睿象云智能告警平台的分派策略
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2023-03-08
aiops框架大全（sguap框架）
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本篇文章给大家谈谈aiops框架大全，以及sguap框架对应的知识点，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aiops框架大全的知识，其中也会对sguap框架进行解释，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！
许多企业正在使用 RPA 来提高成本和 IT 流程的效率。在许多情况下，减少错误、时间、成本和冗余操作可以改善客户和其他利益相关者的工作流程。
RPA 的核心是帮助组织自动执行大量完成的已定义的、多步骤的手动任务。RPA 通过创建复制人类行为以与现有应用程序界面交互的软件机器人来做到这一点。
RPA 有可能将成本降低 30% 到 50%。这是一项明智的投资，可以显着提高组织的底线。它非常灵活，可以处理广泛的任务，包括进程复制和网络抓取。
RPA 可以帮助预测错误并减少或消除整个流程。它还通过使用智能自动化帮助您在竞争中保持领先。它可以通过创建个性化服务来改善数字客户体验。
开始使用 RPA 的一种方法是使用开源工具，这些工具没有预付费用。以下是您的第一个 RPA 计划要考虑的五个选项，每个选项的优缺点，以及有关如何为您的公司选择正确工具的建议。
在埃森哲，我的团队主要使用商业工具实施 RPA，但我们也使用开源工具，并且可能会为给定的客户使用组合。也就是说，开源选项是一种轻松涉足 RPA 领域的方法，无需对软件进行大量投资。
与商业 RPA 工具相比，开源降低了您的软件许可成本。另一方面，它可能需要额外的实施费用和准备时间，并且您需要依赖开源社区的支持和更新。（有关一些潜在缺点的更多详细信息，请参阅“使用 AIOps，在开源之前三思而后行”中的讨论。）
是的，商业和开源 RPA 工具之间存在权衡——我会在一分钟内讨论这些。但是，当用作 RPA 实施的操作组件时，开源工具可以提高企业项目的整体投资回报率。这是我们的竞争者名单。
Taskt 以前称为 sharpRPA，是一个免费的 C# 程序，使用 .NET 框架构建，具有易于使用的拖放界面，让您无需任何编码即可自动化流程。
我的团队经常与只有 C# 开发技能的客户合作，Taskt 是 C# 为中心的团队用来开始 RPA 的好工具。
您可以通过 GitHub 上的示例来探索 Taskt，您还可以在其中找到设置任务自动化流程的分步指南。我们的许多开发人员都有强大的 Microsoft/Azure 背景，并发现使用 C# 使用 Taskt 创建脚本要容易得多。该工具具有 Microsoft 的影响力，这将使喜欢 Visual Studio 或 Azure 开发环境的团队受益。
底线：如果您的团队习惯于开发 Microsoft C# 解决方案，Taskt 是一个很好的工具。
Robot Framework 庞大的开源开发者社区使其成为该列表中最先进、最稳定的开源 RPA 解决方案。使用 Robot Framework 有几个主要好处：
供应商联盟支持开源社区更新核心产品。
Robot Framework 在多个平台上运行，使开发团队更容易采用和实施它。
核心框架可以通过扩展的插件库进行扩展。
复制自动化的默认机器人可以根据企业的需求进行扩展。
虽然我的团队经常使用 Robot Framework，但该工具很复杂，如果您正在寻找第一个 RPA 解决方案的原型或者如果您是 RPA 新手，那么它可能不是最佳选择。也就是说，经验丰富的 RPA 开发人员将欣赏您如何使用 Robot Framework 来管理复杂的 RPA 任务。
