随着 AI 技术在各个应用领域的落地及实践,IT 运维也将迎来一个智能化运维的新时代。算法的效率提升了 AIOps 的价值,通过持续学习,智能运维将把运维人员从纷繁复杂的告警和噪音中解放出来。

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清华教授解密AIOps:智能运维如何落地?

基于算法的 IT 运维与自动化运维的区别是什么?在现阶段,运维中的哪些痛点适合引入人工智能技术?如何加速落地?裴丹教授通过运维背景介绍,普世化智能运维关键技术,意在让所有公司都能用上最好的智能运维技术。裴丹教授认为,解决智能运维普世化的问题在数据、算法、算力、人才四方面。……>>详细

IT运维平台算法背后的两大“神助攻”

【51CTO.com原创稿件】智能运维(AIops)是目前 IT 运维领域最火热的词汇,全称是 Algorithmic IT operations platforms,正规翻译是『基于算法的 IT 运维平台』,直观可见算法是智能运维的核心要素之一。

IT运维平台算法

本文主要谈算法对运维的作用,涉及异常检测和归因分析两方面,围绕运维系统 Kale 中 skyline、Oculus 模块、Opprentice 系统、Granger causality(格兰杰因果关系)、FastDTW 算法等细节展开。 

 

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解决IT运维人员之痛:京东云自动化运维体

【51CTO.com原创稿件】京东云作为京东集团能力对外输出的窗口,实现京东能力+云平台赋能客户。其产品覆盖IaaS层,PaaS层和基于此构建的电商、物流、金融和保险等领域的服务和解决方案。本文主要从保障这些服务稳定性和效率的角度,讲解京东云自动化运维体系构建以及实施之路。

2017 年 12 月 1 日-2 日,由 51CTO 主办的 WOTD 全球软件开发技术峰会在深圳中州万豪酒店隆重举行。

京东云资深架构师在主会场与来宾分享了"京东云自动化运维体系构建"的主题演讲,以下是演讲实录。

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关于AIOps智能运维,你必须知道这些事!

人工智能和机器学习技术的发展,推动大量依赖人脑决策和手工操作的IT 运维向着AIOps智能运维的方向快速前进。特别是当机器学习算法与基于大数据的业务运维管理平台整合,在告警过滤、异常监测、自动修复等环节发挥效用,就能把CIO和IT部门从繁复耗时、容易出错的基础运维工作中彻底解放出来,专注于更有价值的业务运维。


过去需要花费数个小时、数天甚至数周才能完成的故障诊断和修复工作,AIOps智能运维平台可能只需要几秒钟就能搞定,而且更加精准、更少误判。AIOps的问世不仅得益于人工智能技术的发展,同时也是企业数字化转型的必然结果,企业的数字化程度越高,IT规模越大也越复杂,就越需要快捷、高效、精准的运维管理平台作为业务的有效支撑。

AIOps的来历

对于传统企业来说,AIOps并不是一个全新的理念,而是IT运营分析和管理(ITOA/ITOM)体系与大数据和人工智能技术结合的产物。AIOps智能运维以ITOA/ITOM系统所采集的运维大数据为基础,利用人工智能和机器学习算法对运维数据进行深入分析,涵盖IT监控,应用性能管理、外网监控、日志分析,系统安全等方面。

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