翁工浅谈智能运维（遇到网站不收录用蜘蛛软件解决问题）
2023/04/12 20:50:57
翁工浅谈智能运维（遇到网站不收录用蜘蛛软件解决问题）
1、什么是智能运维
智能运维又称智能化运维（AlOps）（ArtificialIntelligenceforITOperations），是指将大数据分析技术、机器学习功能应用于运维工作的新型互联网运维方式。主要对数字化转型过程中IT系统不断产生的数据量、数据类型进行采集和实时或离线分析，通过机器学习的方式，在自动化、一体化运维的基础上，使运维更具主动性、人性化和动态可视化，提升效率。
简单来说就是：
智能运维是以大数据平台和机器学习（算法平台）为核心。
智能运维需要与监控、服务台、自动化系统联动，智能运维需要从各个监控系统中抽取数据、面向用户提供服务、并有执行智能运维产生决策模型的自动化系统。
2、智能运维的发展历程
智能运维的发展历程，可大致概括为四个阶段。根据国际数据公司（IDC）对2022年中国未来网络十大预测，到2026年60％的中国500强企业将使用AIOps解决方案来推动自动化和工作负载分配决策，包括定义成本和绩效指标，以提高韧性和敏捷性。
3、智能运维优点
（1）降低成本
智能运维可以通过提高效率、减少人为错误和人力需求，降低企业IT成本。
（2）效率高
智能运维几乎不需要手动工作，这也就意味着它不仅可以提高产出，还可以将运维人员从复杂的传统运维工作中释放出来，将其知识和技能应用于更有价值的工作和任务上。此外，通过减少周转时间，每天可处理工作量也提高了。
传统的运维方式在监控、问题发现、告警以及故障处理等各个环节均存在明显不足，需要大量依赖人的经验，并且在数据采集、异常诊断分析、故障处理的效率等方面有待提高。而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。
（3）高可用
系统宕机可能会使企业损失惨重。运维优先要保障的便是高可用，这也是自动化运维的一大目标。例如通过自动化保存和恢复机制，全天候系统监控和远程通信，以大幅降低网络停机时间;或是快速恢复，减少故障带来的损失。
（4）可靠
运维常常包括一些重复的但完全必要的工作，这也就是为什么它容易出错。当人为因素从这个过程中消除时，那些昂贵的人为错误也自然消失了，这对于具有多个操作系统的大型网络尤其有用。自动化运维可以明显提高可靠性，减轻运维人员繁琐的手动任务。
（5）更智能
总体来说AIOps比传统运维方式效率高，数据采集更准确，更智能
（6）自动化
传统运维通常需要手动将来自多个来源的信息拼凑在一起，然后才能理解、排除故障和解决事件。AIOps智能运维在自动收集和关联来自多个来源的数据的能力方面提供了显着优势，从而大大提高了速度和准确性。
（7）性能分析
智能运维使用AI和机器学习快速收集和分析大量事件数据，以确定问题的根本原因。IT人员使用传统的IT方法分析数据变得越来越困难，AIOps智能运维通过应用更复杂的AI技术来分析更大的数据集，帮助解决数据量和复杂性不断增加的问题。
4、智能化运维平台的主要功能
（1）智能告警管理
智能告警管理平台可以快速接入各类告警信息（涵盖目前市面上主流的开源监控工具、云平台、商业化监控工具等），支持通过自动去重、规则压缩、算法降噪，实现告警降噪，智能告警管理平台帮助运维团队减少告警，避免告警风暴；同时通过分派、排班、通知等功能，快速实现告警流程化管理，帮助运维团队更快响应告警，恢复告警，提升告警管理能力。
（2）业务可用性监测
业务可用性监测平台为用户提供主动探测，主动感知业务可用性监控，特别适用于需要全天候进行业务系统巡检的场景。该平台具有全面的节点分布，支持智能业务录制，以及实时业务监测场景模拟，可实时告警通知，实现跨地域复杂业务运行状态的连续监测。
（3）智能监控
睿象云智能监控平台集操作系统监控（如 Ubuntu, CentOS, RedHat 等），和云主机监控（如 Amazon Linux），以及数据库监控（如 MySQL, MongoDB 等），和中间件监控（如 Tomcat, ActiveMQ 等）于一身。将所有性能指标作为时间序列数据来处理，提供对数据的聚合、过滤、分组、计算；方便运维人员来组合不同主机的数据，和发现数据之间的关系，以及组合出满足自身业务的抽象性能指标。
（4）压力测试
睿象云云压力测试平台支持可视化业务脚本录制和手动快速创建、编辑、调试脚本，分钟级完成千万真实并发压测场景搭建，完备的性能数据分析，快速定位系统瓶颈，可结合应用性能管理（APM）模块实现高并发情况下业务系统性能瓶颈的快速定位。
