aiops最佳实践（aiops落地实践）

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本文目录一览：

• 1、华为AIOps使能服务加速新基建运维智能化转型
• 2、相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里？
• 3、云智慧平台靠谱吗
• 4、有哪些做智能运维的服务商？
• 5、数字化运维具体要怎么做呢？企业通过这种途径，有啥好处？
• 6、钢铁是怎样炼成中谁对敌人的全部准备活动了如指掌？

华为AIOps使能服务加速新基建运维智能化转型

人工智能经历了六十多年的浮浮沉沉，随着计算算力的进步，算法的创新和互联网发展下的海量数据积累，人工智能技术未来十年将焕发出新的活力，成为最具有冲击力的 科技 发展趋势之一。

在HUAWEI CONNECT 2020期间，华为基于对电信领域的深刻理解和多年经验沉淀，带来了《AIOps使能服务》的分享，旨在结合电信领域应用场景，使能网络达到自动、自愈、自优和自治的自动驾驶网络，提升整个网络的效率，降低OPEX。

AIOps成为电信网络运维智能化转型趋势

随着“5G 新基建”的加速实施，数字经济发展迎来新的动能。不仅推动投资消费的快速成长，还将驱动各行业的数字化转型升级。随之而来的是网络问题复杂化与业务质量高要求的挑战，运维能力的演进成为电信网络能否持续发挥效能的关键因素。

电信网络运维作业正面临问题发现被动（75% 问题由用户发现），故障根因定位难（90% 时间用于问题定位）的业务挑战。同时，各专业运维支撑系统功能也面临开发周期长，闭环流程自动化程度低的技术瓶颈。因此，运营商期望引入AI实现智能运维，做到主动维护和故障自愈。

在运维支撑系统的演进方向上，AIOps（运用AI及大数据技术解决运维问题）已经成为电信行业运维智能化转型的趋势和共识：构建AIOps平台能力，支撑不同运维场景应用。在未来五年内，电信行业市场的运维系统和平台将加速AI能力的升级，成为电信领域AI应用的核心场景，投资占比达到60%。

因此，AIOps已经成为电信网络运维智能化转型趋势。通过构建电信领域AIOps平台能力，快速实现智能运维升级。

华为AIOps助力网络提升可靠性及使能智能化运维

按照自动驾驶网络的等级定义，运维的智能化目标是要实现全域、全流程的预测性运维，自动监控、定位、自愈。

华为AIOps使能服务作为自动驾驶网络AI引擎NAIE的核心能力，基于AI平台，提供了一系列的电信领域AIOps原子能力以及组合编排能力，使能网络管控析单元、智能运维解决方案等运维系统，最终帮助运营商打破原有的烟囱式建设方式，将各专业运维系统的应用与AI能力解耦，采用分层的服务化架构对接共享数据中心，集中提供AIOps能力，适配运维场景应用百花齐放的需求。

如下是华为AIOps使能服务预组合编排好的服务，可开箱即用：

kpi异常检测服务， 快速智能识别海量kpi/kqi的异常情况，广泛应用在网络性能和质量监控场景aiops最佳实践；

故障识别与根因定位服务， 根据海量告警结合对应网络拓扑和传播知识，实时识别故障及根因网元及告警，可自动学习知识规律，保证持续优化，可广泛应用在各种网络场景aiops最佳实践；

日志异常检测服务， 实现日志的自动分类和统计规律发掘，实时监控出系统的异常行为和相关日志，可广泛应用在IT及电信网络场景；

硬盘异常预测， 可智能预测短期内（14天）的硬盘故障，以采取规避预防措施，以免对业务产生影响，广泛支持主流厂商的HDD及SSD型号。

细数华为AIOps使能服务四大核心竞争力

提供丰富的AIOps原子能力： AIOps的原子能力覆盖运维全流程，包括预测、检测，定位、执行。原子能力库支持流量预测，故障预测，KPI异常检测，日志异常检测，CHR异常检测，异常关联分析，事件聚合，根因定位等20+原子能力。

作为电信领域的AIOps使能服务，具备两个核心特点：一是基于华为电信领域的经验，原子能力将AI算法与电信领域行业知识融合，预制了默认的电信领域模型参数，同时支持现网运行态的调优，解决当前通用算法模型在具体行业落地效果差的难题。目前，已经在现网得到了规模验证。

