人工智能+智能运维平台解决方案
人工智能+智能运维平台建设综合解决方案
综合解决方案可以提高企业和组织的生产力和降低成本，例如通过自动化和智能化技术来提高运维效率、降低人力成本等，从而实现更高效、更稳定的业务运营。
建设综合解决方案的意义
综合解决方案可以帮助企业和组织提升业务价值和竞争力，例如通过智能化的客户服务和推荐系统来提高客户满意度和忠诚度、通过自动化生产流程来提高生产效率和质量等。
AI技术在运维中的具体应用
通过自动化和智能化技术，减轻运维人员的工作负担，提高故障处理速度和系统优化效率。
AI技术对运维的改进和优化
提高运维效率
通过对系统资源的有效管理和利用，降低系统维护成本和升级成本。
降低运维成本
通过及时预警、快速处理异常、优化系统性能等措施，提高用户满意度和忠诚度，为企业创造更多商业价值。
AI技术原理及应用范围
故障检测与预警
利用机器学习和大数据分析技术，对系统运行数据进行实时监测和分析，及时发现潜在故障和异常，提高故障预警的准确性和响应速度。
异常识别与处理
通过自然语言处理等技术，对异常事件进行自动分类和识别，快速定位问题原因，并提供相应的处理建议和解决方案。
性能监控与优化
通过对系统资源使用情况、应用程序性能等数据进行实时监控和分析，发现瓶颈和潜在问题，提出优化建议和解决方案，提高系统整体性能和稳定性。
需要充分沟通和规划，合理安排时间节点，确保平台建设顺利进行。
04
AI技术在运维中的应用
AI技术原理
AI技术是基于数据和算法进行自动化决策和优化，通过不断学习和自适应来提高智能水平。其核心包括机器学习、深度学习、自然语言处理等技术。
AI应用范围
AI技术在运维中的应用包括故障检测与预警、异常识别与处理、性能监控与优化等多个方面。
人工智能系统运维服务方案
人工智能系统运维服务方案概述本文档旨在制定一个全面的人工智能系统运维服务方案，以确保系统的稳定运行和高效维护。
本方案将包含以下内容：服务目标、运维流程、问题解决策略和持续改进计划。
服务目标1. 系统稳定：提供24/7的监控和故障排查，保障系统的稳定运行。
2. 故障恢复：及时发现和解决故障，确保系统在最短时间内恢复正常。
3. 性能优化：监测系统性能指标，定期优化和调整系统设置，提升系统性能和响应速度。
4. 安全保障：加密用户数据，实施访问控制和权限管理，保护系统免受恶意攻击。
运维流程监控与预警1. 配置监控系统，监测系统运行状况、硬件资源和用户行为。
2. 实时收集指标数据，分析和识别潜在问题。
3. 配置预警规则，及时通知负责人员。
故障排查与恢复1. 接收预警通知后，快速响应故障。
2. 通过日志和性能指标分析，确认故障原因。
3. 优先处理紧急故障并快速修复，然后着手解决非紧急故障。
性能监控和优化1. 定期收集和分析系统性能指标。
2. 发现性能问题后，优化系统设置和代码实现。
3. 定期进行性能测试，确保系统满足预期性能要求。
安全管理1. 实施数据备份策略，保障数据可靠性和可恢复性。
2. 采用加密技术，确保数据传输和存储的安全性。
3. 设计访问控制和权限管理策略，限制不必要的系统访问。
问题解决策略问题分类1. 硬件故障：如服务器故障、网络中断等，由运维团队负责维修和恢复。
2. 软件故障：如系统崩溃、功能异常等，由开发团队解决。
3. 性能问题：如系统响应速度慢，由运维团队进行排查和优化。
问题处理流程1. 接收问题报告后，确认问题分类和优先级。
2. 确定责任团队，并进行问题分析和解决。
3. 录入问题解决方案和实施计划，跟踪问题处理过程。
4. 测试解决方案，确认问题已解决。
5. 定期评估问题解决流程，持续改进流程效率和质量。
持续改进计划1. 定期回顾运维流程和问题解决流程，发现潜在改进点。
2. 收集用户反馈和需求，优化系统功能和用户体验。
AI智能+智能运维平台建设整体解决方案
