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    智能运维与传统运维相比,有什么区别和变化?

    时间:2022-10-26

    摘要:
    智能运维与传统运维相比,有什么区别和变化?

     关键字:智能运维

     智能运维和传统运维有什么区别__2022-10-12+17_21_44.jpg

     

    传统运维其实比较突出的弊端就在于——它是比较依赖于人的经验和人工操作的。人的经验传承存在不可完全复制性,而手工操作又存在效率瓶颈和错误率高的问题。

    比如传统运维模式下,在监控、问题发现、告警和故障处理等多个环节都需要依赖人的经验来做判断,而在数据采集、故障分析、故障处理等方面的效率也存在提升瓶颈。

    智能运维通过将人工智能的能力与运维相结合,通过机器学习的方法来提升运维效率。使得数据采集更准确,更智能,通过脚本、命令、定时任务、执行计划等将诸多工作由机器来完成,既减轻了人员的操作工作量,也提升了准确性,且自动执行的这部分工作也相当于已经将过往的成熟经验沉淀。

    智能运维的核心是数据运维,通过对长期的、大量的设备运行数据与运维管理数据进行机器学习与训练,形成智能运维策略。依托智维策略,使用者可以提高运维分析、操作效率,提升管理水平。

    与传统运维相比,出色的智能运维工具,在保障业务稳定的基础上,可以为使用者省时间、省人力、省资源,包括但不限于:

    (1)让杂而乱的信息变清晰,用户不用费力去理,比如,自动发现资产及配置变更、自动分析梳理网络流量构成等;

    (2)让看不见的东西变直观,用户不用费力去找,比如,各种自定义图形组件,可以让用户自由选择搭配图形及后台数据源;

    (3)让动脑筋的事情变简单,用户不用费力去想,比如,自动告警定位、故障影响分析、内置处置经验等;

    (4)让耗时间的工作变快速,用户不用耗时去等,比如,新设备新指标快速增加、自动化巡检、IP快速定位工具等。

     

    举个实用例子,智能运维是如何帮助运维人员从“被动运维”转向“主动运维”的

    智能运维平台/工具以大数据为基础,通过智能基线和智维规则,辅助运维人员事前发现运维异常情况,并以智维策略为指导解决运维异常。

    将过去以“如何快速、方便设置告警,发现异常事件后再考虑如何处理”,“以事件为中心”的被动服务日常运维工作模式,真正转变为,以“大数据分析为中心”,提供智能基线规则匹配和自动分析,“发现异常的同时,系统智能分析并提供解决分析建议”的主动服务运维工作方式。

    同时,通过对越来越有价值的大数据分析,系统能够更好的提供针对用户实际运维环境的自动化智能分析,做到事前解决运维中异常隐患,体现运维工作价值;而不是过去以解决多少事件问题为核心的价值体现。

     

    推荐阅读:

    《2022年后,“智能运维”发展趋势如何?》

     

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