企业AIOps智能运维方案白皮书

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2021-2022年中国云原生AI开发平台白皮书

2021-2022年中国云原生AI开发平台白皮书

生架构具备弹性扩容、敏捷分发、高效易用、兼容适配等主要优势,在云计算成为企业数字化转型标配的今天,云原生带
来了更加灵活的用云模式,能够帮助用户降低用云成本、提高云服务可用性和云端服务的质量,其价值已获得了产业界的
普遍认可,云原生也被认为是云计算未来的技术发展方向,诸多云端服务也被业界证实能够与云原生架构充分融合并带来
近年人工智能应用相关政策解读
2021.2.9 北京市人民政府 《2021年市政府工作报告重点任务清单》
➢ 指出推动人工智能等科技创新重大项目在京落地,推动各方 科技力量优化配置和资源共享,支持包括人工智能在内的新 型研发机构发展,健全创新创业服务体系。
2021.1.13 国家工信部 《工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年)》
行业背景与产品综述
1
云原生 AI 开发场景与实践
2
云原生AI开发平台发展展望
3
AI应用背景
➢ 在企业数字化转型的客观需求以及政策对发展前沿IT科技的支持下,我国数字经济 高速发展,为人工智能发展创造了积极的经济环境。近年来,国内人工智能技术成 熟度持续提升、服务种类不断丰富,在企业经营管理各环节的价值已得到市场的初 步验证,伴随云计算的普及和云原生技术的发展,云服务将有望帮助企业解决现阶 段开展人工智能应用存在的难点,提升人工智能的效用。
2021-2022
中国云原生AI开发平台白皮书
摘要
行业背景:近年来,国内人工智能技术成熟度持续提升、服务种类不断丰富,在企业 经营管理各环节的价值已得到市场的初步验证。然而,当前国内甲方企业在进行人工 智能开发和应用时仍然面临着技术人才储备不足、AI应用部署存在困难、投入产出比 不达预期等问题,亟需能够帮助企业解决这一问题的高效AI开发和应用工具。

数据中心基础设施智能运维白皮书

数据中心基础设施智能运维白皮书

L2 成熟运维
运维流程趋于成熟,运维质量有较好的保障,但运维效率不高,重视运维团队的建设,团队能力通 常有较好的延续性,但无法自主优化;辅助系统较为完备,部分核心子系统具备自动化能力
L3 数字运维
在 L2 的能力基础上,通过信息技术数字化运维活动,管理和驱动运维流程的执行,且基于大数据 分析能持续优化,运维质量可以准确评估,运维效率大幅提升;关键子系统如,配电和制冷实现自 动运维,基础设施资源能够感知 IT 及云业务需求变化并完成闭环管理,AI 等机器智能在节能、故 障预测等特定领域取代人类智能
阶段,以及演进和优化的目标。另一方面,对于 处在传统运维阶段的团队,本白皮书介绍了数据 中心基础设施可用性管理全景及对应的数字化, 智能化措施,利用这些信息,运维团队能更好地 规范运维管理,制定智能化运维升级的计划,并 能指导运维团队从传统运维向智能运维转型,在 智能化运维工具的帮助下,实现运维更高效、更 安全并可持续的业务目标。
运 维 流 程
传统运维
智能运维
运维演进 图1
智能化程度
2
数据中心基础设施智能运维白皮书
五大运维阶段
为了定义清楚传统运维、智能运维的变化和演进,这里划分了 L0~L5 阶段,并详细定义了每个 Level 的典型特征:
人工运维
规范运维
规范运维
数字运维
自动运维
完全自动运维
L0
L1
L2
L3
L4
L5
• 无标准化流程 • 无培训体系 • 个人承担职责 • 运维质量无法
数据中心基础设施智能运维 白皮书
数据中心基础设施智能运维白皮书
简IN介TRODUCTION
当前大部分数据中心的运维安全依赖于富有经 验、训练有素的运维团队,部分成熟的数据中心 已经开发出完善的运维流程和培训体系,并用以 减小偶发事件及人员变动对运维安全的冲击,少 数先进的数据中心已经在寻求通过数字化、智能 化手段来保障数据中心运维安全的可持续性。本 白皮书划分了从传统运维到智能化运维的 5 个阶 段,以及每个阶段的典型特征,一 方面,数据中 心的管理人员可以根据这些信息明确当前所处的

