智能运维（AIOps）管理平台

IT 运营领域的 AIOps 是人工智能(AI)和机器学习(ML)技术的组合，已纳入 IT 基础架构的管理中。2017 年，Gartner 创造了 AIOps 一词，以包括“分析遥测和事件，并识别有意义的模式，提供洞察力以支持主动响应”的平台。借助观测遥测数据，AIOps 可帮助团队更好地协作、更快地检测问题，并在最终用户受到影响之前快速解决问题。

什么是智能运维?

随着人工智能技术的不断发展，智能运维正成为现代企业管理的重要一环。智能运维利用先进的数据分析、自动化和预测性维护技术，旨在提升设备运行效率、降低故障率、增强工作流程的可持续性。

智能运维的核心在于数据驱动决策。现代企业中存在大量的设备、传感器和监控系统，每天都会产生大量的实时数据。智能运维利用这些数据，通过算法和模型的分析，能够提供设备状态的实时监测和预测，帮助企业及时发现潜在故障和异常。通过对数据的深入分析，智能运维可以识别设备的工作模式、性能变化和异常情况，并根据这些信息提供准确的维护建议。

智能运维还可以利用自动化技术实现部分或全部工作流程的自动化。例如，在设备故障发生时，智能运维系统可以自动发出警报，并根据预设的规则和标准操作程序，快速组织维护人员进行处理。此外，智能运维还可以将大量的重复性任务自动化，提高工作效率和准确性。通过自动化，企业可以节省时间和人力资源，并减少人为错误的发生。

智能运维可以帮助企业实现预测性维护。传统的维护方式往往是按计划进行固定周期的维护，无法准确预测设备的寿命及故障发生时间。而智能运维可以分析设备运行数据，识别出设备潜在的问题并提前进行维护，避免了设备因故障而导致的生产线中断和高昂的修复费用。这种基于数据的预测性维护可以大大降低维修成本，提高设备的可靠性和寿命。

智能运维已经在各个行业得到广泛应用。比如，在制造业中，通过智能运维可以实现设备生命周期管理、减少停机时间、优化生产计划和防止突发故障。在物流和运输行业，智能运维可以帮助企业实时跟踪车辆位置、监测车辆状况，并提供最佳路线规划和优化的配送方案。在能源领域，智能运维可以帮助监测和管理能源消耗，提高能源利用效率以及节约能源成本。

总的来说，智能运维是一种利用人工智能和数据分析技术来提高设备运行效率和降低维护成本的方法。它通过实时监测、自动化和预测性维护等手段，有效地优化了企业的运维工作流程，提高了生产效率和可持续性。随着技术的不断进步，智能运维将会在更多的行业中得到应用，为企业带来更大的发展和竞争优势。

IT 运营管理中的智能运维(AIOps)

智能运维(AIOps)如何帮助 IT 运营管理?

智能运维驱动的网络管理软件可以从多个 IT 来源收集数据，使用 AI 和 ML 技术处理这些数据，并为网络管理员提供解决方案。最终，智能运维平台的目标是为 ITOps 专业人员提供可用于更早发现问题并更快地解决问题的见解。支持AIOP的网络管理工具(如OpManager)分析从您的IT基础设施获得的可观察遥测数据，并结合其先进的ML和基于AI的算法来进行预测并识别可能的错误。这还涉及整合由人工智能提供支持的完全可观察的自动化网络管理工具。

为什么需要智能运维(AIOps)?

在人工智能驱动的解决方案中，通过人工智能和机器学习获取的数据可以用于检测网络异常和查明瓶颈。这会影响您的 SRE 和 DevOps 团队的执行方式，并使您在故障影响最终用户之前在修复故障方面占据上风。通过使用 AIOps，组织不仅能够在此类事件发生时进行纠正，还可以在事件发生之前进行预防。