TagUI 是一种多层且复杂的工具，具有丰富的脚本语言，可让您完成复杂的 RPA 指令。您使用 TagUI 的脚本语言开发每组指令，称为“流程”，并将其保存在扩展名为“.tag”的文本文件中。然后，您可以使用终端窗口/命令提示符执行每个流程。
每个流脚本可以识别以下内容：
访问网站或打开应用程序的说明
在哪里点击屏幕
要键入的内容
IF 和 LOOP 指令
TagUI 脚本语言的丰富性使其成为我们团队的最爱。我们可以快速启动并运行该工具，脚本可以作为 .tag 文件共享以创建库，并且维护脚本库很容易。TagUI 适用于实施 RPA 的中级或高级团队。
UI.Vision（以前称为 Kantu），既可以作为桌面上的独立客户端运行，也可以作为 Web 浏览器中的插件运行。它不需要您学习如何编写脚本，因为它是由点击式界面驱动的。如果您是 RPA 新手并且 IT 资源有限，那么这使得 UI.Vision 成为一个很好的工具。
也就是说，我的团队很少使用 UI.Vision。我们使用它在现场演示中展示 RPA 的功能，但该工具缺乏此列表中其他工具支持的更复杂场景所需的功能——这是您通过点击式界面获得的权衡。更复杂的控件需要 UI.Vision 不支持的脚本和终端窗口访问。
虽然 Open RPA 提供了许多自定义和自动化功能，但其主要区别在于其架构。简而言之，Open RPA 是一个成熟的工具，可以为各种规模的公司提供支持和扩展。它支持上面列出的其他工具列出的许多功能，包括：
远程管理
远程处理状态
与领先的云提供商集成
调度
分析仪表板
由于开源社区中有许多积极的项目贡献者，因此此处列出了 Open RPA；您可以期望每周看到几次更新。我的团队在使用 Open RPA 方面的接触有限，因此我们无法保证，但我将其列为您可能想要尝试的替代解决方案。
对于许多中小型公司而言，前期许可成本是启动 RPA 计划的障碍。在这些情况下，开源可能是您的最佳选择。在较大的公司中，开源工具可能有助于填补商业产品可能无法填补的空白，例如自动化 Python。
RPA 是一种新兴技术，在许多组织中仍处于早期采用阶段。这就是为什么开源和商业工具可以相互补充的原因之一。
这里没有万能的解决方案，因此您应该关注 RPA 提供的好处和价值，以及在您的预算下可以使用哪些工具来释放该价值。随着您的计划成熟，您的工具箱可能会同时包含商业和开源元素。但是开源是一个很好的入门方式。
开源 RPA 工具有一个显着的好处：由于没有许可费用，您可以使用该软件而无需通过请求预算的过程。请注意，许可通常只是运行 RPA 工具所需总成本的一小部分。
事实上，开源工具通常部署起来成本更高，并且会增加风险。
此外，要扩展 RPA，您需要熟练编写脚本和管理机器人运行环境的人员。随着公司开始了解如何自动化其他业务领域和需求，对熟练 RPA 工程师的需求变得越来越重要RPA 增长。
在制定 RPA 策略时，首先选择一个简单的开源工具来快速说明 RPA 的价值。然后，当您从原型转向规模化部署时，您将需要更复杂的东西。
更重要的是，没有一种单一的 RPA 工具可以满足所有需求，因此最好将商业和开源解决方案与一个熟练使用这些工具的团队相结合，以满足您组织的所有需求。
随着业务的发展、服务器规模的扩大，才及云化（公有云和混合云）、虚拟化的逐步落实，运维工作就扩展到了容量管理、弹性（自动化）扩缩容、安全管理，以及（引入各种容器、开源框架带来的复杂度提高而导致的）故障分析和定位等范围。
听上去每一类工作都不简单。不过，好在这些领域都有成熟的解决方案、开源软件和系统，运维工作的重点就是如何应用好这些工具来解决问题。
传统的运维工作经过不断发展（服务器规模的不断扩大），大致经历了人工、工具和自动化、平台化和智能运维（AIOps）几个阶段。这里的AIOps不是指Artificial Intelligence for IT Operations，而是指Algorithmic IT Operations（基于Gartner的定义标准）。
