智能运维如何实现1+1>2？新能源汽车智能运维系统有何作用？

智能运维是什么？智能运维就是IT领域常说的AIops，是一种对日常的数据进行分析和学习后形成的一套机器算法，智能运维需要与监控器、服务台、自动化系统等其他机器进行联动，从各个系统中提取数据，进行数据的分析和记忆学习，然后产生决策模型，最后服务于用户的实际需求。

一、智能运维和传统运维有何不同

AIOps是融合应用大数据技术、机器学习技术、自动化作业技术，为 IT 运维管理产品提供支撑的综合性技术。它通过机器学习的方式，把IT人员从繁复耗时、重复执行的基础运维工作中解放出来，专注于更有价值的业务运维。

二、智能运维体系的组成有哪些

智能运维体系有哪些组成部分？AIOps体系规划一般是由人员、资源、技术和流程四部分组成。“人员”包括运维人员、机器学习专家以及智能运维系统开发者。“资源”主要指用于机器学习的数据。“技术”包括AIOps能力体系的技术，“流程”包括以自动化、智能化的环节替代之前的运维人员人工处理环节，增加机器学习模型的优化流程。

三、智能运维的产品实践

在当下，很多企业经过多年数字化建设，通过整合监控与告警、与ITSM集成、自动化运维，基本建成了包含“监控、管理、控制”三大维度的运维体系。但这种典型的传统运维体系却是大而不强、全而不准。

究其原因，它是时间的产物，伴随着企业数字化建设的进程而逐渐搭建起的，缺乏顶层设计和全局视角，更像是众多工具与产品的堆砌。由于底层数据并未彻底打通，导致工具与工具、方案与方案彼此之间并不存在强逻辑联系，依然是以“各自为政”为主。

以监控维度为例，在运维界有句老话：监控先行。整个集中监控体系的构建，从最早的网络管理，到后续的数据库/数据库管理、存储/服务器管理，再到之后的虚拟化/云管理，才逐渐形成集中监控体系，通过不同的监控工具来实现这些平台的实时告警查看和平台优化建议。但现实中，这种监控体系却无法覆盖与打通链路监控（Traces）、指标监控（Metrics）和日志监控（Logs）全部运维数据，不能构建起面向业务自上而下的监控全覆盖。

监控体系自身尚且如此，监控与管理、控制之间就更缺乏全链路的联动。这些情况直接导致了当前很多企业在运维上面临着运维数据范围不足、告警泛滥、根因分析定位难、缺少全链路联动分析等情况。

首先，企业数字化转型的进程中，面临着IT环境日趋复杂、应用大量增加、设备种类繁多等情况。Gartner就预测设备和应用程序所产生的数据量正以每年2-3倍的速度增长，且数据类型多样。另一方面，业务和环境的复杂性也让运维对象、数据与指标覆盖不足，运维数据范围不足造成故障发生前缺少健康度洞察，难以提前预测故障事件。

其次，大量设备与应用，各种各样的监控工具，让监控对象条目过多、告警数量多造成当故障事件发生时，告警泛滥，误报、漏报情况严重，难以实现精准告警。更加致命的是，故障事件发生之后，基于告警的机制很难有效定位问题，缺少调用链信息，难以定位到服务和请求类的根本原因。

另外，业务依赖关系复杂也造成了整个运维缺少全局运维视图，跨多系统的运维无法联动，单业务系统内部的服务调用请求难以分析。

“传统运维是建立在CMDB的基础之上，CMDB自身的限制性、时效性、可维护性、复杂性等决定了其无法给运维人员呈现不同运维工具之间的监控关系。”爱数运维技术专家透露道。

因此，智能运维开始呼之欲出，也即现在流行的AIOps。Gartner认为，AIOps将跨平台的数据链进行打通与集成，通过机器学习和大数据等技术，让运维获得主动、个性化和动态的洞察力，从而支撑起所有IT运营的功能。Gartner并预测到2022年，有40%的大型企业将会进行部署AIOps平台。

智能运维虽好，却也有一个很现实的问题，即全球没有一家公司的产品可以覆盖全部数据范围来帮助用户构建智能运维中心。借助生态的力量，厂商与厂商在产品、技术以及方案层面的打通与联动就成为当前智能运维最重要的发展方向。例如，爱数与听云在今年的战略合作就开启了智能运维方案打造的新思路。

随着大部分企业数字化转型的不断深入，业务数字化程度不断提升，运维所面临的复杂性、多样性将会只增不减。由于运维所涉及的相关领域与内容实在是太过于广泛，未来也不能一家公司就可以彻底搞定，所以在业务复杂性不断提升的趋势下，运维平台走向开放、高效与经济乃是大势所趋。

新能源汽车智能运维系统的作用

随着新能源汽车的迅速发展，传统的车辆运维方式已经无法满足行业的需求。新能源汽车智能运维系统是新能源汽车行业的一项创新技术，将智能化运维引入到汽车行业中，且该系统为车主和运维人员提供了全面的支持和帮助，提升了运维效率、降低了成本，并提供了更智能、更便捷的用车体验。

一、远程诊断与监控

通过新能源汽车智能运维系统，我们可以实现对新能源汽车的远程诊断和实时监控。系统通过与车辆的互联网连接，收集车辆的各种运行数据和传感器信息，并对其进行分析和解读。当车辆出现故障或异常情况时，智能化h运维系统能够迅速识别并发送警报，同时提供相应的解决方案，帮助车主和运维人员快速响应和解决问题。

二、预测性维护

智能运维系统利用先进的数据分析和机器学习技术，可以实现对新能源汽车的预测性维护。系统会根据车辆的历史数据、使用情况和环境因素等多个因素进行综合分析，预测出可能出现的故障和问题，并提前通知车主和运维人员。这样，可以避免因故障导致的车辆停运和高昂的维修成本，提升车辆的可靠性和可用性。

三、智能调度与优化

智能化运维系统还具备智能调度和优化的功能。通过对车辆的位置、状态和运行数据进行实时分析，系统可以合理调度车辆的行驶路线、车速和充电计划，以实现更好的能源利用和运输效率。同时，系统还能够根据路况和车辆状态变化进行实时调整，提供更好的行车建议，帮助车主和运维人员做出明智的决策。

四、能源效率管理

新能源汽车智能运维系统注重能源效率的管理。系统会通过监测和分析车辆的能源消耗和行驶数据，帮助车主和运维人员了解车辆的能源使用情况，并提供相应的优化建议。通过合理规划车辆的充电策略和驾驶习惯，可以更大限度地延长电池寿命，提高车辆的续航里程，并降低运营成本。