网络智能运维简介（网络运维系统）

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本文目录一览：

• 1、智能运维是什么？
• 2、智能运维服务都有哪些功能以及效果呢？
• 3、网络运维主要是做什么的？
• 4、网络运维ai能力包括哪四类
• 5、什么是IT智能运维？

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。

智能运维服务都有哪些功能以及效果呢？

智能运维是一种全新的数字化运维能力，且是企业数字化转型的必备能力。智能运维的本质是提升运维数据的认知能力，它在提升运维数据治理能力、优化企业业务数字化风险、降低运维人力成本和提升运维在业务侧的影响力方面都有本质的提升。

智能运维，又称AIOps（Artficial Intelligence for Operations），是一种将大数据、人工智能或机器学习技术赋能传统IT运维管理的平台（技术）。

比如以我们公司的夏洛克AIOps智慧运营平台为例。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。

运维数据治理。通过高性能实时处理的数据平台广泛采集、处理和分析数字化业务运行过程中的多样化运维数据，包括告警、指标、日志、配置以及运维工单等类别，不仅提升了运维大数据的治理能力，优化了数据质量，而且为进一步激活运维数据的价值打下了良好基础；

业务数字化风险。使运维人员不仅提升了历史运维数据的分析能力并且能够对实时数据进行异常检测和问题预判，有效降低数字化业务的运行风险，提升可用性、稳定性；

运维人力成本。使真正意义上的跨域根因定位成为可能，降低对专业运维人员经验技能的依赖，迅速缩短故障排查时间并有效降低人力成本；

业务侧影响力。以业务视角利用多元化数据提高运营分析和决策能力，比如端到端的分析业务交易状态，提供给业务、客服部门及时反馈和决策支持依据，充分增强业务影响力；

智能运维发展正如火如荼，Gartner预见其为下一代运维，认为到2022年将有近50%的企业用户部署智能运维。虽然目前不少企业已经在积极投入建设，也还有一些企业处在迷茫阶段，尽早布局才能在数字化时代不会被淘汰。

网络运维主要是做什么的？

网络运维就是传说中的网络工程师，运营维护it基础架构中跟网络相关的网络设备。

不同的企业对这个岗位的工作范围规定会不太一样。

大部分只涉及维护范围内的网络设备，比如路由器、交换机、防火墙的数据配置以及故障处理。有可能还有网络规划。基本上随便学学ccnp就可以胜任。

有些企业还会把服务器甚至办公电脑、打印机之类的也让网络运维兼任。

模块化：

系统模型可以很好的理解网络环境，即使很复杂的环境，也可以进行详细的分析。系统模型的核心用来描述设备的基础信息，系统模型是基于对象的，可以通过继承对象对模型进行扩展。

自动发现：

使用自动发现来应对复杂环境。在自动发现过程中，系统会访问现有环境下所有的监控设备，从而获取设备信息。

标准化：

由于从不同平台通过不同协议采集信息，造成可用数据格式繁多。标准化所收集的数据，使从不同系统中收集到的数据也可以正确的比较。

无代理数据收集：

依靠无代理数据收集来采集数据。通过不同协议（包括SNMP, SSH, Telnet和WMI）与设备通信来减少对被监控系统的影响。

网络运维ai能力包括哪四类

感知智能，诊断智能，预测智能，控制智能。
AI原子能力，它提供丰富的AIOps原子能力，覆盖运维全流程，包括预测，检测，定位，执行等多个环节。
AIOps即智能运维，是将人工智能的能力与运维相结合，通过机器学习的方法来提升运维效率。

什么是IT智能运维？

相比其它行业来说网络智能运维简介，IT运维服务的智能化更具得天独厚的优势网络智能运维简介，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。 关于网络智能运维简介和网络运维系统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。 网络智能运维简介的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于网络运维系统、网络智能运维简介的信息别忘了在本站进行查找喔。