智能运维应用场景分类标准（智能运维主要的应用场景）

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本文目录一览：

• 1、智能运维适合哪些场景？涉及哪些领域？
• 2、哪些场景适用于智能运维适呢？都涉及哪些领域？
• 3、智能运维是什么？

智能运维适合哪些场景？涉及哪些领域？

IT智能运维应用场景分类标准的智能运维AIOps智能运维应用场景分类标准，目前在国内落地比较多智能运维应用场景分类标准的是对IT故障容忍率更低的行业智能运维应用场景分类标准，比如金融、交通、互联网等等。各厂商主要的差异在于数据治理的能力和经验（当数据量越来越大时，一个好的运维数据中台可以保证运行性能）、产品线的覆盖度（告警、日志、指标等均可进行智能分析）、智能场景的丰富度。

对于智能运维来说，常见的智能场景有异常检测、根因定位、自动排障、容量预测、告警收敛、日志聚类等。随着应用的进一步广泛，智能场景也会不断更新、越来越多。

智能运维AIOps体系架构

哪些场景适用于智能运维适呢？都涉及哪些领域？

现下电信、金融、电力网络、物联网、 医疗网络和设备、航空航天等企业都需要大型智能运维应用场景分类标准的和稳定智能运维应用场景分类标准的软硬件系统。这些系统的用户都需要一个好的体验。 因此，这些复杂的系统部署、运行和维护都需要专业的运维人员，以应对各种突发事件，确保系统安全、可靠地运行。听云的智能运维系统就比较不错，可靠，稳定，数据安全，应用的领域也很多像医疗、金融、航天等领导都有成功案例。

智能运维是什么？

得益于IT外包服务智能运维应用场景分类标准的发达智能运维应用场景分类标准，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，工作范围大致包括智能运维应用场景分类标准：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智能运维应用场景分类标准？智能运维应用场景分类标准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。 关于智能运维应用场景分类标准和智能运维主要的应用场景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。 智能运维应用场景分类标准的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于智能运维主要的应用场景、智能运维应用场景分类标准的信息别忘了在本站进行查找喔。