网易数据库运维自动化演进与 AIOps 探索
智能运维aiops标准
智能运维aiops标准智能运维AIOPS（Artificial Intelligence for IT Operations）是将人工智能和机器学习技术应用于IT运维的领域。
它通过自动化和智能化的方式，实现对IT基础设施的监控、故障诊断和问题解决，提高系统的可用性和效率。
在智能运维AIOPS标准中，通常包含以下内容：1. 监控和数据采集：智能运维AIOPS依赖于大量的数据采集和监控。
标准应定义不同的数据采集方法和指标，以确保对系统性能和状态的全面监控。
这包括对硬件、软件、网络、应用程序等各个层面的监控，并通过合适的数据采集技术将数据收集到中央存储库。
2. 数据存储和处理：智能运维AIOPS需要一个可靠的数据存储和处理系统，以容纳和处理大量的监控数据。
标准应规定数据存储的格式和结构，以便数据的访问和分析。
此外，标准还应明确数据处理的要求，包括数据清洗、数据归档和数据聚合等，以确保数据的质量和可用性。
3. 自动化和智能化决策：智能运维AIOPS的核心是通过人工智能和机器学习技术实现自动化和智能化的决策。
标准应定义各种决策算法和模型，以支持故障诊断、问题解决和系统优化。
标准还应规定决策的执行方式和流程，以确保决策的准确性和可靠性。
4. 故障诊断和问题解决：智能运维AIOPS应能够实时诊断系统中的故障和问题，并能够提供相应的解决方案或建议。
标准应规定故障诊断的流程和方法，包括故障检测、故障定位、故障分析等。
此外，标准还应定义问题解决的策略和工具，以支持用户对问题的快速解决。
5. 性能优化和容量规划：智能运维AIOPS还应具备性能优化和容量规划的能力。
标准应规定性能优化的方法和策略，以提高系统的性能和吞吐量。
标准还应定义容量规划的流程和工具，以帮助用户合理配置和规划资源，以满足业务需求。
6. 安全和隐私保护：智能运维AIOPS应具备安全和隐私保护的机制。
标准应规定数据的安全存储和传输方式，以确保数据在采集、传输和存储的过程中的安全性。
ChatOps智能问答技术在运维服务领域的应用探索与实践
在智能交互领域，ChatOps基于DevOps协作模式，是人工智能技术和新型工作理念相结合的产物，其以沟通平台为中心，通过与机器人产生对话和交互，使开发人员只需在聊天窗口即可完成DevOps所承载的工作。
以运维工作为例，ChatOps围绕一线和二线员工运维数据获取难、使用难、信息不通畅、信息支撑手段匮乏等痛点，可助力打造数据赋能的智能运维问答机器人，构建低成本、高效率的共享服务模式，实现公开透明、上下文共享、移动友好以及DevOps文化打造等一系列目标。
对此，笔者团队基于农业银行一体化生产运维平台，创新构建了新一代智能运维问答机器人，旨在为AIOps和DevOps能够更好融合添加助力、搭建桥梁，以及为有相似建设需求的金融同业提供可借鉴、可拓展的实践案例。
一、基于ChatOps的多轮对话方案设计一般而言，多轮对话常用于任务型智能问答场景，使用者带着明确的目的而来，希望得到满足特定限制条件的信息或服务(如查询信息、订票、找电影、购买商品等)。
实际上，用户需求可能很简单也可能很复杂，甚至需要通过多轮陈述，在对话过程中不断修改、完善自身需求。
简言之，多轮对话更像是一个决策过程，需要智能运维机器人在对话过程中不断根据当前状态决策下一步应该采取的最优动作，从而有效辅助使用者完成信息或服务获取。
在此过程中，意图识别是智能问答自然语言理解(NLU)中的一个必要步骤，它通过分类方法支持将query分配到相应的意图种类，最大优点是可以有效缩小检索范围，大幅提升问题匹配的准确度，因此对于特定领域的问答系统有着非常重要的作用。
聚焦智能运维领域，由于专业领域的特殊性和用户习惯的差异性，运维人员通常并不会遵循纯自然语言的输入规律来提出问题，而智能运维机器人也很难理解一个具体的服务目录、项目名称或某个运维工具代表了什么含义。
针对上述难点，为构建一个具备良好可扩展性和专业领域理解能力的智能运维机器人，笔者团队自研实现了两种不同的多轮对话场景，并着重解决了两者间存在的语序冲突等问题。
数据库自动化运维技术研究
数据库自动化运维技术研究随着信息技术的不断发展，数据库已成为现代企业中最基础、最核心的数据储存和管理工具之一。
而随着数据规模和复杂性的不断增长，传统的手动数据库运维已经无法满足需求。
为了提高运维效率和降低人工错误风险，数据库自动化运维技术逐渐崭露头角。
本文将深入探讨数据库自动化运维技术的研究进展和应用前景。
一、自动化运维的发展背景传统手动运维模式下，数据库管理员需要手动监控数据库性能、处理异常、进行备份和恢复等各种繁琐操作，这不仅效率低下，而且容易出现人为错误。
自动化运维技术的出现，为这些问题提供了解决方案。
通过使用自动化工具和技术，可以实现数据库操作和管理的自动化，大大提高了效率和准确性。
