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大型企业智能运维的探索与实践
 
41 次浏览     评价:  
 2019-8-14
 
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本文来源weixin,文章介绍传统运维存在的问题,AIOps的发展,应用场景,基于大数据平台的日志采集等相关知识。

在过去的几年间,一些新技术不断涌现,利用数据科学和机器学习来推进日益复杂的企业数字化进程,“AIOps”(Algorithmic IT Operations)因此应运而生。Gartner的报告宣称,到2020年,将近50%的企业将会在他们的业务和IT运维方面采用AIOps,远远高于今天的10%。AIOps的解决方案专注于解决问题,而且是通过使用基于算法的技术来高度模仿人类(而且以更快的速度和更大的规模)。算法的效率提升了AIOps的价值,而相对于人类的智慧——虽然是无限的,但不如机器来得高效。

AIOps 将 AI 和运维很好的结合起来,熟悉行业生产实践中的难题;更深入研究了运维场景领域知识:包括异常检测、故障预测、瓶颈分析、容量预测等;而且把实际问题转化为算法问题,主张由机器学习算法自动地从海量运维数据中不断地学习,不断地提炼并总结规则,从而更好的得出解决方案,及建立一套更好的监控机制。

 
   
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