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1、什么是智能运维
智能运维又称智能化运维（AlOps）（ArtificialIntelligenceforITOperations），是指将大数据分析技术、机器学习功能应用于运维工作的新型互联网运维方式。主要对数字化转型过程中IT系统不断产生的数据量、数据类型进行采集和实时或离线分析，通过机器学习的方式，在自动化、一体化运维的基础上，使运维更具主动性、人性化和动态可视化，提升效率。
简单来说就是：
智能运维是以大数据平台和机器学习（算法平台）为核心。
智能运维需要与监控、服务台、自动化系统联动，智能运维需要从各个监控系统中抽取数据、面向用户提供服务、并有执行智能运维产生决策模型的自动化系统。
2、智能运维的发展历程
智能运维的发展历程，可大致概括为四个阶段。根据国际数据公司（IDC）对2022年中国未来网络十大预测，到2026年60％的中国500强企业将使用AIOps解决方案来推动自动化和工作负载分配决策，包括定义成本和绩效指标，以提高韧性和敏捷性。
3、智能运维优点
（1）降低成本
智能运维可以通过提高效率、减少人为错误和人力需求，降低企业IT成本。
（2）效率高
智能运维几乎不需要手动工作，这也就意味着它不仅可以提高产出，还可以将运维人员从复杂的传统运维工作中释放出来，将其知识和技能应用于更有价值的工作和任务上。此外，通过减少周转时间，每天可处理工作量也提高了。
传统的运维方式在监控、问题发现、告警以及故障处理等各个环节均存在明显不足，需要大量依赖人的经验，并且在数据采集、异常诊断分析、故障处理的效率等方面有待提高。而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。
（3）高可用
系统宕机可能会使企业损失惨重。运维优先要保障的便是高可用，这也是自动化运维的一大目标。例如通过自动化保存和恢复机制，全天候系统监控和远程通信，以大幅降低网络停机时间;或是快速恢复，减少故障带来的损失。
（4）可靠
运维常常包括一些重复的但完全必要的工作，这也就是为什么它容易出错。当人为因素从这个过程中消除时，那些昂贵的人为错误也自然消失了，这对于具有多个操作系统的大型网络尤其有用。自动化运维可以明显提高可靠性，减轻运维人员繁琐的手动任务。
（5）更智能
总体来说AIOps比传统运维方式效率高，数据采集更准确，更智能
（6）自动化
传统运维通常需要手动将来自多个来源的信息拼凑在一起，然后才能理解、排除故障和解决事件。AIOps智能运维在自动收集和关联来自多个来源的数据的能力方面提供了显着优势，从而大大提高了速度和准确性。
（7）性能分析
智能运维使用AI和机器学习快速收集和分析大量事件数据，以确定问题的根本原因。IT人员使用传统的IT方法分析数据变得越来越困难，AIOps智能运维通过应用更复杂的AI技术来分析更大的数据集，帮助解决数据量和复杂性不断增加的问题。
4、智能化运维平台的主要功能
（1）智能告警管理
智能告警管理平台可以快速接入各类告警信息（涵盖目前市面上主流的开源监控工具、云平台、商业化监控工具等），支持通过自动去重、规则压缩、算法降噪，实现告警降噪，智能告警管理平台帮助运维团队减少告警，避免告警风暴；同时通过分派、排班、通知等功能，快速实现告警流程化管理，帮助运维团队更快响应告警，恢复告警，提升告警管理能力。
（2）业务可用性监测
业务可用性监测平台为用户提供主动探测，主动感知业务可用性监控，特别适用于需要全天候进行业务系统巡检的场景。该平台具有全面的节点分布，支持智能业务录制，以及实时业务监测场景模拟，可实时告警通知，实现跨地域复杂业务运行状态的连续监测。
（3）智能监控
睿象云智能监控平台集操作系统监控（如 Ubuntu, CentOS, RedHat 等），和云主机监控（如 Amazon Linux），以及数据库监控（如 MySQL, MongoDB 等），和中间件监控（如 Tomcat, ActiveMQ 等）于一身。将所有性能指标作为时间序列数据来处理，提供对数据的聚合、过滤、分组、计算；方便运维人员来组合不同主机的数据，和发现数据之间的关系，以及组合出满足自身业务的抽象性能指标。
（4）压力测试
睿象云云压力测试平台支持可视化业务脚本录制和手动快速创建、编辑、调试脚本，分钟级完成千万真实并发压测场景搭建，完备的性能数据分析，快速定位系统瓶颈，可结合应用性能管理（APM）模块实现高并发情况下业务系统性能瓶颈的快速定位。
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