基于算法的IT运维，能利用数据和算法提高运维的自动化程度和效率，比如将其用于告警收敛和合并、Root分析、关联分析、容量评估、自动扩缩容等运维工作中。
在Monitoring（监控）、Service Desk（服务台）、Automation（自动化）之上，利用大数据和机器学习持续优化，用机器智能扩展人类的能力极限，这就是智能运维的实质含义。
智能运维具体的落地方式，各团队也都在摸索中，较早见效的是在异常检测、故障分析和定位（有赖于业务系统标准化的推进）等方面的应用。智能运维平台逻辑架构如图所示。
智能运维平台逻辑架构图
智能运维决不是一个跳跃发展的过程，而是一个长期演进的系统，其根基还是运维自动化、监控、数据收集、分析和处理等具体的工程。人们很容易忽略智能运维在工程上的投入，认为只要有算法就可以了，其实工程能力和算法能力在这里同样重要。
智能运维需要解决的问题有：海量数据存储、分析、处理，多维度，多数据源，信息过载，复杂业务模型下的故障定位。这些难题是否会随着智能运维的深入应用而得到一定程度的解决呢？我们会在下一篇文章中逐步展开这些问题，并提供一些解决方案。
本文选自《智能运维：从0搭建大规模分布式AIOps系统》，作者彭冬、朱伟、刘俊等，电子工业出版社2018年7月出版。
本书结合大企业的智能运维实践，全面完整地介绍智能运维的技术体系，让读者更加了解运维技术的现状和发展。同时，帮助运维工程师在一定程度上了解机器学习的常见算法模型，以及如何将它们应用到运维工作中。
本文目录一览：
【RPA技术】前 5 个开源 RPA 框架——以及如何选择
在许多组织中，自动化和人工智能/机器学习的第一步是采用机器人过程自动化 (RPA) 技术。许多企业正在使用 RPA 来提高成本和 IT 流程的效率。在许多情况下，减少错误、时间、成本和冗余操作可以改善客户和其他利益相关者的工作流程。
RPA 的核心是帮助组织自动执行大量完成的已定义的、多步骤的手动任务。RPA 通过创建复制人类行为以与现有应用程序界面交互的软件机器人来做到这一点。
RPA 有可能将成本降低 30% 到 50%。这是一项明智的投资，可以显着提高组织的底线。它非常灵活，可以处理广泛的任务，包括进程复制和网络抓取。
RPA 可以帮助预测错误并减少或消除整个流程。它还通过使用智能自动化帮助您在竞争中保持领先。它可以通过创建个性化服务来改善数字客户体验。
开始使用 RPA 的一种方法是使用开源工具，这些工具没有预付费用。以下是您的第一个 RPA 计划要考虑的五个选项，每个选项的优缺点，以及有关如何为您的公司选择正确工具的建议。
在埃森哲，我的团队主要使用商业工具实施 RPA，但我们也使用开源工具，并且可能会为给定的客户使用组合。也就是说，开源选项是一种轻松涉足 RPA 领域的方法，无需对软件进行大量投资。
与商业 RPA 工具相比，开源降低了您的软件许可成本。另一方面，它可能需要额外的实施费用和准备时间，并且您需要依赖开源社区的支持和更新。（有关一些潜在缺点的更多详细信息，请参阅“使用 AIOps，在开源之前三思而后行”中的讨论。）
是的，商业和开源 RPA 工具之间存在权衡——我会在一分钟内讨论这些。但是，当用作 RPA 实施的操作组件时，开源工具可以提高企业项目的整体投资回报率。这是我们的竞争者名单。
Taskt 以前称为 sharpRPA，是一个免费的 C# 程序，使用 .NET 框架构建，具有易于使用的拖放界面，让您无需任何编码即可自动化流程。
我的团队经常与只有 C# 开发技能的客户合作，Taskt 是 C# 为中心的团队用来开始 RPA 的好工具。
您可以通过 GitHub 上的示例来探索 Taskt，您还可以在其中找到设置任务自动化流程的分步指南。我们的许多开发人员都有强大的 Microsoft/Azure 背景，并发现使用 C# 使用 Taskt 创建脚本要容易得多。该工具具有 Microsoft 的影响力，这将使喜欢 Visual Studio 或 Azure 开发环境的团队受益。
底线：如果您的团队习惯于开发 Microsoft C# 解决方案，Taskt 是一个很好的工具。