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

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。

中国信通院 企业it运维发展白皮书

中国信通院 企业it运维发展白皮书

我国信通院企业IT运维发展白皮书一、概述近年来,随着信息技术的不断发展和应用,企业的IT系统运维工作越来越重要。

作为企业信息化建设的基础和支撑,IT运维对企业的稳定运行和发展起着至关重要的作用。

我国信通院作为国内领先的通信和信息技术研究机构,对企业IT运维的发展进行了深入研究,并撰写了本白皮书,以期为企业提供参考和指导。

二、企业IT运维的发展现状1. 企业IT运维的重要性IT运维是企业信息化建设的重要环节,它关系到企业整体运行的稳定性和高效性。

合理的IT运维工作能够确保企业的业务系统正常运行、数据安全可靠、故障能够及时处理,从而为企业的发展提供有力支持。

2. 企业IT运维存在的问题虽然企业对IT运维的重视程度不断提高,但在实际运行过程中,仍然存在一些问题。

人员技术能力不足、工作流程不够规范、设备和系统管理混乱等。

这些问题严重影响了企业IT运维的效率和质量。

三、我国信通院对企业IT运维的建议1. 提高人员技术能力我国信通院建议企业加大对IT运维人员的培训和学习力度,提高他们的技术能力和服务意识。

只有拥有一支高素质的IT运维团队,企业的IT系统才能得到有效保障。

2. 规范IT运维流程规范的运维流程是确保IT系统正常运行的基础。

我国信通院提倡企业建立完善的IT运维管理制度,明确各项工作的责任和流程,保障运维工作的有序进行。

3. 部署先进的运维工具在IT运维过程中,合适的工具和系统对提高工作效率和质量至关重要。

我国信通院建议企业积极引进和使用先进的运维工具,提高系统监控、故障分析和处理的能力。

4. 加强设备和系统管理设备和系统是IT运维的基础,对其进行有效的管理能够提高IT系统的稳定性和可靠性。

我国信通院建议企业加强对设备和系统的管理,定期检查和维护,保证其正常运行。

四、结语企业IT运维的发展是一个系统工程,需要全面的考虑和有效的措施。

我国信通院将继续深入研究和探讨企业IT运维的相关问题,为企业提供更多的指导和支持。

大语言模型时代的智能运维

大语言模型时代的智能运维

大语言模型时代的智能运维
裴丹;张圣林;孙永谦;裴昶华
【期刊名称】《中兴通讯技术》
【年(卷),期】2024(30)2
【摘要】大语言模型由于其强大的语言能力、代码生成能力、工具编排能力,将是智能运维(AIOps)落地取得突破的重要因素。

大模型时代的AIOps架构是多AIOps智能体的人机协同系统。

首先列举了AIOps对大语言模型的应用需求,探讨了大语言模型时代的AIOps架构,其次总结了将大语言模型整合到运维工作流程中所面临的挑战,最后结合这些挑战给出了解决思路并倡议以“社区众包,群体智慧”的方式加速落地运维大语言模型。

【总页数】7页(P56-62)
【作者】裴丹;张圣林;孙永谦;裴昶华
【作者单位】清华大学;南开大学;中国科学院计算机网络信息中心
【正文语种】中文
【中图分类】G63
【相关文献】
1.智能+时代的新运维——2019(第十届)IT运维大会特别报道
2.数字时代运维先行,智能运维标准应时而生
3.大语言模型时代金融智能客服建设思路
4.从操作替代到场景替代,从自动化到智能化--面向AI大模型的智能化运维应用研究
5.智能运维引领IT运维进入智能化时代
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211133175_基于AIOps的铁路机房运维管理系统研究