自动化监控系统
VS
深度学习、故障定位、问题分析、根因挖掘
详细描述
利用AI智能的深度学习技术，对系统性能进行全面分析，准确定位故障原因，深入挖掘问题的根本原因，并提供解决方案，减少人工干预和错误率。
总结词
自动化诊断系统
智能修复、自动修复、一键解决、减少人工干预
通过AI智能技术，实现系统的自动修复，包括操作系统、应用程序、数据库等方面的问题。减少人工干预，提高修复效率和准确性，降低故障对业务的影响。
总结词
详细描述
自动化修复系统
总结词
预测分析、风险预警、事前控制、提前预防
详细描述
利用AI智能的预测分析技术，对系统性能进行预测分析，提前发现潜在的风险和问题，及时进行预警和事前控制，实现提前预防和减少故障发生。
自动化预警系统
04
融合方案与优化策略
AI智能与智能运维的融合方案
自动化修复
当出现故障或异常时，AI智能可以快速分析并自动修复问题，提高运维效率。
随着混合云架构的普及，智能运维平台将需要更好地支持混合云环境，实现对多云资源的统一管理和监控。
未来发展趋势与展望
感谢观看
THANKS
监控模型的运行状态，定期进行维护和更新，以确保模型的准确性。
模型监控与维护
模型部署与优化
03
智能运维平台建设总结词实监控、可视化、异常检测、告警通知
详细描述
通过AI智能技术，实现对IT系统的实时监控，包括CPU、内存、磁盘、网络等资源的使用情况，提供可视化图表和数据，及时发现异常情况并发送告警通知，提高运维效率。
06
总结与展望
建设成果总结
自动化资源调度
基于AI算法，实现了对服务器、存储等资源的自动化调度和优化，提高了资源利用效率和系统性能。
人工智能智能运维平台解决方案
键性能指标数据。
阈值自动设定
02
根据历史数据和业务需求，自动设定监控阈值，及时发现异常
情况。
预警通知
03
一旦发现异常，通过短信、邮件、APP推送等方式及时通知相
关人员处理。
故障自动诊断与定位
1 2
故障自动识别
利用机器学习算法，自动识别系统中的故障和异 常。
故障原因分析
通过分析系统日志、网络流量等数据，快速定位 故障原因。
03
人工智能技术的发展为运维领域带来了新的解决方 案。
解决方案的必要性
提高运维效率和稳定性，降低故障率。 自动化运维流程，减少人工干预。 提升企业竞争力，为业务发展提供有力支持。
02
人工智能技术在运维领域的应用
自动化监控与预警
实时数据采集
01
通过AI算法和传感器技术，实时采集服务器、网络、应用等关
04
实施方案与步骤
需求分析与设计
需求调研
深入了解企业运维需求，明确平台需要解决的问题和目标。
功能设计
根据需求调研结果，设计平台的功能模块和业务流程。
架构设计
确定平台的整体架构和技术路线，确保平台的稳定性和可扩展性。
技术选型与集成
技选型
根据平台需求和架构设计，选择合适的人工智能技术和工具。
数据集成
数据质量
数据质量对人工智能模型的准确性和可靠性至关重要，低 质量的数据可能导致模型性能不佳。
安全风险
数据安全
保障数据隐私和安全，防止数据泄露和被恶意攻击。
系统安全
确保平台免受网络攻击和病毒侵害，提高系统安全防 护能力。
权限管理
严格控制用户访问权限，防止未经授权的访问和操作 。
智慧运维解决方案
2.实现对信息系统运行状态的实时监控，确保系统稳定可靠运行。
3.提升运维团队的管理水平，提高服务质量。
4.降低运维成本，提高企业经济效益。
三、解决方案
1.构建运维管理平台
（1）采用先进的技术架构，构建一套具有高度可扩展性、灵活性和易用性的运维管理平台。
（2）实现运维资源的统一管理，包括人员、设备、软件、知识库等。
四、实施步骤
1.项目立项与筹备
-成立项目组，明确项目目标、范围、预算等。
-开展需求调研，了解现有运维痛点、需求。
2.方案设计与评审
-根据需求，设计智慧运维解决方案。