二、数据库自动化运维技术的研究内容1. 自动化性能监控和调优数据库性能是企业正常运营的基石。
自动化性能监控和调优是数据库自动化运维的关键技术之一。
通过实时监测数据库性能指标，如响应时间、吞吐量、并发连接数等，自动化运维工具可以自动发现性能瓶颈，并作出相应的调整和优化，以提高数据库性能和稳定性。
2. 自动化备份和恢复数据库备份和恢复是防止数据丢失和灾难恢复的重要手段。
在传统手动模式下，备份和恢复需要占用大量的时间和人力成本。
而通过自动化运维技术，可以定期自动备份数据库，并在需要时快速恢复数据，大大提高了数据安全性和应急响应能力。
3. 自动化容量规划随着数据规模的不断增长，容量规划成为了数据库管理者的重要任务。
通过自动化运维技术，可以对数据库的容量需求和使用情况进行自动分析和预测。
同时，还可以根据业务需求自动调整数据库的存储空间，以降低资源浪费和成本。
4. 自动化安全策略和合规性检查数据库的安全性和合规性是企业重要的法律和合规事项。
通过自动化运维技术，可以实现自动化安全策略的部署和管理。
例如，自动化运维工具可以自动检测和修复数据库的漏洞，并实时监控数据库的访问权限和敏感数据的使用情况，以保证数据库的安全和合规性。
基于AIOps的智能运维实践有哪些应用场景
基于AIOps的智能运维实践有哪些应用场景在当今数字化的时代，企业的业务运营越来越依赖于信息技术系统的稳定和高效。
随着技术的不断发展，传统的运维方式已经难以满足日益复杂的业务需求，基于 AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations，智能运维）的智能运维实践应运而生。
AIOps 利用人工智能和机器学习技术，对海量的运维数据进行分析和挖掘，实现运维的自动化、智能化和预测性，从而提高运维效率，降低运维成本，提升业务的稳定性和可靠性。
那么，AIOps 的智能运维实践到底有哪些应用场景呢？一、故障预测与预防在传统的运维模式中，故障往往是在发生后才被发现和处理，这可能导致业务的中断和损失。
而AIOps 可以通过对历史故障数据的分析，建立故障预测模型，提前发现潜在的故障风险，并采取相应的预防措施。
例如，通过对服务器的性能指标（如 CPU 使用率、内存使用率、磁盘 I/O 等）进行实时监测和分析，当这些指标出现异常趋势时，及时发出预警，提醒运维人员进行排查和处理，从而避免故障的发生。
此外，AIOps 还可以对应用系统的日志进行分析，挖掘出其中隐藏的故障模式和规律。
比如，当发现某个应用模块在特定的时间或操作下频繁出现错误日志时，就可以推断该模块可能存在潜在的故障风险，提前进行优化和修复。
二、智能告警管理在复杂的 IT 环境中，每天会产生大量的告警信息，这些告警信息往往来自不同的系统和设备，而且存在大量的误报和重复告警，给运维人员带来了极大的困扰。
AIOps 可以通过对告警数据的分析和关联，实现智能告警管理。
首先，AIOps 可以对告警信息进行降噪和去重，过滤掉那些不重要和重复的告警，只将关键的告警信息推送给运维人员。
其次，AIOps可以对告警信息进行关联分析，找出那些相互关联的告警，从而帮助运维人员快速定位故障的根源。
例如，当服务器出现网络故障时，可能会引发一系列的应用告警，AIOps 可以通过对这些告警的关联分析，判断出是网络问题导致了应用故障，而不是应用本身的问题。
基于智能算法的数据中心自动化运维研究
基于智能算法的数据中心自动化运维研究一、引言随着信息技术的飞速发展，数据中心已成为现代企业不可或缺的核心部分，其中运维管理被认为是数据中心运作的重要组成部分。
过去，数据中心运维往往依赖人工操作，但随着数据中心技术的日益成熟和自动化技术的逐步发展，使用智能算法进行自动化运维已成为很多企业的选择。
本文将介绍基于智能算法的数据中心自动化运维研究现状和未来发展趋势。
二、智能算法在数据中心自动化运维中的应用1. 智能监控智能监控是指对数据中心中各个设备、服务器和数据流的实时监测和数据分析。
智能监控可以有效识别设备故障等异常情况，并能及时采取相应的措施。
智能监控还能通过对历史数据的分析，提供数据中心性能评估和优化建议。
例如，DataDog公司提供的监控平台，通过实时采集数据中心的不同组件的性能指标，结合特定领域的机器学习算法对组件间的相关性进行分析，从而提供实时告警、预测性能趋势和性能分析服务。
2. 智能维修数据中心中的许多设备都具有维修周期和维修次数限制，当这些设备出现故障时，往往需要通过人工方式进行维修。
而智能算法可以通过数据收集和分析，对设备故障进行自动识别和分类，并自动向维修人员发出维修信息，从而加快故障恢复速度。
目前亚马逊和谷歌等大型公司已经采用了这种智能维修技术。
3. 智能配置智能配置是指对数据中心的配置规则进行自动调整，以满足不同的业务需求和运行环境。
智能配置可以根据业务规模、资源使用情况、网络负载等因素，在不同的时间点对数据中心进行自动配置调整，避免过时配置和负载不均衡问题。
