智能运维相关事件分析（运维问题分析）

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本文目录一览：

• 1、智能运维是如何抑制告警风暴的？
• 2、智能运维适合哪些场景？都涉及哪些领域？
• 3、什么是AIOps智能运维？

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，以机器学习算法为驱动，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；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。

智能运维适合哪些场景？都涉及哪些领域？

当代社会智能运维相关事件分析的生产生活智能运维相关事件分析，许多方面都依赖于大型、复杂的软硬件系统智能运维相关事件分析， 包括互联网、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。这些系统的用户都期待有好的体验。 因而智能运维相关事件分析，这些复杂系统的部署、运行和维护都需要专业的运维人员，以应对各种突发事件，确保系统安全、可靠地运行。由于各类突发事件会产生海量数据，因此，智能运维从本质上可以认为是一个大数据分析的具体场景。

什么是AIOps智能运维？

智能运维AIOps平台智能运维相关事件分析，往往是通过大数据、机器学习和可视化智能运维相关事件分析的方式让IT运维工作变得更高效。企业基础设施与运维负责人应该尽早启动AIOps平台部署工作智能运维相关事件分析，优化当前智能运维相关事件分析的性能分析，并在未来两年至五年内扩展至IT服务管理和自动化领域。

AIOps平台是将大数据与机器学习功能相结合的软件系统，主要对IT系统不断产生的数据量、类型和速度进行拓展性的采集和分析，以支撑IT运维的主要功能。该平台能够同时使用多个数据源、数据采集方法、数据分析及演示技术。

AIOps可以应用到广泛的IT运维流程及场景中，包括性能分析、异常检测、事件关联分析、IT服务管理和自动化。

核心功能包括：

从各种数据源中提取数据

对提取的数据进行实时分析

对存储的数据进行历史分析

提供数据访问接口

存储采集数据

使用机器学习技术

根据分析结果启动操作

AIOps在企业中日益占据主导地位，而一些成熟的组织已正在利用该技术为企业领导者提供决策支撑。

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