-组织专家评审，确保方案的科学性和可行性。
3.系统开发与测试
-按照设计方案，开发运维管理平台。
-开展系统测试，确保功能完善、性能稳定。
4.部署与试运行
-制定完善的运维安全管理制度，确保运维操作合规。
-实施严格的权限管理，遵循最小权限原则。
-开展运维操作审计，确保操作可追溯。
-定期进行安全培训，提高运维人员安全意识。
5.优化运维服务流程
-规范化运维服务流程，明确各环节职责和标准。
-提供多渠道服务支持，如在线客服、远程协助等。
-建立服务满意度评价体系，持续改进运维服务质量。
四、实施步骤
1.项目立项：明确项目目标、范围、预算等，成立项目组。
2.需求调研：深入了解企业运维现状，收集用户需求。
3.方案设计：根据需求，设计智慧运维解决方案。
4.系统开发：按照设计方案，开发运维管理平台。
5.系统部署：在试点部门部署运维管理平台，进行试运行。
6.培训和推广：对运维人员进行培训，逐步推广至全公司。
AI智能+智能运维可视化平台建设综合解决方案
ai智能的优势与局限
03
智能运维可视化平台设计
提高运维管理效率
01
通过智能化、可视化的手段，提高运维管理的效率和响应速度。
可视化平台建设目标
降低运维成本
02
通过集中式、标准化的管理，降低运维成本和人力资源浪费。
增强系统可靠性
03
通过实时监控、预测性维护等手段，增强系统的可靠性和稳定性。
1
可视化平台架构设计
优化资源配置
通过机器学习和大数据分析技术，对运维资源需求进行分析和预测，合理安排资源计划，提高资源利用效率。
能够提高运维效率和准确性，降低运维成本，减少人力投入，提高服务质量。同时，能够实现数据分析和预测，提供决策支持，优化运维流程。
优势
需要大量数据进行训练和学习，对数据质量和算法性能要求较高。同时，目前ai智能技术还无法完全替代人类专家决策，仍需要人工干预和判断。
AI智能预测
解决方案的价值体现
通过AI智能监控和可视化呈现，提高运维管理效率，降低人力成本。
提高运维管理效率
提高系统可靠性
提高数据分析准确性
加速数字化转型
及时发现和预警故障，提高IT系统的可靠性和稳定性。
通过AI智能技术，提高数据分析的准确性，为企业决策提供有效支持。
通过优化IT运维管理策略，加速企业数字化转型，提高企业竞争力。
可视化智能运维平台技术实现
数据标准化
建立统一的数据规范，对数据进行标准化处理，保证数据的质量和可用性。
数据过滤和去重
在数据采集过程中，对数据进行过滤和去重，避免重复数据的采集。
数据压缩和加密
对采集到的数据进行压缩和加密处理，以减少数据传输量和保障数据安全。
AI智能+智能运维可视化平台建设综合解决方案
提升用户体验
通过实时监控和可视化呈现，让用 户能够快速了解系统状态和问题，
提升用户体验。
降低成本和错误率
通过自动化和智能化运维，减少人 工干预和错误，降低成本和错误率 。
实现运维数据价值最大化
通过数据分析和挖掘，发现潜在问 题和优化点，实现运维数据价值最 大化。
02
建设方案概述
建设内容与架构
推动产业发展
该研究成果将推动AI智能+智能运维可视化平台建设相关产业的 发展，为社会带来更多的经济效益和社会效益。
THANKS
感谢观看
采用Elasticsearch和MySQL的 组合方式，实现数据的快速检索 与存储。
平台功能模块介绍
设备管理模块
01
对平台管理的所有设备进行统一管理，支持设备的快速接入与
配置，支持设备的状态监控与告警。
数据分析模块
02
对平台收集的数据进行可视化展示，支持多维度的数据分析与
挖掘，支持数据的快速检索与查询。
平台建设内容
主要包括智能运维可视化平台和AI智能分析模块的建设。
平台架构
采用微服务架构，支持容器化和弹性伸缩，支持横向和纵向的扩展。
技术实现方案
01
02
03
前端技术
后端技术
数据存储