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:***************。

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

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

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。

新一代运维管理平台建设方案

新一代运维管理平台建设方案

新一代运维管理平台建设方案本文主要介绍新一代运维管理平台的建设思路,选这个主题,一方面是因为运维在整个IT生命周期中作用越来越重要,另一方面新的技术及架构给运维带来了新的方向与思考。

如何做好运维,成为更多企业及运维人员关心的重点。

一、运维平台的重要性随着信息化建设的不断发展,企业的IT已从原来的一个后台管理职能,转变成了生产营销中心,IT越来越多地渗透到企业生产运营之中。

同时IT技术架构也在逐步朝微服务、容器、云化、开源等方向演进,在新的架构规划体系下,IT系统将变得更加复杂,对于平台的运维支撑能力、资源支撑能力等带来更高的要求。

在当前的IT系统建设及数据中心规模扩强的速度下,没有一套合适的运维管理平台,运维工作将举步维艰,因此建设一个更可靠、更智能的运维管理平台就显得尤为重要。

二、运维平台发展历史广义上的运维平台发展经历了三个阶段:1.第一个阶段,以专业化网管工具为代表,包括网络设备、主机、数据库、中间件、存储等进行专业监控管理的各种专业化工具。

2.第二阶段,以ITIL流程化管理为代表的综合网管,通过事件、服务、流程等贯穿监控、变更、资产管理等一系列IT运维管理。

3.第三阶段,以敏捷、DevOps为代表的运维管理平台,主张开发运维一体化、自动化,强调需求、资源的服务化。

目前第三阶段还在迭代演进中,随着人工智能的新起,AIOps的概念开始盛行,因此结合敏捷及智能,成为新一代运维管理平台的建设的核心目标。

三、建设原则IT运维管理是一个非常宽泛的范围,整个IT生命周期都跟运维有着关系,运维难做,运维管理平台更难做,这个领域缺少标准和规范,目前也就Gartner对ITOM/ITOA有一些功能范围上的定义。

运维管理平台包括监控、ITSM、CMDB、自动化运维操作、日志分析、用户体验、APM、数据库管理、云平台管理、网络管理、业务监控、拨测、运维大数据等这些类别,有些企业建设了很多项目或购买了许多工具,但仍觉得用不上、不好用、用不起来,为什么?个人觉得包括几个方面原因,如管理思维的问题、技术架构的问题、组织文化的问题等。

企业级aiops实施建议

企业级aiops实施建议

企业级aiops实施建议企业级AIOps实施建议引言在当今的数字化时代,企业面临着日益复杂的IT环境和海量的运维数据。

为了应对这些挑战,越来越多的企业开始采用AIOps(人工智能运维)来提升运维效率和准确性。

本文将介绍一些企业级AIOps实施的建议,以帮助企业顺利实施AIOps并取得成功。

1. 确定业务需求在开始AIOps实施之前,企业应明确自身的业务需求。

这包括但不限于:提高故障检测和诊断的准确性、优化性能管理、提升运维效率等。

只有清楚了解自身需求,企业才能选择并定制最适合的AIOps 解决方案。

2. 数据收集和清洗在AIOps实施过程中,数据收集和清洗是至关重要的一步。

企业需要确保从各种数据源(如日志、监控、事件等)中收集到全面、准确的数据。

同时,对数据进行清洗和转换,以提高后续的分析和利用效果。

3. 选择适合的AIOps平台选择一款适合的AIOps平台对于企业的实施成功至关重要。

企业在选择平台时应考虑以下因素: - 平台的功能和特性是否满足业务需求; - 平台的灵活性和可扩展性,是否能够适应企业未来的发展; - 平台的易用性,是否能够让企业运维团队快速上手; - 平台的技术支持和售后服务,是否能够提供及时帮助。