Robot Framework 庞大的开源开发者社区使其成为该列表中最先进、最稳定的开源 RPA 解决方案。使用 Robot Framework 有几个主要好处：
供应商联盟支持开源社区更新核心产品。
Robot Framework 在多个平台上运行，使开发团队更容易采用和实施它。
核心框架可以通过扩展的插件库进行扩展。
复制自动化的默认机器人可以根据企业的需求进行扩展。
虽然我的团队经常使用 Robot Framework，但该工具很复杂，如果您正在寻找第一个 RPA 解决方案的原型或者如果您是 RPA 新手，那么它可能不是最佳选择。也就是说，经验丰富的 RPA 开发人员将欣赏您如何使用 Robot Framework 来管理复杂的 RPA 任务。
TagUI 是一种多层且复杂的工具，具有丰富的脚本语言，可让您完成复杂的 RPA 指令。您使用 TagUI 的脚本语言开发每组指令，称为“流程”，并将其保存在扩展名为“.tag”的文本文件中。然后，您可以使用终端窗口/命令提示符执行每个流程。
每个流脚本可以识别以下内容：
访问网站或打开应用程序的说明
在哪里点击屏幕
要键入的内容
IF 和 LOOP 指令
TagUI 脚本语言的丰富性使其成为我们团队的最爱。我们可以快速启动并运行该工具，脚本可以作为 .tag 文件共享以创建库，并且维护脚本库很容易。TagUI 适用于实施 RPA 的中级或高级团队。
UI.Vision（以前称为 Kantu），既可以作为桌面上的独立客户端运行，也可以作为 Web 浏览器中的插件运行。它不需要您学习如何编写脚本，因为它是由点击式界面驱动的。如果您是 RPA 新手并且 IT 资源有限，那么这使得 UI.Vision 成为一个很好的工具。
也就是说，我的团队很少使用 UI.Vision。我们使用它在现场演示中展示 RPA 的功能，但该工具缺乏此列表中其他工具支持的更复杂场景所需的功能——这是您通过点击式界面获得的权衡。更复杂的控件需要 UI.Vision 不支持的脚本和终端窗口访问。
虽然 Open RPA 提供了许多自定义和自动化功能，但其主要区别在于其架构。简而言之，Open RPA 是一个成熟的工具，可以为各种规模的公司提供支持和扩展。它支持上面列出的其他工具列出的许多功能，包括：
远程管理
远程处理状态
与领先的云提供商集成
调度
分析仪表板
由于开源社区中有许多积极的项目贡献者，因此此处列出了 Open RPA；您可以期望每周看到几次更新。我的团队在使用 Open RPA 方面的接触有限，因此我们无法保证，但我将其列为您可能想要尝试的替代解决方案。
对于许多中小型公司而言，前期许可成本是启动 RPA 计划的障碍。在这些情况下，开源可能是您的最佳选择。在较大的公司中，开源工具可能有助于填补商业产品可能无法填补的空白，例如自动化 Python。
RPA 是一种新兴技术，在许多组织中仍处于早期采用阶段。这就是为什么开源和商业工具可以相互补充的原因之一。
这里没有万能的解决方案，因此您应该关注 RPA 提供的好处和价值，以及在您的预算下可以使用哪些工具来释放该价值。随着您的计划成熟，您的工具箱可能会同时包含商业和开源元素。但是开源是一个很好的入门方式。
开源 RPA 工具有一个显着的好处：由于没有许可费用，您可以使用该软件而无需通过请求预算的过程。请注意，许可通常只是运行 RPA 工具所需总成本的一小部分。
事实上，开源工具通常部署起来成本更高，并且会增加风险。
此外，要扩展 RPA，您需要熟练编写脚本和管理机器人运行环境的人员。随着公司开始了解如何自动化其他业务领域和需求，对熟练 RPA 工程师的需求变得越来越重要RPA 增长。
在制定 RPA 策略时，首先选择一个简单的开源工具来快速说明 RPA 的价值。然后，当您从原型转向规模化部署时，您将需要更复杂的东西。
更重要的是，没有一种单一的 RPA 工具可以满足所有需求，因此最好将商业和开源解决方案与一个熟练使用这些工具的团队相结合，以满足您组织的所有需求。