采用React框架，基于组件化的 开发模式，实现可复用的UI组件 。
采用Spring Cloud框架，实现 微服务的拆分与治理，支持服务 的快速迭代与发布。
2
运维人员需要处理大量的数据和日志，以及进 行故障排查和性能优化等工作，传统的手工操 作方式效率低下且容易出错。
3
基于以上背景，企业需要构建一个AI智能+智能 运维可视化平台，以提高运维效率和准确性， 降低成本和错误率。
智能运维解决方案
智能运维解决方案第1篇智能运维解决方案一、背景随着信息技术的快速发展，企业信息化建设日益成熟，IT系统已成为支撑企业业务发展的重要基石。
在此背景下，如何确保IT系统的稳定、高效运行，降低运维成本，提高运维质量，成为企业面临的重要课题。
智能运维作为解决这一问题的有效手段，通过引入人工智能、大数据等技术，为企业提供自动化、智能化的运维管理方案。
二、目标1. 提高运维效率，降低运维成本。
2. 提升IT系统稳定性，减少故障发生。
3. 提高故障处理速度，降低业务中断时间。
4. 提升运维团队技能水平，提高运维质量。
三、解决方案1. 自动化运维工具部署（1）部署自动化部署工具，实现快速、可靠的软件部署。
（2）部署自动化监控工具，实现对IT系统的实时监控，发现并预警潜在故障。
（3）部署自动化备份工具，确保重要数据的安全。
2. 故障自愈（1）搭建故障自愈平台，实现对常见故障的自动修复。
（2）制定故障自愈策略，提高故障处理速度。
（3）对故障自愈效果进行评估，不断优化自愈策略。
3. 智能分析（1）收集并分析运维数据，发现系统运行中的潜在问题。
（2）利用人工智能技术，实现对故障的预测和提前干预。
（3）构建运维知识库，为运维团队提供决策支持。
4. 运维流程优化（1）梳理现有运维流程，找出存在的问题。
（2）优化运维流程，提高运维效率。
（3）制定运维管理制度，确保运维工作的规范化、标准化。
5. 培训与支持（1）定期组织运维培训，提升运维团队技能水平。
（2）提供技术支持，解决运维过程中遇到的问题。
（3）搭建运维交流平台，促进运维团队之间的经验分享。
四、实施步骤1. 项目启动：成立项目组，明确项目目标、范围、时间表等。
2. 需求分析：收集企业运维现状，分析存在的问题，确定解决方案。
3. 设计与开发：根据需求，设计并开发自动化运维工具、故障自愈平台等。
4. 部署与实施：在试点环境下部署智能运维解决方案，进行测试与优化。
5. 推广与培训：在全网范围内推广智能运维解决方案，并组织相关培训。
智能运维解决方案
智能运维解决方案随着信息技术的不断发展和智能化的迅速普及，智能运维解决方案正在成为各行业中提高效率和降低成本的重要工具。
智能运维解决方案是指利用人工智能、大数据分析和自动化技术来实现设备运行的智能化管理和运维优化。
本文将介绍智能运维解决方案的背景、应用领域和未来发展趋势。
一、背景在传统的设备运维管理中，人工调度和维护成本高昂，而且容易出现人为疏忽和错误。
而智能运维解决方案借助先进的技术手段可以高效地识别和处理各类设备故障，提高故障诊断的准确性和效率，降低运维成本，提升设备运行的稳定性和可靠性。
二、应用领域智能运维解决方案广泛应用于电力、交通、通信、制造等行业。
在电力行业，智能运维解决方案可以帮助企业监测电网运行状态，及时发现和处理各类故障，提高电力供应的安全性和可靠性。
在交通领域，智能运维解决方案可以对公共交通设备进行实时监控和管理，根据交通流量和需求进行智能调度，提高交通系统的效率和运行质量。
在通信行业，智能运维解决方案可以及时发现和排除网络故障，提高通信服务的可靠性和稳定性。
在制造业，智能运维解决方案可以帮助企业实现设备的智能化管理，提高生产效率和产品质量。
三、未来发展趋势智能运维解决方案的发展势头非常迅猛，未来还有很大的发展空间和潜力。
