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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随着企业业务规模扩大智能运维,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智能运维了必然。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智能运维;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智能运维了更广阔的市场,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,也是提升智能运维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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