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智慧運(yùn)維(AIOps)是使用AI算法，在海量運(yùn)維數(shù)據(jù)中全自動(dòng)學(xué)習(xí)并匯總規(guī)則，進(jìn)而作出決策的運(yùn)維方式。

智慧運(yùn)維系統(tǒng)基于“數(shù)字孿生”理念，針對(duì)運(yùn)維目標(biāo)創(chuàng)建數(shù)字化鏡像，通過(guò)數(shù)以千計(jì)的傳感器對(duì)運(yùn)維過(guò)程中實(shí)際情況進(jìn)行準(zhǔn)實(shí)時(shí)復(fù)制，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、無(wú)線傳輸技術(shù)、云服務(wù)等技術(shù)與原有運(yùn)維業(yè)務(wù)相結(jié)合，提供從源端到云端整套運(yùn)維解決方案。

一、運(yùn)維難題

1.缺乏整體業(yè)務(wù)鏈跟蹤

在現(xiàn)實(shí)生活環(huán)境下，相關(guān)支持設(shè)備包括網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)端、服務(wù)端等眾多，一旦發(fā)生故障，很難及時(shí)排查原因，缺乏完整業(yè)務(wù)調(diào)用鏈跟蹤。

2.缺乏有效監(jiān)控追蹤

真實(shí)運(yùn)維環(huán)境下物體運(yùn)行路線時(shí)常涉及范圍很廣，運(yùn)行時(shí)監(jiān)控難度大，運(yùn)行數(shù)據(jù)回傳慢，缺乏統(tǒng)一的運(yùn)行監(jiān)控窗口。

3.缺乏時(shí)效性方案預(yù)警

應(yīng)用場(chǎng)景生成的數(shù)據(jù)與后端管理難以達(dá)成時(shí)效性的統(tǒng)一，實(shí)際發(fā)生問(wèn)題與預(yù)警方案規(guī)劃不能有效融合。

為了解決這些問(wèn)題，智慧運(yùn)維的主要推動(dòng)方向應(yīng)該從三個(gè)方向出發(fā)：

1.主動(dòng)化

從被動(dòng)響應(yīng)向主動(dòng)的預(yù)測(cè)預(yù)防演進(jìn)。

2.自動(dòng)化

從主要靠人工處理像自動(dòng)化處理演進(jìn)。

3.智能化

從依賴(lài)人工經(jīng)驗(yàn)到智能化的分析和決策演進(jìn)。

二、智慧運(yùn)維目標(biāo)與優(yōu)勢(shì)

1.智慧運(yùn)維的目標(biāo)：

先:通過(guò)故障預(yù)測(cè)、異常檢測(cè)等運(yùn)維應(yīng)用從故障的被動(dòng)響應(yīng)到主動(dòng)預(yù)防，提升網(wǎng)絡(luò)健康度。

快:通過(guò)智能RCA、根因分析、站點(diǎn)畫(huà)像、精準(zhǔn)巡檢等運(yùn)維應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)、網(wǎng)絡(luò)故障的快速精準(zhǔn)定位。

準(zhǔn):通過(guò)自動(dòng)派單、診斷與恢復(fù)，減少人工干預(yù)，實(shí)現(xiàn)故障自動(dòng)化閉環(huán)。

2.智慧運(yùn)維的優(yōu)勢(shì)：

效率提升：通過(guò)告警歸并、數(shù)據(jù)概要、KPI相關(guān)度計(jì)算等，讓分析人員快速聚焦主要問(wèn)題。采用APM與AIOps相結(jié)合的應(yīng)用技術(shù)，可以顯著提升對(duì)業(yè)務(wù)應(yīng)用故障的調(diào)查速度，縮短問(wèn)題分析時(shí)間，提高開(kāi)發(fā)運(yùn)維效率，加快產(chǎn)品新功能上市。

成本管理：通過(guò)時(shí)序預(yù)測(cè)、性能瓶頸分析等實(shí)現(xiàn)性能優(yōu)化及成本管理。例如通過(guò)識(shí)別資源使用瓶頸來(lái)減少過(guò)度配置，提高資源利用率。

質(zhì)量保證：通過(guò)多種智能運(yùn)維算法，實(shí)現(xiàn)異常自動(dòng)檢測(cè)、故障根因分析。提高用戶(hù)滿(mǎn)意度，縮短問(wèn)題發(fā)現(xiàn)時(shí)間，改進(jìn)應(yīng)用程序正常運(yùn)行時(shí)間，優(yōu)化業(yè)務(wù)應(yīng)用性能，提升用戶(hù)體驗(yàn)，減少客戶(hù)流失，提高業(yè)務(wù)收益。