智能运维中的告警管理（运维告警平台）

本篇文章给大家谈谈智能运维中的告警管理，以及运维告警平台对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享智能运维中的告警管理的知识，其中也会对运维告警平台进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、运维告警管理——告警的灵活分派
• 2、智能运维是如何抑制告警风暴的？
• 3、智能运维有哪些好处？

运维告警管理——告警的灵活分派

当下运维人员的一大头疼事，便是复杂而凌乱的告警，无法将告警信息进行灵活分类，通知给不同的人，这样就加大了 IT运维 人员对告警信息的判断难度，进而无法快速的的定位到根因，也就无法快速的解决问题。

睿象云 智能告警 平台Cloud Alert（简称CA）快速接入各类事件，通过人工智能算法自动发现、诊断、修复IT系统运行事故，并能帮助企业形成最佳事件管理流程，让业务运行更加安全可靠；

灵活的分派策略：

在CA的分派策略当中，用户可以根据不同的应用，选定不同的筛选条件，将条件相结合，让指定的告警通知到特定的人；例如：在zabbix应用中，用户可以选择告警级别、告警内容、主机、服务、告警对象、hostgroups、applications等筛选条件，将告警条件相结合，使得告警通知到的人。用户也可以选择将告警通知到组、排班、钉钉、企业微信等协作通知方式；为了防止重要的告警遗漏，CA平台也推出了分派升级策略，当告警在用户指定的时间内未被认领或关闭时，会通知到第二负责人，同样的也可以设置第三、第四负责人，以此类推。

功能详情见视频： http://video.aiops.com/CA.assignment.mp4

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智能运维是如何抑制告警风暴的？

通常智能运维中的告警收敛场景智能运维中的告警管理，以机器学习算法为驱动智能运维中的告警管理，对海量的告警事件进行降噪和关联分析，辅助根因定位并可沉淀故障处理的知识，从而提升企业的运维效率，降低运维成本。 告警产生后，AIOps系统通过算法甄别 内容相关性（重复性、相似性）、时序相关性和拓扑相关
性 事件来进行告警事件的自动化抑制。这类收敛抑制，往往能得到99%的告警压缩率，极大地提高了告警有效性。

在一个完整的智能运维告警产品里，除了告警收敛，还可以基于故障传播链及拓扑信息 ( 可选 ), 智能发现突发故障场景智能运维中的告警管理；基于告警“熵值”算法，实现告警的动态优先级推荐；通过时序以及拓扑关系定位故障场景根因，并进行根因标记。当这些都可以完成时，由告警事件一步步引导的根因定位和排障，才是真正智能运维发挥了作用。

智能运维有哪些好处？

随着企业数字化转型的加速，IT运维数据也迎来了爆发式增长，随之产生了更多的挑战。对于众多企业来说，在IT建设的过程中都部署过各种运维工具，但各类监控数据只会保存并做固定阈值的简单告警，这些数据互相之间不通，无法对数据进行统一分析。传统运维工作依赖工程师的经验，难以复制和留存。

部署智能运维系统后，能有效地解决这些痛点，提高运维效率。即便是现有的工程师数量也能应对数百倍增长的数据和系统。

完整的智能运维系统包含：

（1）数字运维中台：提供数据治理服务、流批一体化服务和AI算法平台服务。

（2）统一监控中心：将监控对象与运维数据关联，实现对象视角的全面可观测性方案

（3）告警辨析中心：智能化集中告警，构建闭环告警管理

（4）指标解析中心：集中管理监控指标，AI算法智能化检测分析

（5）日志精析中心/日智速析专家：海量数据处理，串联及多维分析，实时聚类检测

（6）运营决策中心：多源数据接入，多设备统一管理，自定义观测场景

简单说来，就像智能手机最终替代传统手机一样，未来的IT运维也会由智能运维统领。除了实现运维工作的降本增效外，更能提供业务视角的观测，彰显运维数据的业务价值。（这一点已在多个客户处被验证）

关于智能运维中的告警管理和运维告警平台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。 智能运维中的告警管理的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于运维告警平台、智能运维中的告警管理的信息别忘了在本站进行查找喔。