三、智能算法在数据中心自动化运维中的优势1. 减少人工干预智能算法可以大大减少人工运维的工作量，减少人为错误和疏忽，提高数据中心的运行效率和稳定性。
2. 提高故障诊断速度智能监控和维修技术可以更快地检测和诊断设备故障，从而能够更快地进行维修。
3. 优化数据中心资源使用通过智能算法对数据中心的配置进行调整和优化，可以更有效地利用CPU、网络和存储等资源，提高数据中心的整体性能。
企业AIOps智能运维方案白皮书
企业AIOps智能运维方案白皮书目录背景介绍4组织单位4编写成员5发起人5顾问5编审成员5本版本核心编写成员61、整体介绍82、AIOps 目标103、AIOps 能力框架114、AIOps 平台能力体系145、 AIOps 团队角色17 5.1 运维工程师17 5.2 运维开发工程师175.3 运维 AI 工程师176、AIOps 常见应用场景19 6.1 效率提升方向216.1.1 智能变更226.1.2 智能问答226.1.3 智能决策236.1.4 容量预测23 6.2 质量保障方向246.2.1 异常检测246.2.2 故障诊断256.2.3 故障预测256.2.4 故障自愈26 6.3 成本管理方向266.3.1 成本优化266.3.2资源优化276.3.3容量规划286.3.4性能优化287、AIOps 实施及关键技术29 7.1数据采集29 7.2数据处理30 7.3数据存储30 7.4离线和在线计算30 7.5面向 AIOps 的算法技术30说明：31附录：案例33案例1：海量时间序列异常检测的技术方案331、案例陈述332、海量时间序列异常检测的常见问题与解决方案333、总结34案例2：金融场景下的根源告警分析351、案例概述352、根源告警分析处理流程353、根源告警分析处理方法374、总结39案例3：单机房故障自愈压缩401、案例概述402、单机房故障止损流程403、单机房故障自愈的常见问题和解决方案414、单机房故障自愈的架构435、总结44背景介绍AIOps 即智能运维，其目标是，基于已有的运维数据（日志、监控信息、应用信息等），通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维所未能解决的问题，提高系统的预判能力、稳定性、降低 IT 成本，并提高企业的产品竞争力。
Gartner 在 2016 年时便提出了 AIOps 的概念，并预测到 2020 年，AIOps 的采用率将会达到 50%。
云计算中的自动化运维技术研究与实践
云计算中的自动化运维技术研究与实践云计算作为一种灵活、可扩展且高性能的计算模式，正迅速改变着各行各业的运维方式。
在云计算环境下，自动化运维技术被广泛应用，以提高运维效率、降低成本、增强系统的可靠性。
本文将对云计算中的自动化运维技术进行研究与实践，探讨其应用、挑战和潜在影响。
1. 云计算中的自动化运维技术概述自动化运维技术是指利用各种自动化手段和工具，对云计算环境中的应用程序、服务器、网络设备等进行运维管理和监控。
其核心目标是实现运维工作的自动化、标准化和可预测性，以提高效率、降低运维成本。
2. 自动化运维技术的应用场景2.1 服务器部署与配置管理在云计算环境下，服务器的部署和配置管理是一个耗时且重复性较高的任务。
自动化运维技术可以通过脚本化和自动化工具，实现服务器的快速部署和配置管理，减少人工干预，提高部署效率。
2.2 自动监控与故障检测云计算环境中，系统的可靠性至关重要。
自动化监控工具可以实时监测服务器、应用程序和网络设备的状态，及时发现和修复潜在的故障，提高系统的稳定性和可用性。
2.3 自动化变更管理云计算环境下的软件更新、配置修改等需求非常频繁。
自动化变更管理工具可以帮助管理员对系统进行快速的变更，通过版本控制和自动化流程，降低变更的风险，并保证系统的稳定性。
3. 自动化运维技术的挑战与解决方案3.1 复杂性与灵活性的平衡云计算环境中，系统规模庞大，复杂度较高。
自动化运维技术需要在满足系统的灵活性和标准化要求的同时，能够处理复杂的运维场景。
解决方案可以是采用灵活的脚本语言，结合自动化工具，并进行合理的系统架构设计。
3.2 安全性和隐私保护云计算环境中的运维数据涉及大量的敏感信息，如何保护数据的安全性和隐私成为一大挑战。
此时，可以采用加密技术、访问控制策略以及合规性监管等方法来确保运维数据的机密性和完整性。
3.3 持续学习与技术更新云计算及其相关的技术在不断发展和演进，自动化运维技术也需要不断学习和更新。
基于AIOps的IT自动化运维应用与研究
基于 AIOps的 IT自动化运维应用与研究摘要：AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)已逐渐被证明对于提升运维质量、降低运维成本和提高运维效能方面有着明显改进作用，被认为是IT自动化运维的“终极”解决方案。