4. 模型训练和优化AIOps的核心是机器学习和数据挖掘算法。

企业在实施AIOps时应根据自身问题和数据特点,选择合适的机器学习模型进行训练和优化。

同时,应不断监控和评估模型的准确性和性能,及时调整和优化模型,以保证AIOps的持续有效性。

5. 实时监控和自动化响应AIOps的另一个重要功能是实时监控和自动化响应。

企业应将AIOps与现有的监控系统和事件管理系统集成,实现对运维数据的实时监控,并能够根据预设的规则和策略自动触发响应动作,以加快故障的诊断和解决过程。

6. 培训和知识共享企业在实施AIOps后,应及时向运维团队进行培训,让他们了解AIOps的基本原理和操作方法。

此外,企业还应鼓励知识共享和协作,建立起一个共享经验和解决方案的平台,以便全员共同参与和贡献。

DevSecOps技术标准解读

DevSecOps技术标准解读
发和运营敏捷性。
关于DevSecOps的几点理解?
部署应用程序的能力在规模和速度上都得到了改善,但安全方面的考虑却常常被忽略, 更倾向于快速满足业务需求。
依靠应用程序来保持操作运行,开发过程中的安全性是上线的最后阶段执行,应用程 序安全性必须加快以跟上软件开发的步伐。
Yes
➢ 是一种安全的文化的渗透 ➢ 是制度流程和工具的集合 ➢ 是将安全性和合规性纳入软
2017
2017-至今
2012年
Gartner的报告中首次提出了 “ D e v O p s S e c ” 这个概念
2017年
在RSA年度大会上“ D e v S e c O p s ” 成为 了热门词汇, 它是一种对DevOps的延 展,DevSecOps提出安全是每个人的责
任。
至今
DevOps的落地实践带动了DevSecOps的兴 起,强调将信息安全的能力整合到DevOps 的工作流程中,各部门重视安全,提升开
通和华为等 ➢ 目前进展:工信部和联合国 ITU-T 立项在研,2018年6月29日发布全量征求意见稿
安全及风险管理标准框架
《研发运营一体化(DevOps)能力成熟度模型 第6部分:安全及风险管理》标准是一种全新的安全理念与模式,强调安全是每 个人的责任,指将安全内嵌到应用的全生命周期,在安全风险可控的前提下,帮助企业提升IT效能,更好地实现研发运营一体化, 框架划分依据DevOps全生命周期分为:控制总体风险、控制开发过程风险、控制交付过程风险和控制运营过程风险四大部分。
DevSecOps技术标准解读
技术创新,变革未来
什么是DevSecOps?
概念
➢ DevOps的定义:“开发(Dev)”和“运维(Ops)”的缩写,是一组过程、方法与系统的统称,强调 业务人员及IT专业人员(开发、测试、运维等)在应用和服务生命周期中的协作和沟通;强调整个组织的 合作以及交付和基础设施变更的自动化,从而实现持续集成、持续部署和持续交付等的无缝集成。

产品方案技术白皮书模板(含系统架构说明书)

产品方案技术白皮书模板(含系统架构说明书)

附件二十九:产品方案技术白皮书一、背景概述 (2)1、研发背景 (2)2、产品定位 (2)二、产品方案功能介绍 (2)1、设计理念 (2)2、系统拓扑图 (2)3、系统构架描述 (2)4、系统功能介绍 (2)5、产品方案规格 (2)四、产品方案应用介绍 (3)1、应用模式 (3)2、应用流程 (3)3、应用环境 (3)五、产品方案特性介绍 (3)1、技术特性 (3)2、应用特性 (3)3、系统特性 (3)六、产品方案技术介绍 (3)1、相关技术 (3)2、技术指标 (4)七、产品方案测评数据 (4)八、实施运维方式说明 (4)九、售后服务方式说明 (4)一、背景概述1、研发背景介绍用户需求背景、该产品所在行业信息化建设背景、产品所涉及的相关政策简述等,以说明该产品的研发背景,以及满足的客户需求。

