都是监控某一种设备或某种应用的数据，并且通过阈值的设置来进行故障告警。这样虽然也达到了监控的目的，但在实际使用中，常遇到一个个设置阈值特别麻烦、阈值设置不合理造成告警过少或过多、不同监控数据之间没有关联，出一个故障各系统都在告警，难以判断根因的情况。

智能运维AIOps系统，能通过“数字运维中台”，将原有的分散的运维监控数据统一采集、存储、归档到中台内，并且利用“统一监控平台”对这些数据进行分析管理，如果原来有CMDB数据，还能建立关联并生成拓扑图。

当故障发生、系统告警时，告警辨析中心能利用规则和算法，锁定最重要的那些告警信息，并根据统一监控平台梳理的数据关系，协助查询日志及其他故障数据，更快定位根因。

AIOps平台架构和各数据层关系

云计算运维人员将面临哪些新趋势？

1、企业IT系统越发复杂，运维挑战更大，需要实现更高程度的自动化
随着数字化升级的深入、业务的增长，企业的IT系统日趋复杂，林林总总的网络设备、服务器、中间件、以及业务系统微服务化等让IT运维人员难以从容应对，即使加班加点地维护、部署、管理也经常会因这样或那样的故障而导致业务的中断，严重影响业务的正常运行。
同时，市场竞争变得越来越激烈，企业业务迭代需提速，以抢占市场先机，互联网行业尤为明显。产品市场化或迭代的速度成为产品成功至关重要的一个条件，如何更好地支持业务的快速迭代就成了运维人员又一压力。显然，人工的运维方式难以为继，于是国内运维行业开始寻求自动化。
工欲善其事必先利其器。随着技术的发展和自动化运维工具的出现，包括事件监控预警、自动化部署、自动化编排以及自助诊断等工具，为运维效率的提升提供了可能。
2、云计算的诞生和大规模普及，带来了运维对象、运维工具甚至是技能的变化，DevOps趋势引起关注
一般，很多企业会把运维部门的工作分成两个层级：一是基础设施运维，主要是针对企业IT基础设施的管理，包括服务器、交换机、网络等物理资源的监控、报警、维修上线等;二是应用运维，主要是针对企业具体业务的运维，包括某些业务应用的上线下线、发布部署和扩缩容等。
从业务的维度来说，应用运维的效率提升能更直接地加快业务迭代的效率和增长速率;基础运维则是根基，自建数据中心的企业，其运维的主要工作侧重于基础设施。
云计算具有“软件(或服务)定义一切”的特点，云厂商基本承接了底层基础设施的维护与虚拟化的工作。上云之后，企业运维的主要对象则从硬件(服务器等)，转向了面向服务API的运维，包括主机运维和应用运维，提倡自动化的部署流水线和持续交付的DevOps愈发受到关注。
3、人工智能与大数据兴起
到近几年，运维时兴概念不止于DevOps，还有各种DataOps与AIOps。这些都反映了运维领域智能化、数据化运作的需求。
智能化实际上是自动化的更高追求，可以进一步释放运维人员的时间。人工智能热潮卷到一切实现能够自动化的领域，运维领域也不例外，这必然是发力的重要方向之一。不过，在大多数企业还未完全实现大规模的自动化，甚至初步的代码化时，智能运维实际上有点遥远。

什么是IT智能运维？

相比其它行业来说，IT运维服务的智能化更具得天独厚的优势，因为IT系统本身就是基于数字化、数据化和网络化的，而这几个要素恰恰是一切智能化的基础。
手工——机器——自动化——智能化，这种生产方式的演进，其目的就是逐步用机器取代人工，最大限度地把人从繁复的、非创造性的劳动中解放出来，以提高生产质量、降低生产成本。智能化对于IT运维服务来说，同样具有非凡的划时代意义。它不仅能大幅度地降低服务成本、提高服务质量的稳定性，还为商业竞争构筑越来越高的技术门槛。
在长期的运维管理实践中，人们开发出各种运维管理工具，如信息安全系统、负载均衡系统、上网行为系统、网络监控系统、运维审计系统、日志审计系统等等。越来越多诸如此类系统的出现，标志着运维管理进入类似制造业的机器生产时代。下一个阶段的发展趋势应该是将这些系统在业务流程和数据上进行整合，朝着自动化与智能化方向挺进。以便更大程度地取代人工，消除人工服务所带来的非标准和质量不稳定的隐患，并进一步地提高服务效率、降低服务成本。 关于智能运维关键问题和自动化运维核心问题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。 智能运维关键问题的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于自动化运维核心问题、智能运维关键问题的信息别忘了在本站进行查找喔。