但是对于大多数企业来说，从传统的运维模式演进成AIOps仍然是一个巨大挑战。
本文分析了IT自动化运维的典型应用场景，着重介绍了典型的AIOps需要具备的五种能力，即感知能力、检测能力、定位能力、业务能力和交互能力。
本文提出的AIOps系统采用了模块间互操作服务的分层设计，使其能够很好地兼容传统的异构系统，不仅实现了与一些关键技术的融合，包括数据类别，数据库集群，服务网关和操作安全，而且已部署在一个复杂的大型IT环境中，有数百个设备节点。
测量结果表明，在类似服务器“PING”故障等模糊诊断信息情况下，AIOps系统的故障自愈率可超过80%。
关键词：AIOps；IT运维；自动化运维；AIOps系统1.IT自动化运维概述当今IT运维环境比以往任何时候都更加复杂，现代IT系统能在短时间内产生的海量数据和数亿级的告警信息，如何去管理这些数据以及发现其中的故障隐患，对于IT运维团队来说是一项巨大的考验和挑战。
AIOps已被证明对于提升运维质量、降低运维成本和提高运维效能方面有着明显改进作用。
IT 运维部门可以削减约70%的人员数量，大大减少人工成本的开支。
AIOps预计将是 IT 自动化运维领域的“终极”解决方案，随着近年来人工智能技术应用的日益普及，无论是互联网公司还是中小企业都在探索建立自有的基于人工智能的IT自动化运维管理系统或平台。
1.IT自动化运维中的AIOps应用分析例如系统开发，已经从交付盒装产品转变为发布服务产品(包括在线服务和应用程序)。
服务的构建和发布方式均不同于传统的盒装产品，是一种促进服务持续开发和发布的方法，已被广泛采用，但随着云计算技术的推广，服务的规模和复杂性急剧增加，系统开发和服务人员在使用系统开发所带来的高效构建运行服务同时，也面临着巨大的挑战。
浅谈人工智能运维管理(AIOps)及实践
浅谈人工智能运维管理（AIOps）及实践作者：金勇罗向军来源：《环球市场》2019年第15期摘要：概述随着人工智能技术对各行各业影响力的逐渐加深，企业IT运维管理也在其潜移默化下朝着更智能、更先进的方向进行着变革。
Gartner在2016年初发布的报告中，提出了基于大数据及算法（AlgorithmicITOperations）的IT运维概念。
仅仅六个月后，Gartner便将原有的AIOps概念更新为基于人工智能的IT运维（ArtificialIntelligenceforITOperations），正式吹响传统运维管理向智能化演进的号角。
论文基于Gartner给出了AIOps平台市场指南，阐述如何依照数据管理、智能算法、场景驱动这三要素进行实践研究。
关键词：AIOps;人工智能运维;场景驱动企业在生产运营中必须注重财务、技术、生产运营、市场营销、企业人力资源的监督和管理。
这也被并称为企业运营的五大职能。
上述职能既具有独立的特点，又相互联系。
五大职能之间的有效融合，能促使企业快速发展，实现经营目标。
近些年来，我国社会快速发展，现代运营管理的概念日益成熟，也得到了社会各界的认可和支持，并得到了广泛的推广和使用。
现代运营管理的相关概念最先是从传统的制造业兴起，经过多年的发展已经渗入了非制造业。
随着现代企业对IT信息技术的依赖性越来高，很多IT信息技术系统在许多企业都被用来提升企业运营能力和竞争力。
比如：ERP（企业资源管理计划系统），ITSM（T服务管理系统），AIOps（人工智能运维管理系统）、OA（办公自动化系统）、EIP（企业门户系统）、CRM（客户管理系统）等。
由此可见，IT信息技术也逐渐变成企业运营管理非常重要的手段。
所以由IT信息技术引起的企业管理模式及管理方法上的变革，也成为现在企业运营管理的重要研究内容之一。
其中AIOps的终极目标是：基于AI调度中枢管理，实现质量、成本、效率三者兼顾的无人值守运维管理，力争企业运营系统的综合收益最大化。
AIOps的探索与实践
基于分布统计的异常检测
x
f(x)
基于统计特性的异常检测
基于频域滤波
=0
方法：DFT(离散傅里叶变换)∞ = ⋅ FFT(快速傅里叶变换)
2
−
其中由2 替代
基于频域滤波
时间序列周期发现
自相关技术频域滤波技术频谱分析技术时频转换…
AIOps的一些思考和展望
THANK YOU！
告警相关性聚合
告警应用A
相关系数 = 0.98
告警应用B
后验概率打分
事件A表示告警事件事件B表示变更事件P(A|B)代表似然概率P(A)、P(B)分别表示先验概率P(B|A)表示后验概率
| | =
特征知识库
异常文本解析专家标注特征提取知识库匹配
APP信息
组织
匹配原因标签
应用告警准确率、召回率达90%+和95%+应用告警全面替换为智能模式大部分时序数据都无标注不是所有时序都需要被“智能”检测不同的场景使用不同的检测算法异常检测的质量评估是个难点
实践总结
(二) 应用异常智能诊断
提高故障排查效率、快速止损
智能故障诊断 — 告警风暴
Which one is theRoot Cause?
