it智能运维解决方案（智能运维app）

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本文目录一览：

• 1、IT运维管理，有什么好的解决方案？
• 2、什么是IT智能运维？
• 3、企业智能化运维该如何展开？
• 4、IT运维管理包含哪些内容
• 5、AIOps具体是如何落地的？
• 6、智能运维服务都有哪些功能以及效果呢？

IT运维管理，有什么好的解决方案？

1、Ewei工单系统+在线技术支持，让IT运维管理高效运转

首先可以将所有员工都纳入到Ewei工单系统，根据部门分好组。并在这个系统中创建、分派和处理工单。公司各部门遇到系统、软件、硬件、网络等BUG问题可直接在易维工单中创建工单，工单根据服务目录智能分派到相对应的IT部门，工程师收到工单任务，会对其故障做出处理，处理完毕再反馈回相应的渠道。

在此过程中，发起者无需不断地催单、跟单，处理人员也无需不断地反馈处理进度。且不管是IT运维问题还是公司内部其it智能运维解决方案他问题，都可通过Ewei Helpdesk建立工单，分派给需要处理的部门，提高协同工作效率。

此外，多元化的在线技术支持可帮助IT人员省去亲临现场的任务，直接与发起者建立起远程控制邀请，由于占用带宽少，即使是在网速并不是很好情况下，IT人员也能轻松地通过远桌为其公司内部员工处理问题，远程结束后系统也会自动生成工单存档。

最后，每一张工单都有迹可循，未处理的工单系统会自动报警提醒工程师，根本不会出现漏处理情况。易维工单不仅打通it智能运维解决方案了内部服务流程，其整个处理人、响应和处理时长、处理进度、反馈结果，这些状态和信息过程都能一目it智能运维解决方案了然。快速提高IT运维管理，促进企业内部正常运转。

2、通过Ewei帮助中心建立起强大的知识库，开启自助服务模式

为了进一步维护好企业内部IT运维工作，减轻IT人员工作，可利用易维帮助台的帮助中心，建立起建立完善的知识库，将常规的、简单的IT问题分档上传。便于各部门查阅、按照文档内容进行操作、解决简单的IT问题。

一旦知识库成为企业的百宝箱，企业内部员工遇到常规的IT问题可以直接通过关键字检索查询文档，找到答案。同时，为IT部门在工作上起到了很好的支撑作用，也开启了自助服务模式，减轻任务，提高工作效率。

什么是IT智能运维？

IT智能运维必须以大数据为基础it智能运维解决方案，所以企业必须具有采集IT全层级数据it智能运维解决方案的能力it智能运维解决方案，并能实现数据融合，结合机器学习、智能算法，对IT运维实现洞察，获得预见性。
现在推IT智能运维it智能运维解决方案的服务商国内有几家，我比较认可博睿数据提出的数据为本的理念，没有数据就是无水之源，所以企业别被概念忽悠，先踏实做数据采集和融合，智能运维是水到渠成的事

企业智能化运维该如何展开？

随着企业业务规模扩大，云原生与微服务的兴起，企业IT架构复杂性呈现指数级增长。而传统的IT运维手段面临故障发生后，查找故障原因困难，故障平均修复时间周期长，已无法满足新的运维要求。因此运用人工智能赋能运维，去取代缓慢易错的人力决策，快速给出运维决策建议，降低问题的影响并提前预警问题就成为了必然。AIOps作为目前运维发展的最高阶目标，未来将会赋能运维带给用户全新的体验。

但需要注意的是，当前智能运维的很多产品和项目在企业侧落地效果并不理想，究其原因可归类为三点：一是数据采集与AI平台割裂，多源数据之间的关联关系缺失导致AI平台缺乏高质量的数据，进而导致模型训练效果不佳；二是数据采集以metric和log为主，导致应用场景较窄且存在数据孤岛问题；三是AI平台能力尚有提升空间。当前落地的场景多以异常检测与智能告警为主，未来需要进一步提升根因分析与故障预测的能力。

因此，未来企业首先要建设一体化监控运维平台，一体化是智能化的基础。基于一体化监控运维平台采集的高质量的可观测数据数据以及数据之间的关联关系，进一步将AIOps的能力落地到一体化监控运维平台中，从而实现问题精准定位与见解能力。

此外，在实际应用中，依据信通院的相关调查，其受访企业中只有不足20%的企业具有智能化监控和运维决策能力，超过70%的企业在应用系统出现故障的10分钟内一筹莫展。

各行业的数字化转型正在改变这一现状，不仅互联网企业，更多传统企业的数字化转型为智能运维开拓了更广阔的市场，智能运维有着巨大的发展空间，这也是博睿数据等行业领先企业发力的大好时机。