2、产品定位为了满足客户以上需求,该产品具有什么功能,能够解决什么问题。

二、产品方案功能介绍1、设计理念该产品方案的设计思路。

2、系统拓扑图使用统一的图标,制作系统拓扑图。

3、系统构架描述按照系统的构成,分类对系统进行描述。

4、系统功能介绍详细阐述系统的主要功能。

5、产品方案规格产品方案不同的规格介绍,或者对产品方案技术规格的介绍。

四、产品方案应用介绍1、应用模式该产品方案包括的应用模式类型,或者针对不同类型客户的解决方案。

2、应用流程该产品方案的应用流程。

3、应用环境描述该产品所运行的应用环境。

五、产品方案特性介绍1、技术特性主要是性能先进性、功能齐全性、系统兼容性、技术稳定性等。

2、应用特性主要是部署灵活性、可扩展性、管理方便性、易用性等。

3、系统特性对系统的主要特性进行描述,根据产品不同和竞争优势的不同而不同。

六、产品方案技术介绍1、相关技术主要应用技术的介绍,以及该技术的优势。

2、技术指标针对技术参数进行描述。

七、产品方案测评数据产品方案主要测评数据,可以是内部测评数据,也可以是第三方的测评数据。

擎创夏洛克AIOps智慧运营平台手册说明书

擎创夏洛克AIOps智慧运营平台手册说明书

擎创夏洛克AIOps智慧运营平台手册Make Data Think智能运维行业的领跑者Make Data Think01 02概述擎创夏洛克AIOps智慧运营平台02平台架构和价值04告警辨析中心08日志精析中心11运营决策中心12AI实验室15客户案例19关于擎创CONTENTS目录擎创夏洛克AIOps智慧运营平台从智能运维到智能运营·从数据监控到算法分析化被动排障为主动清障·从IT数据获取业务价值Gartner预测至2022年,大型企业中的40%将会部署AIOps平台,进行数字化转型。

许多企业将会利用AIOps进行业务运营和IT运维,取代如今的运维工具。

企业数字化转型必备01概述擎创夏洛克AIOps智慧运营平台基础架构PART0202基础架构夏洛克AIOps旨在通过机器深度学习提供的智能分析力,帮助用户迅速定位业务故障根源,发觉运维数据存在的业务价值,防范企业风险,成为企业数字化转型的守护神。

擎创夏洛克AIOps价值集中管理20多个委办局的数百个应用,有异常波动时可在1分钟内定位到所属主机和应用。

构建全行运维大数据平台,对日志、事件和配置等数据进行集中采集、处理和分析并构建运维大脑,落地智能运维场景,实现日增10+TB数据的处理。

落地基于深度学习的智能运维分析场景,实现日志文本异常检测、数据库系统性能及日志的汇聚。

实现Web访问日志的采集和分析,通过算法对数据中心资源容量进行预测,并自动优化数据中心的资源能耗。

提供智能日志采集和分析平台,采集千台以上服务器的系统日志和应用日志,并实现日志自动解析。

金融保险业银行业政府机关组织交通运输业制造业和物联网03价值企业现状:工具越多,告警量也越大监控一个中等规模的城商行每日事件量在500-1000条,而真正有意义的内容往往只有几十条。

一个大型金融机构,如果采用阈值告警方式,每日事件量可能在百万条数量级。

擎创夏洛克AIOps 告警辨析中心Make Data Think04告警辨析中心· 多源数据接入· 实时过滤压缩· 查看最需查看的数据· 无处不在的算法· 灵活可调的参数· 定位最需定位的场景· 从事件到告警· 从告警到场景· 关注最该关注的内容· 方案多层次反馈结合· 个性化用户行为库· 积累最需积累的知识查看最需查看的数据、关注最该关注的内容、定位最需定位的场景、积累最需积累的知识。

