睿象云智能告警平台的分派策略
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2023-02-27
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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。
随着企业业务规模扩大人工智能it运维,云原生与微服务人工智能it运维的兴起人工智能it运维,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人工智能it运维;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。
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