应用运维的一些“痛点”
目录
应用运维的痛点
1
携程AIOps实践之路
2
典型应用场景介绍
3
AIOps的一些思索和展望
携程AIOps实践之路
运维方式的转变脚本时代 – 工具时代 – 自动化时代 – 智能时代人员结构的转变运维工程师
运维开发工程师
智能运维aiops标准
智能运维aiops标准随着信息技术的不断发展，企业的业务依赖程度逐渐增强，对于系统的高可用性和稳定性提出了更高的要求。
为了能够更好地应对日益复杂的运维环境，智能运维(AIOps)，即基于人工智能技术的运维管理模式，应运而生。
智能运维AIOps将人工智能技术应用于日常运维中，通过数据的采集、分析和处理，提供智能化的运维管理决策和操作指导，使运维人员能够更加高效地管理和维护企业的系统。
在实现智能运维AIOps时，需要遵循一定的标准和规范，以确保系统能够稳定、可靠地运行。
下面将介绍智能运维AIOps的一些标准要求。
1. 数据采集和分析标准在智能运维AIOps中，数据采集和分析是基础步骤。
为了确保数据的准确性和完整性，需要遵循以下标准：- 采集范围：需要明确需要采集的数据类型和范围，包括系统性能数据、日志文件、事件记录等。
- 采集方式：要求采用自动化的方式进行数据采集，减少人为操作的干预，提高采集效率。
- 数据存储和管理：采集的数据应进行合理的存储和管理，确保数据的安全性和可追溯性。
2. 异常检测和预警标准智能运维AIOps需要实时监测系统的运行状态，并对异常情况进行检测和预警。
为了保证异常检测和预警的准确性和及时性，需要遵循以下标准：- 异常定义和分类：明确异常的定义和分类标准，包括系统故障、性能下降、安全漏洞等。
- 预警机制：建立灵活、高效的预警机制，能够根据实际情况进行及时的预警推送，减少误报和漏报的情况发生。
- 预警处理：对于预警情况，需要明确相应的处理流程和责任人，以确保问题能够及时得到解决。
3. 自动化决策和操作标准智能运维AIOps的关键目标之一是提供智能化的运维决策和操作指导。
为了确保运维决策的准确性和有效性，需要遵循以下标准：- 自动化决策：智能化系统应具备自动分析和判断的能力，能够基于收集的数据提供相应的决策建议，减少人为干预，提高决策效率。
- 操作指导：智能化系统应能够为运维人员提供具体的操作指导，包括故障排查方法、修复方案等，减少繁琐的手动操作，提高操作准确性和效率。
面向业务的智能运维系统探索与实践
面向业务的智能运维系统探索与实践一、BAIOPS-业务智能运维智能运维（AIOps-Algorithmic IT Operations基于算法的IT运维）是人工智能技术在IT运维领域的运用，引用Gartner 的报告的一段话“到2020年，将近50%的企业将会在他们的业务和IT运维方面采用AIOps，远远高于今天的10%”，最近2-3年智能运维的概念随处可见，各大互联网公司、传统IT公司、金融业等都在谈他们的智能运维设想，同时也有人谈AI色变，觉得人工智能只是一个愿景，要落地很难。
其实AI已经不是一个新的概念了，百度、微软、谷歌等公司早就在10几年前开始自己的人工智能布局了，到现在均已成为人工智能行业的领跑者了。
话不多说，人工智能那么强大，应用场景十分的广泛，当然也包括运维领域，而且面向业务的运维更是运维发展的热点趋势，下面我就和大家就“面向业务的智能运维体系建设的探索与实践”这个话题发表下我的个人见解。
二、传统运维-痛之又痛传统的运维中，存在着诸多痛点：（1）被动低效的运维难以保证业务连续性运维人员往往扮演着事后“救火”的角色，待事故发生后才去处理；数据分散在多处，出了故障无法快速修复，业务连续性难以有效保障；随着业务复杂性不断提高，人工运维的成本呈指数级增长。
（2）缺乏统一的运维监控体系和技术工具针对不同运维实体的烟囱式的运维工具，功能重叠、难以整合；运维的自动化程度偏低，运维脚本泛滥，层次化、模块化程度不足；监控、运维、告警平台林立，各成体系，缺乏统一化体系。
（3）海量的运维数据的价值无法充分挖掘传统运维系统收集了大量的运维数据，但是却缺乏有效的手段加以分析和利用；运维数据的利用仅限于简单的可视化和浅度的分析上，缺乏纵向数据的关联挖掘，无法快速定位故障根因；固定式的阈值告警造成了大量的误判和漏判，而且人工调整阈值的方式也比较费时费力。
（4）缺乏全方位端到端的运维监控手段大部分的运维监控仅停留在针对主机、网络的层面，忽略了业务层面的识别手段，故障的发生无法从最直接的业务层面得以发现，产生预警；性能管理大多停留在服务单应用性能的管理和分析上，无法提供端到端的掌控。
运维服务发展历程
运维服务发展历程运维服务的发展历程可以从早期的手工操作转变为自动化和智能化的过程。
以下是运维服务发展的几个阶段：第一阶段：手工运维在计算机系统刚刚出现的早期，运维服务主要是依靠人工操作来保持系统正常运行。
运维人员需要手动处理系统故障、安装升级软件、监控系统性能等任务。
这个阶段运维服务的效率较低，容易出现人为操作错误，且依赖于运维人员的经验水平。
第二阶段：脚本自动化随着技术的进步，运维人员开始使用脚本编程来自动化一些重复性工作。
他们可以编写脚本来批量处理系统维护任务，如备份数据、安装软件补丁等。
这个阶段的自动化能够提高运维服务的效率，减少人为错误的发生。
第三阶段：配置管理为了更好地管理系统配置和版本控制，引入了配置管理工具。
这些工具可以追踪和管理系统配置的变化，帮助运维人员更好地管理系统环境。
