- 產品與解決方案
- 行業解決方案
- 服務
- 支持
- 合作夥伴
- 關於我們
摘要：在運維精細化要求越來越高的今天，智能化運維的出現，讓運維工作從依靠人工決策逐步向依靠機器決策轉化，有效解放了運維人員的雙手。
如何讓運維變得更簡單？傳統的自動化運維可以提升效率，卻無法幫運維人員做出決策。在運維精細化要求越來越高的今天，智能化運維的出現，讓運維工作從依靠人工決策逐步向依靠機器決策轉化，有效解放了運維人員的雙手。
更全麵的智能化運維，
需要哪些能力
智能化運維引入了機器學習的方式，希望通過對已有運維數據的學習和分析來預測潛在問題，實現更全麵和體係化的監控生態。為此，智能化運維往往需要集合多方平台能力，完成多係統多業務的整合以及知識庫對接，以加強數據之間的關聯分析。
同時，智能化運維還應具備強大的故障檢測能力，讓運維對象從物理設備延伸至雲端虛擬設備，多維度挖掘故障，在關鍵資產和業務節點上快速發現問題。針對各類運維場景，智能化運維須按照場景模型規則提出對應解決方案，在預製規則不匹配時基於實時分析能力提供實時變更、調度智能決策，不斷完善模型規則。而且，智能化運維還需具有對運維事件的閉環處理能力，並借助更智能化的技術架構完成真正的落地。
基於運維需求，
構建統一智能雲化運維平台
基於安全態勢感知平台的運維需求，我們需要建立一個麵向服務的統一智能雲化運維平台，來進行多方平台的整合。為實現運維管理的統一，可通過CMDB 配置管理技術開展資源管理數據全生命周期的管理，向數據庫中加入所有待管理資產，為智能化運維的數據分析、自動化處理提供原始數據信息。同時，建立ITIL流程，構建雲運維管理體係的業務模型。
此外，智能雲化運維平台還帶有智能化、容器化和可視化等特征。在決策智能化方麵，智能化運維通過大數據技術驅動，擺脫傳統的采樣式監控，通過全量數據分析的方式，對細節做更明確、更高效的診斷和優化。考慮到係統運維的複雜性和多任務型，為滿足後期進行任務拓展、二次開發，運維平台適合選擇微服務架構，以實現服務的容器化。運維平台的可視化、智能化導航管理，大大降低了運維管理技術難度，有助於管理人員全麵掌控運行情況。
必須指出的是，讓自動化運維變得更智能，還有很長的一段路要走。短期內，基於機器學習的監控和分析以及規則的自動化處理，智能化運維的可挖掘空間很大。
