运维告警平台（运维告警平台有哪些）

本文目录一览：

• 1、如何快速、灵活的实现告警通知，第一时间解决问题？

• 2、如何抑制告警风暴？

• 3、智能运维管理平台是如何进行运维管理的？

• 4、一个成熟的告警管理系统能给企业带来什么好处？

• 5、什么是AIOps智能运维？

如何快速、灵活的实现告警通知，第一时间解决问题？

数据中心产生告警噪音，一般由两个大的原因所引起：1、存在大量重复的告警：大多数监控系统关注的点在快速、无遗漏地将异常告警抛出。2、大量的告警因为服务组件之间的相互依赖关系、相互影响，而产生的大量的关联告警。

所以，在告警发生的时候，可以使用告警优先级推荐算法来分析处理问题。根据规律特征进行判别，看是否需要立即关注。再配合自动化工具，将推荐等级与原始等级都高的告警加上筛选规则，进行自动化开单处置。发现推荐等级与原始等级有背离的部分，可以筛选出来做复盘，对告警原始的等级进行优化，或者转化成升降级的规则逻辑来处置告警等级。擎创告警辨析中心4.0是擎创科技研发的新一代智能告警管理、分析及处置平台，可配置能力更成熟，具有更开放的集成能力，可以将数据中心的监控系统、ITSM流程平台系统、自动化引擎系统、知识库系统、通知类平台等系统无缝集成，并驱动整个数据中心运维体系更快、更智能、更流畅运行。不仅可以满足科技能力及数据治理较强的企业需求，同时也可以通过智能化手段满足科技及数据治理较差企业的需求。

如何抑制告警风暴？

我们经常接到各种相类似或者相关联告警，短信太多，难免会出现漏看的情况，告警通知几乎变成了垃圾短信，这样也就形成了一种告警风暴。运维监控平台，一般是通过配置固定阈值，达到阈值后自动触发告警，但固定阈值控制，频繁误报、漏报告警，这就造成了运维人员的工作负担。听云北冥告警平台对警报事件智能的、自动的进行过滤、压缩、合并、去重，最终聚合成一种高级事件即故障通知用户进行处理，减少警报噪音，降低信息干扰，减轻运维人员处理警报的压力。

智能运维管理平台是如何进行运维管理的？

IT运维从传统走向智慧，首先要经历数字化运维阶段，搭建数字运维中台既是实现运维数据有效治理的前提和基础，也是推进运维数智化转型的第一步。针对上述需求，擎创科技自主研发的擎创夏洛克AIOps智慧运营平台(如下图所示)可通过数字运维中台，对运维数据进行统一的采集存储和管理，即便面对高达100TB的日增数据量，也可进行秒级实时分析，为异常检测、根因定位等场景奠定坚实基础。

擎创夏洛克AIOps智慧运营平台架构

与传统运维方式相比，智能化运维最突出的优势是“数据大集中”，即基于数字运维中台建设，通过统一监控中心来集中管理和分析所有运维数据，并以业务视角观测运维数据的相关性，最终建立智能化场景来解决实际问题。擎创自主研发的智能运维产品——夏洛克AIOps智慧运营平台，刚好为此量身定制。它能以全局运营视角解读IT运维，在AI算法平台的支撑下实现包括精准告警、异常检测、根因定位和容量分析等场景，助力企业数字化业务高效、稳定和顺畅运行。

擎创夏洛克AIOps智慧运营平台架构

目前，夏洛克AIOps已在政府机关组织、银行业、证券保险业和交通运输业等行业场景中应用落地，极大节省了企业客户的人力成本和资金成本，提升了运维的有效性和质量。例如，通过为客户构建智能运维平台，轻松应对日增80TB的数据量，让客户平均故障修复时间（MTTR）缩短150%以上，运维总体拥有成本（TCO）下降80%以上。

一个成熟的告警管理系统能给企业带来什么好处？

一个成熟的告警平台给企业带来的好处一定是非常多的，当我们的系统、网页出现问题时，影响最大的就是公司利益，用户的体验差就会不再使用产品，就直接导致了客户流失。听云北冥告警平台在行业内的口碑一直很专业，听云北冥作为听云全力打造的一款基于AIOps的智能告警与事件响应产品荣获了2020极具影响力产品奖项。用户可根据不同的应用，选择多种分派条件，使得告警通知到指定的运维人员，达到告警的多样性。多维度的报表帮助企业快速分析告警，回溯分析历史系统状况等等。你可以去了解看看，对你一定是有帮助的。

什么是AIOps智能运维？

智能运维AIOps平台，往往是通过大数据、机器学习和可视化的方式让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，优化当前的性能分析，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。