另一个是AIOps原子能力采用标准化模型规范，统一数据输入，参数配置，结果输出等接口。为AIOps单点原子能力到灵活的组合串接提供了基础。

组合编排与DevOps能力： 通过组合编排功能，使用者可选择业务场景所需的AIOps原子能力，通过可视化方式完成流程串接，并进行业务泛化参数配置，包括数据接入方式，模型参数，内置电信领域泛化参数，事件通知方式、可视化Dashboard等配置。上述能力支持可视化编排或接口调用方式实现。此外，基于NAIE平台训练服务，AIOps的原子能力库支持使用者根据实际业务需求开展算法模型的创新与开发，不断扩展AIOps能力。NAIE的生态服务也提供专业的人员培训赋能。

支持电信领域数据对接： 支持KPI、告警、日志、xDR等电信领域主流运维数据。支持Kafka，数据库，文件系统，Restful等电信运维系统的主流数据对接方式。AIOps使能服务提供通用的数据源对接和标准化数据治理组件，通过配置项快速建立与运维系统的数据源连接，通过SDK将不同的数据类型和格式治理成标准化的AIOps原子能力输入集，用于模型训练和推理。

场景组合服务： 围绕运维全流程（发现、分析、处理）提供预制典型场景组合应用，快速接入运维流程。

综上所述，华为AIOps使能服务作为智能运维AI能力引擎，融合AI的技术优势与华为在电信领域的专业优势，为运维系统的智能化演进提供AIOps平台能力支持，助力到各专业运维系统的应用快速上线，让运维专家专注场景应用设计和业务目标达成。

华为AIOps助力运营商及企业网络打造最佳实践

在KPI异常检测方面，电信网络中，通过KPI来预测和检测网络问题是最普遍的场景。通过AI算法基于 历史 数据自动生成每个KPI的动态门限，避免传统静态门限带来的误报和漏报。

华为NAIE融合了电信领域的运维业务特点，提供单指标/多指标检测，异常原因关联分析，模型的自学习调优等关键能力。目前已经用在核心网，无线，数通等不同业务领域。国内某运营商采用了核心网KPI异常检测服务以后，实现提前5小时识别异常并主动预警，降低了业务损失。

在告警根因定位方面，发现异常或者故障之后的定位是运维流程中的难点，如何准确的将多维度的异常、告警等事件进行汇聚，减少故障噪声，准确定位到具体原因？这些工作目前主要依赖专家经验或者手工分析，而且受限于分析算力和知识信息，效果并不好。

华为NAIE AIOps通过AI算法与业务的融合，支持多类异常/告警等事件的智能故障定位，自动实现时间，拓扑和故障传播图等维度的事件汇聚和根因定位。目前已经应用到无线接入网等业务领域，经过实际验证，无效上站减少60%，根因识别准确率85%+，运维效率整体提升15%。

写在最后，电信领域AIOps落地的关键是需要将行业知识与AI技术融合。网络运维系统的AIOps能力构建的趋势是业务与能力解耦，做到AIOps能力的复用、拉通，支持，适配运维场景应用百花齐放和快速上线迭代的需求。

因此，AIOps使能服务作为智能运维AI能力引擎，融合AI的技术优势与华为在电信领域的专业优势，为运维系统的智能化演进提供AIOps平台能力支持，助力到各专业运维系统的应用快速上线，让运维专家专注场景应用设计和业务目标达成。目前，华为AIOps使能服务已经在无线，核心网，数通等网络域得到了广泛的应用。

相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里？

作为一种将算法集成到工具里的新型运维方式，AIOps 可以帮助企业最大程度地简化运维工作，把 IT 从耗时又容易出错的流程中解放出来。

有了 AIOps，当 IT 出现故障隐患，运维人员不需要再等待系统发出故障告警，通过内置的机器学习算法以及大数据技术，就能自动发现系统的各类异常，从而实现从异常入手判断故障发生的可能性、严重性和影响，依赖机器对数据的分析结果，判断最佳的应对方案。

由此可以看出，基于 AIOps 的管理方法对监控式运维的底层技术实现了颠覆。传统 IT 运维管理工具更为关注突发事件（即告警）、配置和性能，而 AIOps 则更加关注问题、分析和预测，二者可谓互相补充相得益彰。

对 IT 运维人员而言，当一条告警被确认的时候，不但意味着你第一时间发现了业务故障，更意味着在故障发生的这一刻，业务已经受到了影响。而随着 AIOps 的出现，IT 部门可以通过机器学习和算法技术，事先发现 IT 系统的运行异常，提前进行故障的防范甚至规避措施，确保业务故障不出现或者少出现，这些对于 IT 和业务部门来说意义重大。