智能运维技术有哪些特点

智能化

随着人工智能和大数据采集技术，遍布生活的各个行业，运维也受到了智能技术的影响，人们开始探索如何启用机器学习和深度学习技术，提升运维的效率。人们预测在2023年，这种技术的普及率将会达到50%以上。这种技术的实质就是通过算法将每天产生的运行数据，如应用程序日志、监控数据信息等通过算法和机器学习的方式进行自动优化，这种方式可以发现一般性的人工运维所无法解决的问题，其本质在于能否根据日志数据的规律找到改善当前网络环境的合理化建议。

数据化

要做到这种运维技术，需要从后台向系统输入大量的数据。如果缺乏数据，这种自动化系统就会难以进行算法的完善。因此在选择服务商时也要根据自己的情况，如果日常的数据及体量不大，那么选择这种技术并不具有太大的优势。

高效化

智能运维可以通过海量数据生成自动算法，因此比一般性的运维系统要高效的多。传统运维系统面对海量数据时，只能够逐个进行处理花费的时间长达数小时或数天，并且由于人工作业可能会出现一些遗漏，而运用智能技术就可以在很短的时间内完成智能监控、故障分析、可视化生成、智能AI优化报告到处等功能。

随着全球经济化的不停发展，互联网it集成管理技术也在不断的迭代更新。为了提高运维的效率，许多企业把目光投向了运维监控系统，高效的系统具有以下几种特征：

• 系统兼容性强：目前国外的监控系统发展较快，而我国自主研发的系统要做到大规模的应用，就需要满足国产硬件的兼容问题，一旦遇到软件不兼容的情况，就可能出现数据混乱、无法导入、数据泄露等严重问题。随着国产软件的不断增多，众多针对相应的服务器、数据库、机房、网络环境等开展的软件模块功能逐渐升级，目前许多商家都可以提供完全金融国产硬件的系统，在选择时也要注意分别。
• 安全保密性好：许多企业在发展业务的过程中需要做到一定的保密性，例如大型机床的生产、设备参数的调用、客户订单的录入等，这些属于企业内部的经营管理信息，而再把这些信息接入到运维监控系统以后，就必须保证监控系统能够做到在不泄露企业关键信息的条件下，还能够运行稳定，否则就会造成企业信息的损失。
• 监控功能全面：设计良好的运维监控系统，可以全面的监控企业的设备和网络运行情况。例如针对相应的垃圾邮件、网络攻击、网站流量异常情况都能够进行报警，同时对于介入系统的设备也能够生成相应的数据分析集已判定设备是否运行正常。

智能运维发展前景

随着计算机技术的发展，人们对运维技术提出了更多要求，而传统运维难以面对数据的海量化，面对着高昂的人力运维成本，智能运维诞生了，将这种用的技术运用在企业能够提升业务系统的效率，提升用户体验。

• 技术：通过运用机器学习和人工智能技术，借助相应的大数据管理系统，这种新的运维技术可以通过对算法的校验和不断更新来实现对于不同数据处理难度、不同级别、不同粒度模型的预测。对公司的网络环境来说，运用这种技术可以实现 It指标预测、互联网客户容量预测、客户信息挖掘、 It辅助决策优化等功能。同时在实际运用时，还可以对公司运营的历史数据进行分析，帮助公司获得营收预测和相应的互联网舆情分析。
• 性能特点：运维的智能化使得各种互联网运营场景都可以实现多样化的管理。同时许多算法可以通过开源的社区以及互联网技术进行获得，这样的运维方式甚至不一定需要超海量的数据，在数据集和反馈量较小的情况下，可以自动选择无监督性算法，只需要通过创新的识别模式来判断相关因子之间的关联性。因此比人工和传统运维节省了大量的人力物力。
• 应用周期：智能运维应用效果和周期与公司整体的情况有关。主要的技术层面需要数据和算法两个为核心的基础来对后续的自动化分析进行支持，数据是进行自动化的基石，而算法是自动化运维的逻辑基础。

OpManager：AI驱动的智能运维管理软件

使用 OpManager 先进的 AI 和基于 ML 的算法有助于以更快、更清晰、更简单的方法支持各种 IT 运营流程。OpManager 的AIOps相关功能包括：