提升创新能力，推广智能运维不仅是相关服务商自身发展的要求，也是提升我国企业应用管理和运维水平的使命。

中国企业数字化转型加速，无论是前端的应用服务迭代更新，还是后端IT运维架构的复杂度提升，都在加速培育智能运维的成长。

IT运维管理包含哪些内容

在IT服务管理和运维自动化这个领域，业界近年来it智能运维解决方案的发展比较快。从IT服务管理（ITSM）、数据中心自动化（DCA）到开发运营一体化（DevOps），相关概念和理论不断涌现。从IBM、BMC、HP等传统厂商各类工具产品纷纷面世到Puppet、Ansible、Saltstack等开源解决方案风起云涌，各类工程实践也是精彩纷呈。

说到运维分为哪几种，首先有必要先讨论一下运维的定义。通常it智能运维解决方案我们把运维的含义界定为数据中心各专业技术岗位的日常运维工作，具体而言，就是各专业技术岗位人员与各类软硬件运维对象进行交互操作的活动。

所以在过去，运维是个专业密集型、知识密集型工作，直到今天，它在一定程度上还是劳动密集型工作。从运维行业的发展趋势来看，运维工作从早期的人工运维，到自动化运维，如今已走向it智能运维解决方案了智能运维。现在，越来越多的企业意识到，智能运维是一种全新的数字化运维能力，企业基于已有的运维数据，通过机器学习方式从而解决自动化运维无法解决的问题，这也将是数字化转型的必备能力。因为智能运维能够帮助企业快速发现异常、有效诊断问题根因、以业务为导向地进行运营分析和决策、持续有力地提升运维数据质量。

现在，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。

其实这个过程和手机的发展历史很像。一开始我们惊喜的称呼iPhone为“智能手机”，而今天再没有人叫它“智能手机”因为这就是手机该有的样子。所以运维也是如此，在企业数字化转型大潮中，“智能”是运维本该有的样子。

内容来源于国内领先的智能运维AIOps落地解决方案供应商擎创科技。

AIOps具体是如何落地的？

AIOps如何落地it智能运维解决方案，还是以具体案例来说比较容易理解。就拿擎创为北京农村商业银行做的项目来说。

项目背景：

近年来数字化转型的步伐愈发变快，随着北京农村商业银行业务规模的扩增以及业务形式的电子化加速，贯穿业务、市场、系统、应用、数据库、中间件、网络、安全等多方面的数据量迅速叠加堆积。然而，这些对于市场而言极具价值的巨量化数据并不集中，它们分散在银行的各中心服务器或设备之中，这使得银行的数据运维工作量越来越大，尤其是在日志的统一管理、监控、信息挖掘等方面极为明显。因此，北京农村商业银行对于信息技术提升和数据管理加强的需求日益加深。

根据监管部门对银行数据治理的相关指引以及中国银监会《商业银行信息科技风险管理指引》（银监发〔2009〕19号）中针对日志文件完整性、存留周期的相关要求，北京农村商业银行最终选择擎创科技助力其完善智能运维建设，保障其业务的平稳高效运行。

解决方案：

根据北京农村商业银行的需求以及现状，擎创科技通过以下手段为其建设运维大数据平台。

通过现分布式高可用，支持横向扩展，随着业务需要随时扩容平台节点it智能运维解决方案；

通过高效数据采集手段，实现对现有IT环境的实时数据采集，打破各个孤立运维工具中的数据孤岛；

对所有运维数据进行集中高效的存储、查询及可视化展示；

支持结构化、非结构化的数据采集支撑；

内置AI智能日志分析引擎，实现日志异常检测、日志异常定位并辅助故障定位。

平台架构图如下：

创新点：

北京农村商业银行在运维大数据平台项目的建设中，采用流批一体的处理技术、流式窗口聚合方式，实现it智能运维解决方案了实时采集、秒级处理、秒级查询，为运维人员提供高效的数据查询手段，为应用人员实现交易数据与日志的深度结合；

采用智能算法判断、故障根因定位，为运维人员提供便捷数据分析工具。充分挖掘了北京农村商业银行的运维数据价值、提升了运维管理水平、提高了运维效率。

建设成效：

建设日志治理平台和大数据平台，实现日志数据统一集中管理、KPI动态异常检测、日志智能聚类等功能。

日志治理+大数据平台（算法），当前日增日志6TB，设计容量10TB，热数据保存30天、冷数据保存3个月，大数据平台日志存档一年、指标类数据两年；

最高峰每秒处理日志500万条日志，其中最高按单笔业务交易日志行数达3000+行，经采集、数据提取、数据合并、数据丰富等数据处理后延时小于1s。

总结：

随着运维大数据平台的建设完成，北京农村商业银行实现了对各类运维日志数据的统一管理，能够对日志进行集中查询、聚类分析、快速分析、精细化分析等操作，结合监控告警的智能化处理，可以做到事前智能预警、事后快速定位故障并分析，进一步提升了银行数据中心的运维管理水平。

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it智能运维解决方案的数字化运维能力，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it智能运维解决方案我们公司的夏洛克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it智能运维解决方案；

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it智能运维解决方案；

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。

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