AIOps = ITOM V4.0

  1. 统一

    需要打破数据孤岛,提供从应用到底层的统一覆盖能力。

  2. 完整

    需要在每一个监控覆盖层都采集到有助于问题快速定位和解决的大数据。

  3. 闭环

    除了负责异常通告,还需要负责异常定位,异常自愈。

  4. 智能

    除了被动式的防御,还能利用AI技术实现异常的提前预测。

AIOps的建设步骤

基于大数据和机器学习的AIOps智能运维

新监控将成为新ITOM的核心

  1. 自主可控

    全程自主可控: 启用开源架构(例如:Zabbix),从而能够改进封闭系统的缺点,实现业务弹性伸缩监控需求快速满足。

  2. 统一管理

    数据全程统一管理:统一采集 (All in one Agent ) 统一存储 (All in one Server ) 、统一展现 (All in one Portal ) 从而能够杜绝数据孤岛,提高运维尤其是异常处理的效率。

  3. 分析引擎

    建设数据分析引擎:重视 Server 的建设,在其中封装知识库和算法从而能够改进封闭系统的缺点,实现业务弹性伸缩监控需求的快速满足。

  4. 高性能

    新监控将带来数据量的几千倍变化,(监控对象*几十倍)*(采集粒度*几百倍)Agent+Server的性能保障。从而能够在享受新监收益的同时,不带来高风险和高代价。

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  1. 基础版

    支持从底层硬件到上层应用的全覆盖监控,完成数据采集,满足运维的基本需求。

  2. 高级版

    在全面监控的基础上定向解决运维痛点,如硬盘故障自动修复、业务链路应用及网络监控等。

  3. 智能版

    基于大量全面的监控数据,通过大数据和机器学习技术,实现如根因定位、智能预测等的智能化运维手段。

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结合人工智能和大数据技术,从日志等机器数据中进行快速故障定位、可视化分析、智能告警和知识挖掘。

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