配置管理工具还可以自动化部署和配置系统，提供一致性和可重复性。
第四阶段：自动化运维随着云计算、容器化等新技术的出现，运维服务进入了自动化阶段。
自动化运维工具可以通过编排和自动化脚本来管理和监控系统，实现快速部署、自动缩放和弹性扩展等功能。
运维人员可以通过自动化工具来自动执行常规的运维任务，减少人工干预，提高服务的稳定性和可靠性。
第五阶段：智能化运维随着人工智能和大数据技术的发展，运维服务开始向智能化方向发展。
智能化运维工具可以通过分析和学习系统运行数据来进行预测和优化，提高系统性能和稳定性。
运维人员可以通过智能化工具来自动发现和解决系统问题，提高故障处理的效率。
综上所述，运维服务经历了手工运维、脚本自动化、配置管理、自动化运维和智能化运维等不同阶段的发展，不断提高服务的效率和质量，满足不断增长的系统管理需求。
IAOPS解决方案
IAOPS解决方案
AIOPS解决方案是一种利用深度学习和人工智能技术来检测和解决IT
运维问题的解决方案。
它是一种智能化的IT运维工具，可以提高IT运维
的效率，减轻IT管理过程的负担，解决系统管理过程中存在的问题。
AIOPS解决方案的主要作用是帮助IT运维人员检测和解决运维问题，并提高系统管理的效率。
它可以通过收集大量的历史和实时IT运维信息，根据实时和历史数据分析出影响系统稳定性的因素，并对IT资源进行优
化以提高效率。
AIOPS解决方案可以以历史数据为基础，建立和调整预测
模型，以实现自动化的IT运维，减少IT运维人员的干预。
AIOPS解决方案也可以帮助企业监控IT环境，如自动发现分析系统
中出现的问题，识别潜在的风险，并及时采取合理的措施纠正IT问题。
AIOPS解决方案还可以根据历史数据和未来趋势，发现IT环境中存在的
性能、效率、安全等问题，为企业提供可靠的技术支持。
AIOPS解决方案的实施，需要企业着重考虑AI技术的使用。
首先，
企业需要确定要解决的具体问题，以及用AI技术的解决方案将包括哪些
AI算法和系统。
其次，企业需要分析要解决的问题，选择适用的AI技术，并将AI技术与传统的IT管理方法相结合。
智能运维aiops标准
智能运维aiops标准智能运维(AIOps)是一种结合了人工智能和运维技术的新兴领域，旨在利用机器学习和自动化技术改善IT运维过程，提高系统的稳定性和效率。
作为一个新兴领域，AIOps并没有统一的标准定义，但是可以从以下几个方面进行参考。
1. 数据收集和分析能力：AIOps的核心在于对大量的运维数据进行收集和分析。
这包括对原始日志、事件数据、监控数据和指标数据的收集、清洗、处理和分析。
标准化的数据模型和数据格式可以帮助不同系统之间的数据交换和集成，使得AIOps 能够从不同数据源中获取和分析数据。
2. 机器学习算法和模型：AIOps依赖于机器学习算法和模型来学习和识别系统中的异常情况。
这些算法和模型可以帮助自动地进行故障预测、性能优化和容量规划等工作。
标准化的机器学习算法和模型可以促进算法和模型的交流和共享，提高AIOps的效果和能力。
3. 自动化和自动决策：AIOps通过自动化技术实现对运维操作的自动执行。
这包括自动化的故障诊断、故障恢复、资源调度和任务分配等。
标准化的自动化机制和自动决策规则可以提高运维的效率和准确性，减少人力干预的需要。
4. 可视化和报告功能：AIOps需要提供可视化和报告功能来展示分析结果和运维状态。
这包括可视化的运维数据展示、异常情况的发现和分析、报告和告警的生成和展示等。
标准化的可视化和报告格式可以帮助用户更直观地理解和使用AIOps系统的结果和功能。
5. 人工智能与人工的协同：AIOps只是辅助运维人员进行工作的一种工具，并不代替人工。
标准化的AIOps应该强调人工智能与人工的协同工作方式，即通过机器学习和自动化技术来辅助运维人员进行决策和操作，提高运维效率和准确性。
综上所述，AIOps的标准应该包括数据收集和分析能力、机器学习算法和模型、自动化和自动决策、可视化和报告功能，以及人工智能与人工的协同工作方式等内容。
这些标准可以帮助推进AIOps的发展和应用，提高企业的运维效率和系统的稳定性。
人工智能+智能运维平台解决方案 (1)全文
通过定时任务模拟用户访问和系统调用，主动探测应用服务的可用性指标采集
SDK/API
可根据数据采集（任意数据、任意格式）需要，在应用开发过程中调用SDK和接口采集数据
与已有ITOM工具的对接
JDBC，SNMP TRAP，Web Service，……
OneAPMAIOps
海量数据处理与存储篇
OneAPM自适应KPI异常检测的特点
普适性检测算法
动态基带算法，适用更多不同特点曲线
基于迁移算法学习，自动适配场景变化
依据反馈，对算法和参数进行优选，减少人工干预
对比14种常用检测算法，准确度排名第一
算法自我容错
场景动态适配
异常精准检测
OneAPM自适应KPI异常检测结果展示
IT数据
SNMP、IPMI、WMI、SMI-S、JMX、GlassFish、JDBC、SSH、Telnet等
Java、.Net、PHP、Python、Ruby、Node.js、Andriod、iOS等
Rsyslog、NXlog、Kafka、SDK、Restful API等
SFLOW、NETFLOW、IPFIX、SPAN、RSPAN、ERSPAN等
流量数据管理Wire data ingestion