首先，随着人工智能和大数据技术的不断进步，智能运维解决方案可以更加精准地分析和预测设备故障，提高故障处理的效率。
其次，智能运维解决方案还可以与物联网技术结合，实现设备的远程监控和远程操作，进一步降低维护成本和人力投入。
此外，智能运维解决方案还可以通过建立设备故障数据库和知识图谱，实现知识的积累和共享，提高运维人员的工作效率和决策能力。
总之，智能运维解决方案作为一种新兴的管理工具，正在成为各行业提高效率和降低成本的重要手段。
它的发展将为企业提供更加精准、高效的设备管理和运维服务，进一步推动工业智能化的进程。
随着技术的不断进步和创新，我们有理由期待智能运维解决方案在未来的应用和发展中发挥更大的作用。
AI智能+智能运维平台建设整体解决方案
根据业务需求，设计合理的网络架构，实现数据高速传输和信息安全保护。
网络架构设计
03
专家诊断系统
建立专家诊断系统，提供故障原因分析和建议，提高故障处理的效率和准确性。
基于AI智能的故障预测及处理方案
01
故障预测模型
利用历史数据和AI智能算法，构建故障预测模型，提前预测可能发生的故障。
02
AI智能在智能运维平台建设中的应用与价值
市场规模持续扩大
随着企业对数字化转型的重视以及AI技术的不断发展，AI智能与智能运维平台建设的市场规模将持续扩大。
AI智能与智能运维平台建设的市场前景
技术创新推动市场发展
随着AI技术的不断创新和发展，将会涌现出更多新的应用场景和商业模式，进一步推动AI智能与智能运维平台建设市场的发展。
降低成本
通过自动化和智能化管理，减少人工干预和运维成本，提高运维效率和质量。
AI智能+智能运维平台的未来趋势
未来，AI智能技术将更加成熟，能够实现更加复杂、精细化的运维管理。
智能化程度更高
未来，AI智能+智能运维平台将与企业的各种应用系统进行高度集成，实现数据共享和业务协同。
集成度更高
未来，AI智能+智能运维平台将具备更高的自动化程度，能够自动检测、预警、诊断和解决问题。
自动化程度更高
未来，AI智能+智能运维平台的应用领域将更加广泛，不仅限于IT运维领域，还将拓展到金融、医疗、工业等领域。
更广泛的应用领域
05
结论与展望
提升运维效率
AI智能+智能运维平台建设的结论
降低成本
增强可靠性
提高服务质量
更全面的可观测性
人工智能智能运维平台建设综合解决方案
应用场景二：电商行业
VS
智能运维平台在物流行业的应用可以提高物流效率和服务质量，降低运营成本和风险。
详细描述
智能运维平台通过自动化、智能化手段，对物流业务进行实时监控、预警、故障排查和修复，提高物流效率和服务质量。同时，通过数据分析，可以优化运输路线和仓储管理，降低运营成本和风险。在物流行业，智能运维平台还可以实现客户服务和客户关系管理，提高客户满意度和忠诚度。
安全性与可靠性的提升
随着业务对IT系统的依赖程度不断增加，未来的智能运维平台将会更加注重安全性与可靠性的提升，保障业务连续性。
智能化与自动化的融合
未来的智能运维平台将会更加注重智能化与自动化的融合，以实现更加高效、智能的运维管理。
云计算与边缘计算的结合
未来的智能运维平台将会更加注重云计算与边缘计算的结合，以实现更高效、更灵活的资源管理和调度。
范围和限制
02
智能运维平台概述
智能运维平台
是指基于人工智能和大数据技术，通过对IT基础设施的全面监控和预测性分析，实现自动化运维、优化资源配置、提升业务连续性和降低运营成本的综合解决方案。
特点
1）智能化：利用AI和机器学习技术进行自动化分析和预测；2）集成化：整合多平台、多工具和多技术；3）可视化：提供直观、实时的数据展示；4）可定制化：根据不同企业的需求进行定制化开发。
01
引言
随着企业业务的快速发展，IT系统规模日益庞大，传统运维方式已无法满足现代企业的需求，如故障发现不及时、处理效率低下等。
当前IT运维管理面临的问题