人工智能+智能运维平台解决方案 (1)全文

人工智能+智能运维平台解决方案 (1)全文
模拟拨测
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

基于AI(人工智能)智能运维可视化平台解决方案

基于AI(人工智能)智能运维可视化平台解决方案

OneAP M
AIOps
机器学习
大数据实时多维分 析
服务器数据 存储数据 网络数据 应用数据
用户体验数据
任意IT数据 交易数据 流量数据 日志数据
OneAPM智能运维平台的五个能力层次
发现 接入
存储 整合
梳理 关联
智能 分析
多维 展示
从哪里来
IT数 据
到哪里去
全栈IT数据发现与接入篇
全栈IT数据的采集范围
AIOps将服务管理、性能监测、自动化结合在 一起,以实现持续洞察和改进的目标,并由大 数据和机器学习技术进行支撑。
AIOps的四个核心能力
从不同的数据源中获取数据
通过智能算法在数据提取 时和存储后进行分析
对海量数据进行存储
对海量数据进行高效访问
AIOps的技术栈
可视化 机器学习
算法 分析 计算 大数据
从人工到人工智能
人工运维
• 降低系统低效对业务的影响 • 多种分散独立监控工具 • 专业化专家型人才 • 业务系统已经发生了什么? • 被动响应的故障恢复性管理
AIOps
• 挖掘海量数据的业务价值 • 统一大数据分布式处理技术 • 智能算法与机器学习 • 业务系统将要发生什么? • 主动响应的预防预测性管理
什么是AIOps
监测 (观察)
服务管理 (交互)
续洞


AIOps

机器学习

大数据

平台


续 洞 察
From Gartner’s Report
自动化 (行动)
商业价值
AIOps,即基于人工智能的IT运维(Artificial Intelligence for IT Operations) ,是由 Gartner定义的IT运维管理新类别。

Gartner市场指南AIOps将成为运维最主要的工具(二)

Gartner市场指南AIOps将成为运维最主要的工具(二)

Gartner市场指南AIOps将成为运维最主要的工具(二)前言导读:上一篇文章Gartner市场指南| AIOps将成为运维最主要的工具(一)已对AIOps平台的市场状况和市场方向作了详细阐述,让我们对AIOps市场有了一个大致的了解。

而本文则在分析AIOps目前现状的基础上,为AIOps平台的部署提供了相应的建议。

01市场分析迄今为止,很少有供应商能够提供全面集成化的AIOps平台,不过大部分可以提供大量AIOps功能,且其中的子集是相互集成的。

为了更清楚地了解市场如何发展,以及供应商在市场所处的地位,Gartner将现有AIOps能力划分为数据管理和分析结果两大类:数据提取和处理历史数据和流数据管理,包括对软件和应用的日志数据、网络数据、指标和文档数据的提取、索引和持久存储的管理,这就导致数据库中大部分是非结构化、多结构化的数据。

这种历史数据管理功能,可称为“大数据管理”。

为了在IT运维用例中提供有价值的信息,该工具还需实时呈现用户对数据感知的时间尺度,且可以不必访问数据库就能提取数据、直接传递数据,还必须通过多个实时数据和历史数据流提供连贯分析功能。

分析结果l 基础和高级统计分析:是一种单变量和多变量分析的组合,包括IT组织提取的指标、数据源管理数据的相关性、聚类、分类和推断。

l 自动发现和预测:使用上述一种或多种类型的历史数据和流数据,生成关联性的数学模式或结构模式,推断数据集运行情况,再利用这些模式及时预测不同事件出现的概率。

l 异常检测:使用以前组件发现的模式,先确定正常系统的构成情况,然后辨别出异于正常系统的偏差。

l 根因确定:精简由自动化发现模式和预测组件建立起来的相关性网络,隔离具有真正因果关系的相关性链接,从而提供有效干预的解决方案。

l 规范性建议:对问题进行分类并将其归类为已知类别,然后挖掘先前存储的解决方案并分析其适用性,再把结果优先提供给IT运维人员。

这些将使用闭环的方式,在使用后还可以根据使用的有效性进行选择。

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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%。

AIOps 目前在国内外领先的互联网企业开始被逐渐应用,也是近年来国内外被普遍看好的新技术。

为了让国内众多互联网中小企业、特别是传统企业可以共享、复用国内外顶尖互联网的AIOps 技术和能力,并能够更快捷的进行 AIOps 相关产品选型,因此开展国内外第一个 AIOps 白皮书及相关标准制定工作。

AIOps 标准将分成两大类,分别适用于企业内部的AIOps 能力建设与评估、及企业购置相关AIOps 产品的认证评估,使得 AI 真正落地应用于运维,造福于企业。

1、整体介绍AIOps,即 Artificial Intelligence for IT Operations,智能运维,将人工智能应用于运维领域,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没办法解决的问题。