通过NLP（自然语言处理）技术，对人类可读文档进行解析
从网络上直接捕获的数据包，兼容多种网络协议
任何软硬件设备生成的日志数据，并为访问分析建立索引
对实时数据进行标准化和索引化，以时间尺度实时展示数据
吸纳海量多样化历史数据，并进行索引和持久存储
直接捕获和使用数值型数据，例如时间序列数据
分析挖掘
与专家一同进行问题分解
将分解后的信息导入平台
211133175_基于AIOps的铁路机房运维管理系统研究
T技术创新ECHNOLOGICAL INNOVATION基于AIOps的铁路机房运维管理系统研究袁振江（北京国铁华晨通信科技有限公司，北京 100070）摘要：传统电源及机房环境监控系统设计思想以监测为主，旨在发现设备故障，指导运维人员进行故障抢修，存在管理分散、管理水平不高、数据可视化程度低等缺点。
提出基于AIOps的铁路机房运维管理系统研究，通过对机房内环境和各类设备的远程监控，运用大数据技术、关联告警分析技术、可视化技术等，充分挖掘系统运行过程中积累的海量历史数据，实现对机房运行状况的预警，提前发现设备运行隐患，提高机房安全保障水平。
关键词：自动化运维；关联告警；电源及环境监控中图分类号：U285.1 文献标志码：A 文章编号：1673-4440(2023)04-0052-04Research on Operation and Maintenance System forRailway Equipment Rooms Based on AIOpsYuan Zhenjiang(Beijing Guotie Huachen Communication & Technology Co., Ltd., Beijing 100070, China) Abstract: The traditional design idea of power and environment monitoring systems for equipment rooms focuses on monitoring, which aims at finding equipment faults and helping the maintenance professionals with the repairing. However, there are some disadvantages to these traditional systems, such as decentralized management, a low level of maintenance management and a low level of data visualization. In order to find out the potential failures and to make railway equipment rooms safer, this paper proposes the research on an operation and maintenance management system based on AIOps for the equipment rooms of railways. This new method realizes the early warning of the status of the equipment rooms by the remote monitoring of the environment and various devices in these rooms, and by fully mining the massive amount of historical data collected during the operation of the system, utilizing big data, alarm correlation analysis and visualization.Keywords: AIOps; alarm correlation; power and environment monitoringDOI: 10.3969/j.issn.1673-4440.2023.04.010收稿日期：2022-08-01；修回日期：2023-03-19基金项目：中国国家铁路集团有限公司揭榜挂帅重点课题项目（N2021S004-B）;通号通信信息集团有限公司科研项目（4560-K1200006.01）作者简介：袁振江（1981—），男，高级工程师，硕士，主要研究方向：铁路通信信息，邮箱：***************。
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基础运维工具 – 运维客户端
• 哨兵多功能运维客户端 – nagent
• 物理装机流程, 虚拟机镜像, 100%覆盖 • 定时执行操作, 定时和操作配置集中管理, 支持秒级 • 支持实时调用执行指定操作, 并回传标准输出数据 • 完全替代ssh远程执行, 作为自动化操作的基础 • 长执行命令后台执行, 异步化处理
数据库运维自动化 – MySQL慢查询处理
• 根据CMDB中的配置开关
• 阈值较敏感, 一般10~100ms级别 • 由nagnet作业系统统一调度 • 注意高版本flush会记入binlog • 上传云存储后异步分析, 减轻线上负载
