aiops智能运维公司（aiops 自动化运维）

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本文目录一览：

• 1、什么是AIOps智能运维？
• 2、AIOps是什么？
• 3、国内AIOps有没有可落地的厂商？
• 4、如何看待AIOps的发展

什么是AIOps智能运维？

智能运维AIOps平台aiops智能运维公司，往往是通过大数据、机器学习和可视化aiops智能运维公司的方式让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aiops智能运维公司，优化当前aiops智能运维公司的性能分析，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aiops智能运维公司：

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。

AIOps是什么？

AIOps，顾名思义是将AI赋能于IT运维管理。国际权威咨询机构Gartner在2016年的报告里首次提出AIOps的概念。

传统的IT运维工作，大多是借助监控软件查看数据，并依赖运维人员的经验进行根因定位和排障。有了AI的加持后，可以借助AI算法提前发现数据中的异常，并通过数据串联锁定可能根因，大大缩短故障处理时间、提高运维效率。

经过多年来的发展，越来越多的大中型企业投入智能运维AIOps的部署，以应对企业数字化转型带来的数据量暴增、系统架构复杂带来的运维挑战。

Gartner在其2022年的AIOps报告中也指出：Yes, There is no doubt: There is no future of IT operations that does not include AIOps. 毫无疑问，不包含AIOps的IT运维不会有未来。

相信在不久的将来，传统运维将渐渐被智能运维AIOps所替代。

通常，AIOps智能运维系统包含这几个功能模块：

国内AIOps有没有可落地的厂商？

擎创科技为券商、银行、政府机构等都做过智能运维的成功落地案例。比如最近为某中型银行客户解决日常运维中存在的告警风暴问题。

A行主要运维痛点是告警风暴频发，系统日增告警量达5000多条。在这种情况下运维人员根本无法及时处理告警事件，系统问题更无法及时得到修复，势必会引发用户频繁投诉。A行迫切需要引入智能化的运维方案来解决横亘已久的问题，破除告警风暴难题，提高告警处理能力。

在实地了解到客户的现状和痛点后，我方咨询专家给出的方案是通过实施告警信息丰富、告警智能压缩、告警智能关联、精准推荐告警优先级等功能，帮助运维人员逐步实现少做事、做重要的事、更高效地做事等三级目标。这些核心功能，最终要依赖擎创的智能运维产品——告警辨析中心来实现。

这些功能的实现逻辑如下：

1、告警信息丰富：原始告警信息关联CMDB配置信息，做如下内容丰富；

2、告警智能压缩：利用智能算法将相同或者相似的告警进行合并压缩；

3、告警智能关联：利用智能算法将可能是同一种根因产生的告警关联在一起，方便用户迅速查找问题症结；

4、精准推荐告警优先级：智能算法推荐告警优先级，使告警级别标注更精准。

整个项目历时3个月，投产后压缩掉了82%的无效告警，并大大提高了运维人员的排障效率，客户投诉量也降低了50%。

此外，这个项目也了却了客户心中的难题。A银行使用的监控平台建设于2009年，虽然采用的是某知名国际软件厂商的产品，但是产品的架构、功能和性能已经远远无法满足当前业务需要。客户3年前就表示希望更换监控平台，但由于涉及部门过多，新监控平台建设工作迟迟无法推进。

此次智能运维项目中发现客户的指标数据采样频率和告警频率都是5分钟一次，已经无法反应系统的真实状态，且会遗漏大量有价值的数据和信息。经过项目组向客户多次汇报和反复沟通，终于推动客户下定决心升级监控平台，目前该项目已经进入UAT测试阶段。

“擎创科技将AIOps领域的行业场景做深做透，让客户可以产生真实的收入，这就是客户持续订阅的缘由。”

未来的运维势必是由运维走向运营，擎创科技将会继续提升运维数据的认知能力，打造智能运维产品中最实用的工具，构建实用工具中最智能的产品，帮助企业走上运维智能化道路。

如何看待AIOps的发展

数字化浪潮之下aiops智能运维公司，运维能力也逐渐成为现代企业aiops智能运维公司的竞争力之一。

在过去的数十年间aiops智能运维公司，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，再到DevOps、AIOps，追溯整个历程不难发现，运维方式随着技术的不断发展，逐渐迈向智能化。

2016年，Gartner面向运维提供了一个新概念——“AIOps”，中文释义智能运维。即其是以AI等手段为核心，为运维提供更为智能和数字化的支撑。也就是说，把运维从“人”的要素抽离出来，更多的放到“数据”一侧。其中包含的场景更加丰富，包括异常告警、告警收敛、故障分析、趋势预测、故障画像等等。

所谓的AIOps，简单理解就是基于自动化运维，将AI和运维很好的结合起来。

AIOps的落地在多方面直击传统运维的痛点，AI算法承担起分析海量运维数据的重任，能够自动、准确地发现和定位问题，从决策层面提高运营效率，为企业运营和运维工作在成本、质量和效率方面的优化提供了重要支持。

市场方面，全球IT研究机构Gartner预测：“到2022年，将有40% 的大型企业部署AIOps（智能运维）平台。”

可见，AIOps 在企业中的作用正在进一步放大。但事实上，很多企业对于AIOps 能解决什么问题并不清晰，今天aiops智能运维公司我们就以博睿数据的AIOps 的三大场景和算法说起。

博睿数据的AIOps 实践

作为中国领先的智能可观测平台，在AIOps实践方面，多年来博睿数据积极拥抱人工智能、机器学习等新技术变革的浪潮，并基于AI和机器学习技术，自主研发了“数据接入、处理、存储与分析技术”核心技术体系，全面布局智能基线、异常检测、智能告警、关联分析、根因分析等丰富且广泛的智能运维功能，并将AIOps能力融入端到端全栈监控产品线，可为传统企业提供强大的数据处理、存储和分析的软件工具，帮助客户整合各类IT运维监控数据，实现数据的统一存储和关联分析，打破数据孤岛，构建统一的IT运维管理平台，让企业的IT运维更加智能化、自动化。

在此基础上，博睿数据还依托完整的IT运维监控能力，利用大数据和机器学习技术持续构建先进的智能运维监控产品，2021年先后推出了搭载了AI能力的新一代APM产品Server7.0和新版的统一智能运维平台Dataview，不断落地智能异常检测、根因分析、故障预测等场景。基于人工智能的能力实现运维监控场景的信息整合、特征关联和业务洞察，帮助企业确保数字化业务平稳运行，并保障良好的数字化体验。

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