智能运维是什么？
得益于IT外包服务的发达，现在的运维已经不包括搬机器上架、接网线、安装操作系统等基础工作，运维人员一般会从一台已安装好指定版本的操作系统、分配好IP地址和账号的服务器入手，工作范围大致包括：服务器管理（操作系统层面，比如重启、下线）、软件包管理、代码上下线、日志管理和分析、监控（区分系统、业务）和告警、流量管理（分发、转移、降级、限流等），以及一些日常的优化、故障排查等。随着业务的发展、服务器规模的扩大，才及云化（公有云和混合云）、虚拟化的逐步落实，运维工作就扩展到了容量管理、弹性（自动化）扩缩容、安全管理，以及（引入各种容器、开源框架带来的复杂度提高而导致的）故障分析和定位等范围。
听上去每一类工作都不简单。不过，好在这些领域都有成熟的解决方案、开源软件和系统，运维工作的重点就是如何应用好这些工具来解决问题。
传统的运维工作经过不断发展（服务器规模的不断扩大），大致经历了人工、工具和自动化、平台化和智能运维（AIOps）几个阶段。这里的AIOps不是指Artificial Intelligence for IT Operations，而是指Algorithmic IT Operations（基于Gartner的定义标准）。
基于算法的IT运维，能利用数据和算法提高运维的自动化程度和效率，比如将其用于告警收敛和合并、Root分析、关联分析、容量评估、自动扩缩容等运维工作中。
在Monitoring（监控）、Service Desk（服务台）、Automation（自动化）之上，利用大数据和机器学习持续优化，用机器智能扩展人类的能力极限，这就是智能运维的实质含义。
智能运维具体的落地方式，各团队也都在摸索中，较早见效的是在异常检测、故障分析和定位（有赖于业务系统标准化的推进）等方面的应用。智能运维平台逻辑架构如图所示。
智能运维平台逻辑架构图
智能运维决不是一个跳跃发展的过程，而是一个长期演进的系统，其根基还是运维自动化、监控、数据收集、分析和处理等具体的工程。人们很容易忽略智能运维在工程上的投入，认为只要有算法就可以了，其实工程能力和算法能力在这里同样重要。
智能运维需要解决的问题有：海量数据存储、分析、处理，多维度，多数据源，信息过载，复杂业务模型下的故障定位。这些难题是否会随着智能运维的深入应用而得到一定程度的解决呢？我们会在下一篇文章中逐步展开这些问题，并提供一些解决方案。
本文选自《智能运维：从0搭建大规模分布式AIOps系统》，作者彭冬、朱伟、刘俊等，电子工业出版社2018年7月出版。
本书结合大企业的智能运维实践，全面完整地介绍智能运维的技术体系，让读者更加了解运维技术的现状和发展。同时，帮助运维工程师在一定程度上了解机器学习的常见算法模型，以及如何将它们应用到运维工作中。
什么是devops
DevOps是IT服务管理的一种模式。过去的数十年间，IT运维发展经历了数个阶段。从早期的手工运维到标准化运维、自动化运维，到如今的DevOps、AIOps。
简言之，DevOps试图打通开发和运维的部门墙，从而打通整个IT价值交付的全生命周期，从产品需求到上线运维的全过程实现效率的提升。
DevOps最显著的作用是提高了企业产品的交付质量、缩短开发周期、减少故障。而降本增效是每一个公司在数字化转型之后的很大的挑战，DevOps无疑直击痛点。
而作为一名DevOps 工程师，除了要具备软件工程师基本的编程能力以外,还需要特定的人际交往、工具使用等技能。换句话说,DevOps 工程师需要“软”、“硬”技能兼备,具体如下:
一、沟通与协作技巧
DevOps 是一种横跨软件开发、测试和部署的协作方法。它将原本具有不同目标的开发、测试和运维小团队聚集在一起,以实现更高效和高质量的代码发布,这就要求 DevOps 流程中的不同角色之间不能有任何交流障碍。因此,良好的沟通技巧(无论是口头还是书面)对于优秀的 DevOps 工程师来说是必不可少的。