早期的运维工作大部分是由运维人员手工完成的,这被称为手工运维或人肉运维。

这种落后的生产方式,在互联网业务快速扩张、人力成本高企的时代,难以维系。

自动化运维因此应运而生。

其基于用可被自动触发的、预定义规则的脚本,来执行常见的、重复性的运维工作,从而减少人力成本,提高运维效率。

总的来说,自动化运维可以认为是一种基于行业领域知识和运维场景领域知识的专家系统。

随着整个互联网业务急剧膨胀,以及服务类型的复杂多样,“基于人为指定规则”的专家系统逐渐变得力不从心。

自动化运维的不足,日益凸显。

DevOps 的出现,部分解决了上述问题。

其强调从价值交付的全局视角,端到端打通软件生命周期,建立基于微服务的单件流式的流水线。

但DevOps 更强调横向融合及打通,较低阶段的 DevOps 无力改变“基于认为指定规则”的既定事实。

AIOps 是DevOps 在运维(技术运营)侧的高阶实现,两者并不冲突。

此部分可具体参考《研发运营一体化能力成熟度模型》。

AIOps 不依赖于人为指定规则,主张由机器学习算法自动地从海量运维数据(包括事件本身以及运维人员的人工处理日志)中不断地学习,不断地提炼并总结规则。

AIOps 在自动化运维的基础上,增加了一个基于机器学习的大脑,指挥监测系统采集大脑决策所需的数据,做出分析、决策,并指挥自动化脚本去执行大脑的决策,从而达到运维系统的整体目标。

AIOps 基于自动化运维,将 AI 和运维很好的结合起来,其需要三方面的知识:1)行业领域知识:应用的行业,如互联网、金融、电信、物流、能源电力、工业制造和智慧城市等,并熟悉生产实践中的难题;2)运维场景领域知识:如指标监控、异常检测、故障发现、故障止损、成本优化、容量规划和性能优化等;3)机器学习:把实际问题转化为算法问题,常用算法包括如聚类、决策树、卷积神经网络等。

AIOps 和 DevOps 两者并不冲突,企业级 DevOps 涵括包括运维在内的整个软件生命周期,AIOps 是企业级 DevOps 在运维(技术运营)侧的高阶实现。

AIOps 是运维的发展必然,是自动化运维的下一个发展阶段。

Gartner 相关报告预测AIOps 的全球部署率将从 2017 年的 10%增加到 2020 年的 50%。

其应用行业,除了互联网以外,还包括高性能计算、电信、金融、电力网络、物联网、医疗网络和设备、航空航天、军用设备及网络等领域。

本白皮书综合国内领先的互联网公司、金融企业及 AIOps 解决方案提供方的相关经验,给出了一种企业级 AIOps 的 AIOps 理论方法和生产实践,希望能帮助贵司快速、成功实施AIOps。

本白皮书聚焦 AI 应用到 Ops 领域,不涉及自动化运维相关内容。

2、AIOps 目标AIOps,通俗的讲,是对规则的 AI 化,即将人工总结运维规则的过程变为自动学习的过程。

具体而言,是对我们平时运维工作中长时间积累形成的自动化运维和监控等能力,将其规则配置部分,进行自学习的“去规则化”改造,最终达到终极目标:“有 AI 调度中枢管理的,质量、成本、效率三者兼顾的无人值守运维,力争所运营系统的综合收益最大化”。

AIOps 的目标是,利用大数据、机器学习和其他分析技术,通过预防预测、个性化和动态分析,直接和间接增强IT 业务的相关技术能力,实现所维护产品或服务的更高质量、合理成本及高效支撑。

3、AIOps 能力框架AIOps 的建设可以先由无到局部单点探索、再到单点能力完善,形成解决某个局部问题的运维AI“学件”,再由多个具有 AI 能力的单运维能力点组合成一个智能运维流程。

AIOps 能力框架基于如下 AIOps 能力分级。

AIOps 能力分级可具体可描述为 5 级(图-2):1)开始尝试应用 AI 能力,还无较成熟单点应用2)具备单场景的 AI 运维能力,可以初步形成供内部使用的学件3)有由多个单场景 AI 运维模块串联起来的流程化 AI 运维能力,可以对外提供可靠的运维AI 学件4)主要运维场景均已实现流程化免干预AI 运维能力,可以对外提供可靠的AIOps 服务。