近年来，人工智能技术得到了快速发展，其强大的数据处理、预测分析和自动化能力为解决这些问题提供了新的解决绍
目的
通过建设基于人工智能技术的智能运维平台，实现对IT系统的实时监控、故障预测和自动化处理，提高运维效率和质量。
AI智能+智能运维平台建设整体解决方案
AI技术可以应用于智能制造、智慧城市、智慧医疗、智慧金融、智慧教育等领域，为人们 的生活带来便利和效率。
AI智能在运维平台中的应用
01
自动化监控
AI技术可以实时监控系统运行状态，自动检测异常，及时报警，提高
监控的准确性和效率。
02
预测性维护
通过AI技术对系统运行数据的分析，可以预测可能出现的问题，提前
未来发展趋势与展望
随着技术的不断进步，AI智能+智能运维平台 将会更加智能化和自动化，实现对运维过程的 全面感知、预测和决策支持。
未来，该平台将会应用于更多的行业和领域， 拓展其应用范围和深度，成为企业数字化转型 的重要支撑。
同时，随着数据安全和隐私保护的重视，平台 将会更加注重数据的安全性和隐私保护措施， 保障企业的数据安全和合规性。
《AI智能+智能运维平台建设整 体解决方案》
xx年xx月xx日
目 录
• 引言 • AI智能应用 • 智能运维平台建设 • 解决方案的亮点与价值 • 结论与展望
01
引言
背景介绍
当前IT运维管理面临着诸多挑战，如海量设备监控、故障快 速定位、自动化响应等。
随着人工智能技术的发展，AI智能运维逐渐成为解决这些问 题的有效手段。
02
AI智能应用
AI智能技术介绍
AI智能技术定义
人工智能（AI）是一种模拟人类智能的技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等 技术，能够实现自动化决策、语音识别、图像识别等功能。
AI智能技术发展历程
自20世纪50年代以来，AI技术经历了从专家系统、知识表示、推理等早期阶段，到机器 学习、深度学习的快速发展，现在已经应用于各个领域。
AI智能智能运维可视化平台建设综合解决方案
总结词：动态优化、高可用性、快速响应
详细描述
08
总结与展望
统一的可视化平台
整合多个系统的数据，提供一个统一的可视化平台，提高运维管理的效率和便利性。
自动化的流程管理
通过自动化流程管理，减少人工干预，提高工作效率和准确性。
智能化的监控和预警
01
03
02
身份认证与权限管理
建立身份认证和权限管理制度，确保只有合法用户能够访问系统，并限制其访问权限。
防病毒与防恶意软件
安装可靠的防病毒和防恶意软件，及时检测和清除系统中的病毒和恶意软件。
系统备份与恢复
定期备份系统数据，确保在系统出现问题时能够及时恢复到正常状态。
系统安全保障
部署防火墙和入侵检测系统，防止未经授权的访问和网络攻击。
防火墙与入侵检测
采用安全的加密协议，确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。
数据传输加密
对网络流量和系统日志进行审计和监控，及时发现和处理安全事件。
安全审计与监控
网络安全保障
06
综合解决方案优势分析
03
自动化修复
通过自动化脚本和工具，自动修复常见的系统问题，减少故障恢复时间。
提高运维效率
01
自动化监控
安全性技术
采用身份认证、权限控制、数据加密等技术，确保系统的安全性。同时，采用防火墙、入侵检测等技术，防止未经授权的访问和攻击。
平台技术实现
数据采集技术
采用多种数据采集技术，如SNMP、TCP、UDP等协议，实现对IT设备、应用系统、网络等对象的实时数据采集。
数据处理技术
采用分布式数据存储和计算技术，如Hadoop、Spark等，对采集数据进行处理和分析，提高数据处理效率和准确性。
智能运维解决方案
智能运维解决方案
《智能运维解决方案》
随着信息技术的不断发展，企业的IT基础设施规模不断扩大，传统的运维方式已经不能满足大规模、复杂性和多样性的技术需求。