协作能力也很重要。DevOps 是团队合作的开发模式,每个工程师都是团队成员,需要在整个软件迭代过程中支持其他同事的工作。这不仅仅要求我们成为一名优秀的队友,还要在适当的时候给新人一些建议,包括但不限于指导和建议团队成员交付代码的最佳方式、编码时使用哪些工具以及如何测试最新功能。这就要求我们自身也要对这些 DevOps 流程中的必要技能有所了解。
二、熟悉和理解 DevOps 工具链
除了协作和沟通这样的“软”技能之外,DevOps 工程师还必须知道如何使用各种复杂工具协同工作以支持软件交付目标,这是成为一个优秀的 DevOps 工程师所必备的“硬”技能。
DevOps 工程师需要知道如何使用和理解以下类型工具的作用:
版本控制工具
详细地说,集合了代码审查、合并功能的版本控制工具是能让多个开发人员之间完美协作的主要DevOps 工具。由于 DevOps 流程汇集了来自各个部门的专家,所以他们需要了解源代码控制系统,以及系统跟踪不同应用程序中的更改。此外,它还维护应用程序的多个版本。
目前 DevOps 流程中常用的版本控制系统都基于开源分布式版本控制系统 Git,例如 GitHub、Gitee、GitLab 以及各大厂商基于 Git 定制的内源协作工具。
持续集成工具
持续集成(CI)是 DevOps 的关键技能之一,它是构建 pipeline 的重要部分。DevOps 要求运营和开发团队使用统一的系统。因此,持续集成所做的就是将开发人员的代码与 master 合并在一起。有了这样的技巧,就可以有效地合并数据。因此,DevOps 工程师一定要知道如何使用一些常用的 CI 工具,例如 GitHub Action、Jenkins、Bamboo、TeamCity、Travis CI 等。
容器与编排工具
容器作为现代微服务与云原生架构的核心技术,提供了关于 DevOps 的三个基本功能,包括持续的实验、流动和反馈。容器技术的不可变基础设施实现了操作系统层虚拟化,不仅方便运维程序升级和部署,还升华成了向应用代码隐藏环境复杂性的手段,成为推广分布式服务的必要前提。
目前,Docker 仍然是应用最广泛的容器技术,而以容器编排引擎 Kubernetes 为核心的云原生技术栈则是各大互联网企业构建容器技术基础设施的事实标准。
自动化工具
自动化是软件开发过程中必不可少的要素之一。几乎所有的手工任务都可以使用各种脚本语言自动完成。例如,Ruby、Bash、Python、Node、Shell 等等。可以说,使用自动化开发工具已经成为了很多 DevOps 团队加快开发和部署过程的关键。想要成为 DevOps 工程师,掌握自动化工具很有必要。
监控和报警工具
DevOps 持续集成和持续部署的实现离不开持续监控的辅助作用。许多微服务都是由数百个组件组合而成,其中一个服务的故障可能导致整个系统崩溃。当然,手动找到核心故障问题是很复杂和耗时的。其中一个解决方案就是持续监控关键特征,如 RAM 使用、请求数量、异常数量和存储空间。因此,需要根据系统的关键特性设置一个警报系统。例如,当存储空间使用率达到 80% 时应该触发警报,以便 DevOps 运维开发人员可以在整个系统崩溃之前解决问题。
三、具有成熟编码标准的特定编程技能
然编程能力是每个开发者最基本的能力,但 DevOps 工程师在这方面仍然有一些更特殊的要求。
通常来说,DevOps 工程师需要在专精 1-2 门编程语言的基础上熟悉多种语言,例如 Java、JavaScript、Ruby、Python、PHP、Go 等,这是由微服务时代同一系统不同服务可以由不同语言、不同框架实现的特性而决定的。DevOps 工程师至少需要了解这些语言的特性并具备在操作系统环境中编写和调试它们的能力。
四、技术支持和维护技能
优秀的 DevOps 工程师不仅需要开发方面的技能,有时还需要为客户提供维护和技术支持。这意味着 DevOps 工程师应该乐于为内部和外部客户提供支持,并在出现问题时进行故障排除。
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