运维告警统计分析（运维告警统计分析报告）

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本文目录一览：

• 1、怎样构建基于SDN网络的自动化运维系统
• 2、智能运维服务都有哪些功能以及效果呢？
• 3、智能运维有哪些好处？

怎样构建基于SDN网络的自动化运维系统

运维包括告警监控、统计分析、运维自动化和运维系统的建设。SDN自动化运维系统，这个系统并不是一个平台、一个工具，而是一个体系、一个方法。平台是运维系统的一部分，运维自动化完全跟开发相关，它不在平台内，平台内更多的是监控告警、统计分析，做到运维系统的建设。运维自动化更多的与 DevOps 相关。
SDN自动化运维架构体系目前从SDN系统来讲从最底层的资源，网络设备、转发网元、设备、服务器，采集部分开始，主要涵盖 SNMP 的采集，对传统设备 Netconf 命令下发，对新设备 Openflow 的协议，对CLI的管理。
中间的存储是独立分开的，中间有日志、配置库、知识库，在存储部分独立分开。功能方面包括监控告警和数据采集，数据分析和统计，流程管理和项目管理，有很大一部分是资源管理，资源管理包括文档配置，这部分主要基于CMDB，功能非常强大，如何结合SDN系统用起来，要根据自己网络底层和控制器开发做制定。
内容来源于ITSS符合性评估落地工具-云雀运维！！！

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运维告警统计分析，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运维告警统计分析，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。

智能运维运维告警统计分析，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。

智能运维有哪些好处？

随着企业数字化转型的加速，IT运维数据也迎来了爆发式增长，随之产生了更多的挑战。对于众多企业来说，在IT建设的过程中都部署过各种运维工具，但各类监控数据只会保存并做固定阈值的简单告警，这些数据互相之间不通，无法对数据进行统一分析。传统运维工作依赖工程师的经验，难以复制和留存。

部署智能运维系统后，能有效地解决这些痛点，提高运维效率。即便是现有的工程师数量也能应对数百倍增长的数据和系统。

完整的智能运维系统包含：

（1）数字运维中台：提供数据治理服务、流批一体化服务和AI算法平台服务。

（2）统一监控中心：将监控对象与运维数据关联，实现对象视角的全面可观测性方案

（3）告警辨析中心：智能化集中告警，构建闭环告警管理

（4）指标解析中心：集中管理监控指标，AI算法智能化检测分析

（5）日志精析中心/日智速析专家：海量数据处理，串联及多维分析，实时聚类检测

（6）运营决策中心：多源数据接入，多设备统一管理，自定义观测场景

简单说来，就像智能手机最终替代传统手机一样，未来的IT运维也会由智能运维统领。除了实现运维工作的降本增效外，更能提供业务视角的观测，彰显运维数据的业务价值。（这一点已在多个客户处被验证）

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