面对这一挑战，智能运维解决方案应运而生，成为了企业提高效率、降低成本的重要手段。
智能运维解决方案基于人工智能和大数据技术，通过对运维数据进行实时分析和处理，提供全面的运维管理和监控服务。
运用智能算法对系统进行预测和诊断，及时发现并解决潜在问题，降低系统故障风险和运维成本。
同时，智能运维解决方案还能够根据实际情况，进行智能化运维调度和优化，提高IT资源
的利用效率。
在实际应用中，智能运维解决方案可以帮助企业实现自动化的运维管理，大大减轻了运维人员的工作负担。
通过智能化的监控和分析，运维团队可以更好地把握系统的运行情况，及时发现和解决问题，保障系统的稳定和安全。
此外，智能运维解决方案还可以提供详尽的数据分析和报告，帮助企业领导层对
IT运维工作进行全面的评估，为决策提供重要依据。
总的来说，智能运维解决方案是一个全新的IT运维管理范式，不仅可以提高企业的运维效率和质量，还可以降低运维成本，为企业创造更大的价值。
随着人工智能和大数据技术的不断发展，相信智能运维解决方案将在未来发挥越来越重要的作用。
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
持
察
AIOps
察
机器学习
洞
大数据
续
平台
持
持
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
运维人员
过去：运 维十到几 十台设备 IT设备和数 据
运维人员 目前/未来：运 维设备数量10倍 －100倍增长
IT设备和数 据
IT运维现状
全新架构-系统复杂
基础架构：云化 应用： 微服务化 双态数据中心：传统架 构+互联网架构
运维对象、数据激增
运维对象：网络、主机、OS、 存储、中间件、各类业务应 用 数据多样化：日志、指标、 告警、时间 …
结合领域知识的人工智能算法
人工智能算法
聚类、决策树、随机森林、卷 积神经网络
AI Ops
运维领域知识
异常检测、多维分析、 根因分析、故障预测
行业运维经验
金融、运营商、互联 网、政府、大型企业
OneAPM人工智能算法与分析平台
应用层
自适应异常检测 多维异常问题定位 故障根因分析 异常预测
发现问题
定位问题 关联分析 故障拓扑图 故障树 根因分析 调用链 告警压缩
J-Measure Two-sample test Apriori FP-Growth
分类 聚类 决策树 逻辑回归
DNN CNN LSTM/RNN NLP
机器学习 算法层
卡尔曼 时序数据分解 Holt-Winters
基础数据 层
RMDB 事件
MQ 指标
NoSQL 日志
TSDB 工单
HDFS 作业
MPPDB
什么是AIOps
AIOps，即基于人工智能的IT运维（Artificial
监测 （观察）
续 持
服务管理 （交互）
洞 察
Intelligence for IT Operations） ，是由
Gartner定义的IT运维管理新类别。
AIOps
机器学习 大数据
持 续 洞 察
察 洞 续 持
平台
AIOps将服务管理、性能监测、自动化结合在
人工智能+智能运维平台解决方案
大数据 云平台
——用人工智能点亮您的IT数据
目 录
1.从人工到人工智能 2.用人工智能点亮您的IT数据 3.迈出AIOps的第一步
Contents
Part 1
从人工到人工智能
当前运维和业务团队面临的困境
不是没有数据，而是数据太
多
不是不想分析，而是无从下 手
IT运维现状
• • • 及早发现风险，防止其发展为故障 及时发现故障，进行止损、诊断和修复 运维的重要基础
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
算法自我容错
依据反馈，对算法和参 数进行优选，减少人工 干预
