在大數據時代下,我們借助機器學習、數據倉庫、大數據平臺等大數據技術手段,將運維產生的數據進行分析、處理,得出最佳運維策略,以期實現對故障的事先干預,將風險降低到最低,從而降低運維成本,提升運維效率,最終實現運維智能化。早期的手工運維,到流程化、標準化運維,再到平臺化、自動化運維,最后到近十年的DevOps(研發運營一體化)和AIOps(智能運維)。運維發展其實和各種技術更新是密不可分的,也是各種技術重要的實驗田。


























AIOps 將 AI 和運維很好的結合起來,熟悉行業生產實踐中的難題;更深入研究了運維場景領域知識:包括異常檢測、故障預測、瓶頸分析、容量預測等;而且把實際問題轉化為算法問題,主張由機器學習算法自動地從海量運維數據中不斷地學習,不斷地提煉并總結規則,從而更好的得出解決方案,及建立一套更好的監控機制。
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原文標題:大型企業智能運維探索與實踐
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