数据库运维自动化 – MySQL慢查询处理
• 慢日志处理的关键是风险SQL筛选 • 入库的慢查询经过多次迭代分析
数据库运维自动化 – DB-CMDB自动维护
• 可靠的CMDB是自动化运维的最根本前提
• 所有服务器定时扫描本地是否有数据库服务 • 所有DBA关心的服务元数据都将增量上报 • 根据推送扫描特定服务器
• 数据上报
• 自动上报: 服务部署与物理配置信息 • 推送信息: 业务信息 • DBA维护: 运维配置信息
数据库运维自动化 – 监控报警自动维护
• 监控报警管理
• 模板化 • 模板细分化, 特别是报警模板 • 监控集群根据业务关系组织 • 报警等级向上匹配
数据库运维自动化 – 备份系统
• 根据CMDB中的备份策略, 定时调度
• 调度模块使用python APScheduler • Oracle rman+NFS • MySQL xtrabackup流备份上传云存储(NOS) • 支持mydumper • 分布式集群要考虑备份原子性 • 定期抽取备份结果进行恢复还原测试
目录
1 DBA自动化平台需求和功能目标 2 工具化运维阶段 3 打造DBA自动化运维平
台
4 网易AIOps探索与DBA平台
DBA运维平台模块流程设计
基础运维工具 – 监控系统
• 自研报警监控系统
• 数据全部推送-中转模型, 易扩展 • TSDB高吞吐量, 易扩展 • 设计支持跨网络转发 • 监控采集频度灵活, 支持秒级监控 • 高度灵活的自定义监控, 满足大多数监控需求 • 监控报警添加维护操作充分接口化
运维工具化
• 工具化总结
• 数据库运维关键环节都有靠谱的开源解决方案 • 开发无非是一些批量调用和控制脚本, 开发量少, 难度低 • 服务规模小, 对接人员少的情况下完全够用
• 逐渐遇到问题
• 工作量大, 沟通多且效率低 • zabbix和MHA等底层工具逐渐遇到瓶颈 • 操作规范性不足时常引发问题
• 基础框架
• 高可用切换 • 慢日志收集分析 • 数据导出导入工具 • 数据实时迁移工具 • 数据校验工具 • 巡检系统 • 批量命令下发 • 计划任务管理
• 用户增强
• web查询平台 • 访问权限管理和审计系统 • 容量水位和性能分析报表 • 数据生命周期管理 • 工单系统和自助系统
目录
1 DBA自动化平台需求和功能目标 2 工具化运维阶段 3 打造DBA自动化运维平
• 比如高可用设计, 集群扩缩容等方案 ...
• 整合工作流程, 提高沟通效率 • 环境流程规范化 • 提升DBA对所管理服务的了解程度和掌控能力
• 服务概览/ 资源管理/ 容量水位/ 性能巡检 ...
数据库自动化运维常用功能点
• 核心功能
• DB-CMDB • 监控报警 • 自动部署, 主从维护 • schema在线自动变更 • 权限变更 • 备份恢复系统
• 对接产品和开发人数众多
• 工作种类和内容繁多
• 部署/变更/权限/调数/导出导入/备份恢复/扩容/迁移 /升级/排障/容量巡检 ...
• 职责重大, 业务敏感性也很高
数据库运维平台的设计目标
• 提高操作自动化率
• 提升工作处理效率, 同时减少DBA机械劳动 • 提高运维操作规范化程度
• 统一并落实技术方案
网易数据库运维自动化演进 与AIOps探索
目录
1 DBA自动化平台需求和功能目标 2 工具化运维阶段 3 打造DBA自动化运维平
台
4 网易AIOps探索与DBA平台
DBA工作中的难点
• 运维环境复杂庞大
• 上万实例/集群 • MySQL/分布式DDB/Oracle/MongoDB/Redis/Hbase ... • 物理机/私有云/容器云/多地多机房/隔离网络 ...
数据库运维自动化 – DB-CMDB自动维护
• 数据采集后异步关联维护
• 单机采集数据割裂, 需要进一步维护 • 单节点与集群, 主从级联, 域名与代理...
• 面向维护上千实例分布式系统的DBA
• 展示集群物理分布与主从拓扑 • 展示实例和集群关系 • 展示集群和业务逻辑关系 • 关联监控报警系统
大量使用fabric分发
运维工具化
• 高可用切换
• 慢日志收集分析 • 数据导出导入工具
• MHA, (Keepalived) • 由于需要分布式部署, 基于MHA的上
层做了很多批量管理工具
• cron脚本பைடு நூலகம்时flush截断日志, 在本地 pt-query-digest分析后写入CMDB
• DataX + 调度脚本 • 同时也大量用于ETL需求
• 历史新出现 • 昨天同期频率增加 • 上周同期频率增加 • 小时时间段内新出现 • ......
展开数据库自动化平台建设
• 运维部组建了运维开发组, 开始自研运维基础设施 • DBA组也开始开发针对数据库的自动化平台
• 我们取名OWL, 象征经常熬夜的DBA
• 构建最初的目标
• 优化改良当前运维工具, 解决技术瓶颈 • 提供一个web平台即服务开发同学也服务DBA • 通过白屏化提高线上运维的规范性和自动化水平
台
4 网易AIOps探索与DBA平台
运维工具化
• DB-CMDB • 监控报警 • 自动部署, 搭建主从 • 权限变更 • 备份恢复系统 • schema在线自动变更
• DBA部署后手工录入 • zabbix • python fabric 脚本化
• xtrabackup, 存储本地或NFS • pt-osc • 由于任务都需要在分布式多节点执行,