场景动态适配
基于迁移算法学习，自 动适配场景变化
异常精准检测
监控
什么是KPI异常检测
KPI（Key Performance Indicator）：用于反映服务的健康程度。
• • 如：服务请求数、拒绝数、响应时间、流 、订单等 如：服务 CPU、内存、 络、磁盘等
KPI 异常行为：潜在的风险、故障、bugs、攻击...... KPI 异常检测：用于识别 KPI 时序曲线上的异常行为。
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
交易数据
任意IT数据
网络数据
应用数据
用户体验数据
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
如何从IT数据中获得洞察？
人工智能算法与分析篇
从人工到人工智能
人工运维
AIOps
• 降低系统低效对业务的影响
• 挖掘海量数据的业务价值
• 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
• 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
AIOps的核心价值
故障止损
故障规避
故障发现
故障修复
AIOps将在5-10年内成为ITOM的主流技术
From Gartner’s Report
Part 2
用人工智能点亮您的IT数据
OneAPM智能运维平台解决方案
场景可视化 深度挖掘 服务分析 多维指标告警 数据建模
大规模事务处 理
海量数据实时接 入
排障困难-排障周期长
依赖工程师技能经验 跨部门运维，责任界定困 难 业务的支撑对排障时效性 要求更高
IT 运维面临的挑战
数据管理 • 无法统一管理，快速查询 • 无法满足企业合规需求
数据分析
依赖专家
手动运维
• 查询难 • 分析难 • 对比难 故障定位 • 人员利用率低 • 故障根源定位难 运维成本 • 成本高，效率低 • 业务投诉多，系统风险高
对比14种常用检测算法， 准确度排名第一
OneAPM自适应KPI异常检测结果展示
某大型互联网公司的KPI检测效果
什么是多维分析
发现业务“关键指标KPI”瓶颈，为正确决策提供依据。例:“响应时间”在什么条件下会慢？
交易时间、失败率、闪退率、销售额、 订单数、PV、转化率、用户数、 用户增速、留存率、 投诉率......
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。
自动化 （行动） 商业价值
From Gartner’s Report
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 机器学习 算法
解决问题 单故障止损 灰度版本止损 配置优化
其他 成本分析 容量规划 资源调度
技术能力 层
数据源异常标记 单指标异常检测 多指标异常检测
AIOps 算法层
指标分布预测
指标聚类
KPI联动分析
KPI事件关联
日志事件序列 提取
日志事件模板 提取
ARIMA
奇异谱变换（SST） DiD DBSCAN Pearson关联分析
关键指标 属性1 属性2 …… 属性n
运营商、省份、城市、移动设备类型、软件版本号、移动端模块、浏览器版本、 无线网络参数、服务器端模块、后台负载、用户年龄、用户性别......
• 多维度，个性化，角色化，场景化展示
• 算法自我修改演进，新算法创建
• 智能化选择，异常检测，异常定位，根因分析
分析 计算
大数据
事件 日 志
• 数据建模，模式识别，趋势识别，故障隔离
• 数据清洗，去重，过滤，关联，生成新数据
• 集中统一管理，历史数据存储，实时数据存储
监 控
工 单
任务
数据源
• 全量，海量，多样性，复杂性IT数据