云智慧平台靠谱吗

靠谱的是正规平台。
云智慧汇聚经验与实力，在数据中台层打造了“智能心脏”——DOIA算法平台。该平台包含指标异常检测、指标预测、日志模式识别、根因分析与推荐、多指标分析、告警降噪等涵盖6大AIOps场景的20余个智能算法，将行业内对算法的最佳实践抽象成为50余个算法泛型，可帮助客户实现零调参的算法复用。

有哪些做智能运维的服务商？

擎创科技在AIOps领域多年的实践积累，赢得了不同行业客户的信赖，这其中不乏很多行业的头部客户。据业界报道，擎创科技的客户订阅复购率可以达到100%。首要原因是擎创科技确保客户的使用场景和生产运营融为一体。其次，客户不仅使用擎创科技的产品，而且还通过产品实施经验的分享和积累，调整算法模型参数，从而实现企业最佳实践。擎创科技更是连续四次被Gartner提名AIOps领域标杆服务商。

数字化运维具体要怎么做呢？企业通过这种途径，有啥好处？

用几页PPT来大概说一下吧

什么是数字化运维？

数字化运维的发展路径

数字化的服务平台

数字化运维价值

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钢铁是怎样炼成中谁对敌人的全部准备活动了如指掌？

钢铁是怎样炼成中谁对敌人的全部准备活动了如指掌？.保尔因为什么事情被赶出学校？
【保尔在圣经课上刁难神甫，后被神甫多次赶出教室，保尔对神甫怀恨在心，便在神甫家准备过节的面团里撒烟末儿，因此被赶出学校。】
2.被赶出学校后，母亲给保尔安排了一份什么差事？
【车站食堂洗碗工】
3.保尔的第一份工作是因为什么事情结束的？
【一天晚上，保尔值夜班，因为太累了忘记关水龙头，水把旅店淹了，因此结束了洗碗工的工作。】
4.保尔的第一份工作结束后，去了哪里上班？
【发电厂。】
第二章
5.保尔、克利姆卡和谢廖沙看见别着红蝴蝶结的人，他们是什么人？他们离开之前做了什么事？
【他们是游击队。离开之前，他们把存放的两万支步枪发给了工人和老百姓，并把朱赫来留了下来开展工作。】
6.红蝴蝶结走了之后，什么人进了城？他们进城之后颁布了什么命令？（请概况）【德国人。他们命令所有居民交出所有火器和其他武器，并规定每晚八点之后禁止通行。】
7.对于第一条命令，市民们是怎么做的？
【大部分居民交出了步枪，但仍然有六千支没有交上来。】
8.保尔有几支枪？是怎样得来的，在这一章里，去向如何？
【2支。步枪是从一个小男孩手里抢来的，手枪是从德国兵那里偷来的。两支枪都被保尔藏得很好，没有被德国兵找到。】
第三章
9.保尔去钓鱼的时候遇见的女孩是谁？她是什么人？
【冬妮娅。她是本地林务官的女儿。】10.保尔因为什么事情和人打了一架？和谁打架？
【苏哈里科为了讨好冬妮娅，试图赶走正在钓鱼的保尔，并出手打推保尔，保尔忍无可忍，两人打起架来。】
11.德国人为什么抓走了两个司机？还抓了哪些人？
【P42-44德国人抓住了两个司机，扬言他们两个是传递暴动宣言的嫌疑犯。此外，还抓走了罗曼和阿尔焦姆，阿尔焦姆一个钟头之后就被释放了。】
12.三个失踪的工人是谁？他们为什么失踪？
【阿尔焦姆、波利托夫斯基、勃鲁扎克。他们把机车上的德国人干掉了，后跳车离开。】
13.三个人失踪后，谁帮三个人与家里人联系？
【朱赫来】
14.三个人失踪后，在哪里落脚？从事什么工作？
【P50躲在乡下，住在勃鲁扎克一个舒服家里。在一个铁匠铺里打铁。】
15.保尔白天找了一份什么工作？他为什么要这样做？
【到木材厂打工。为了给自己买一身漂亮的衣物去见冬妮娅。】 关于aiops最佳实践和aiops落地实践的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 aiops最佳实践的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于aiops落地实践、aiops最佳实践的信息别忘了在本站进行查找喔。