数据收集和降噪

• 数据收集和处理是 AIOps 的基本功能之一，因此不相关的数据在使用之前会被过滤掉并删除。
• OpManager 大大减少了数据中的噪音量，使ITOps团队能够管理警报并在事件发生之前进行检测。
• 这减少了 ITOps 团队的整体工作量，提高了效率，同时提高了可靠性。

基于 AI 和 ML 的警报

• 关键性能指标的自动阈值配置使网络管理员能够密切监控各种设备的性能统计信息，即使在不断变化的分布式环境中也是如此。
• 自适应阈值可根据环境在任何给定时间的行为方式为特定监视器自动配置阈值。

实时通知

• 快速解决问题在减少平均修复时间 (MTTR) 和提高网络效率方面发挥着重要作用，从而减少网络停机时间。
• 由于与Slack的开箱即用集成，OpManager 支持与流行的通信和ITSM工具的一键式集成。
• 此外，警报和通知可以引导到 Microsoft Teams、Telegram 等通信工具。

跨域关联

• AIOps 聚合收集的数据并识别关系和因果关系，为 IT 部门提供利害关系的概览。这使 IT 运营团队能够根据需要关联和解释信息，从而快速了解和处理问题。
• 可以获得其他相关指标和 KPI，例如 MTTR、MTTA 和 MTTF，有助于改进事件管理工作和对误报率、信噪比和增强统计等指标的分析。
• OpManager 有助于从网络角度监控应用程序，从而提供应用程序和网络性能数据之间的关联。这样可以深入了解应用程序对网络造成的影响，反之亦然，并帮助您查明网络或应用程序中的任何故障。

根本原因分析

• 主要可疑原因、问题的根本原因以及每个请求所采用的路径都可以在单个应用程序的帮助下进行分析和跟踪。
• 根本原因分析和网络路径分析等功能可帮助您深入了解问题的根本原因，收集相关数据，并在最终用户或客户端受到影响之前帮助修正问题。
• 收到警报后，IT 团队将看到导致 AIOps 结论的主要可疑原因和证据。这样可以减少日常故障排除所需的人力。

深入分析

• AIOps 在人类苦苦挣扎的领域最为闪耀：对大量数据的分析。这对于同时运行数以万计的实例的现代高度分布式架构非常有用。
• 报告清单(手动和自动)允许您记录、分析和汇总与网络运行状况和性能相关的实用数据。
• 将自动报告发送到您的电子邮件地址，或针对与您的环境相关的任何特定需求安排报告。

自动修复和拓扑映射

• AIOps 有助于自动对已知问题进行闭环修复，AIOps 有助于启动应用程序的其他实例，以应对速度减慢并快速修复任何缺点。
• 工作流自动化为网络管理员提供服务，使他们能够以敏捷灵活的拖放方式自动运行预定义的操作集。
• 您的整个网络基础设施可以在单个屏幕上直观地显示出来。OpManager 提供颜色编码的仪表板和小部件，用于所有相互关联的IT资产的设备状态和运行状况。

改进容量规划

• 使用OpManager 中的ML驱动的报告预测功能来计算内存、磁盘空间和CPU利用率等系统资源耗尽之前的剩余天数。例如，以设备内存使用情况为例。通过绘制预测报告，您可以查看在内存利用率达到 80%、90% 之前还剩多少天，以及何时完全耗尽。
• OpManager 需要至少3天的训练数据来应用其预测算法，该预测基于使用趋势，并且可能会在提供更多数据时更改。OpManager 可以摄取长达14天的数据，以准确预测系统资源的使用模式。

预测性能指标

OpManager 还使用ML来生成性能指标的趋势线。OpManager 会摄取14天内的历史数据和当前的使用趋势，以准确预测未来的使用趋势。这些趋势与历史数据一起绘制在图表上，以便您可以预见性能指标在一天、一周或一个月内的变化。预测趋势可用于所有性能指标和接口。您还可以将此数据可视化为报表和仪表板小组件。

OpManager 智能运维管理平台，全面可视化监控您的设备和网络，让您获得对整个网络基础架构的完全可见性和性能控制，利用基于 AI 和 ML 的技术预测中断并自动执行 IT 运营。 下载 OpManager ，可免费试用。