5)有核心中枢 AI,可以在成本、质量、效率间从容调整,达到业务不同生命周期对三个方面不同的指标要求,可实现多目标下的最优或按需最优。

图 3-1 AIOps 能力分级学件,亦称 AI 运维组件,类似程序中的 API 或公共库,但 API 及公共库不含具体业务数据,只是某种算法,而 AI 运维组件(或称学件),则是在类似 API 的基础上,兼具对某个运维场景智能化解决的“记忆”能力,将处理这个场景的智能规则保存在了这个组件中。

这个智能规则是在一定量的数据下学习而来的,且具有“可重用”,“可演进”,“可了解”的特性,既可共享由专家利用数据训练的算法,又可保护数据和隐私。

“学件”(Learnware)一词由南京大学周志华老师原创,学件(Learnware)= 模型(model ) + 规约(specification ),具有可重用、可演进、可了解的特性。

很多人可能在自己的应用中已经建立了类似的模型,他们也很愿意找到一个地方把这些模型分享出去。

这样一来,一个新用户想要应用,也许不用自己去建立一个,而是先到“学件” 市场上找一找有没有合适的,拿来直接或修改后使用。

学件基于专家基础上建立,所以比较容易得到专家级的结果,又因为共享出来的是模型,所以避免了数据泄露和隐私泄露的问题。

基于上述 AIOps 能力分级,对应的 AIOps 能力框架如下。

图 3-2 AIOps 能力框架相关关键运维场景的 AIOps 演进如下。

2图 3-3 关键运维场景的 AIOps 演讲2·“可重用”的特性使得能够获取大量不同的样本;·“可演进”的特性使得可以适应环境的变化;·“可了解”的特性使得能有效地了解模型的能力。

4、AIOps 平台能力体系AIOps 工作平台能力体系主要功能是为AIOps 的实际场景建设落地而提供功能的工具或者产品平台,其主要目的是降低AIOps 的开发人员成本,提升开发效率,规范工作交付质量。

AIOps 平台功能与一般的机器学习( 或者数据挖掘) 平台极为类似,此类产品国外的比如Google 的 AutoML(https:///automl/)。

图 4-1 AIOps 平台功能模块图 4-2 AI 建模服务能力如上图 4-1、图 4-2,具体的工具或者产品应具备以下功能或模块:1)交互式建模功能:该功能支持用户在平台上交互式的进行模型的开发调试,通过简单的方法配置完成模型的构建。

2)算法库:用户可以在算法库中找到常见常用的算法直接使用,算法按照用途分类,以供用户方便的使用。

3)样本库:样本库用于管理用户的样本数据,供用户建模时使用,支持样本的增删改查等基本操作。

4)数据准备:该功能支持用户对数据进行相关的预处理操作,包括关联、合并、分支路由、过滤等。

5)灵活的计算逻辑表达:在基本常用的节点功能之外,用户还需要自由的表达一些计算逻辑,该需求主要是通过让用户写代码或表达式来支持。

6)可扩展的底层框架支持:平台本身要能够灵活的支持和兼容多种算法框架引擎,如Spark、TensorFlow 等,以满足不同的场景以及用户的需求。

7)数据分析探索:该功能是让用户能够方便快捷地了解认识自己的数据,用户只有基于对数据充分的认识与理解,才能很好的完成模型的构建。

8)模型评估:对模型的效果进行评估的功能,用户需要依据评估的结论对模型进行调整。

9)参数以及算法搜索:该功能能够自动快速的帮助用户搜索算法的参数,对比不同的算法,帮助用户选择合适的算法以及参数,辅助用户建模。

10)场景模型:平台针对特定场景沉淀的解决方案,这些场景都是通用常见的,用户可以借鉴参考相关的解决方案以快速的解决实际问题11)实验报告:模型除了部署运行,相关挖掘出来的结论也要能够形成报告,以供用户导出或动态发布使用。

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