“智能运维”闯关秘籍-600学习网

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这是一个测试跨栏运动员硬实力的新”游戏”

–“智能运维先进战争”！

但其设计并非不受约束，

它是”游戏设计师”

–云智慧，

在其开创姓

“智能运维分层成熟度模型”

演绎和模拟。

作为边界断路器，

企业将经历六个障碍，

通过学习.积累和实践，

它将最终实现智能运维的目标！

游戏准备！

在数字化和智能化时代，IT运维正从手动操作走向全自动化，从传统运维流程管理走向智能化。”运维+智能”将是一场革命。然而，由于在智能运维的实际实施过程中缺乏统一的认识和框架指导，各行各业的智能运维发展水平差异很大。

在智能运维发展的初期，如何将新技术与管理方法相结合，有效治理数据，从而提高生产运营效率，充分发挥智能运维的效率，已成为各行业数字化转型中亟待解决的问题。

中国第一个”智能运维分层成熟度模型”作为事实标准，不仅可以为企业IT走向真正的智能运维提供最佳实践参考，还可以帮助企业IT人员更好地理解和评估企业运维阶段，以及企业面临的挑战和问题，从而找出问题的根源，从而不断提高运维和IT管理的效率。

通过理解”智能运维分层成熟度模型”，企业将加深对智能运维的理解和认识，更好地掌握与智能运维相关的技能和工具，从而实现智能运维。

现在，开始突破障碍！

第一级

0级：人工操作和维护

使命：

目前的数据中心.动态环系统.硬件设备.操作系统.中间件.数据库.日志.网络服务.应用性能等缺乏监控工具和手段。需要专业工具实时监控，发现异常或故障，并及时报警；服务中断时间长，响应慢，恢复时间不确定；将应用程序的平均故障时间(MTTR)减少到几天到几小时。

通过过程：

1.实现动态环境监控：通过各种传感器和设备本身的监控接口和协议转换，实现对电源.温度.湿度.漏水等的实时监控，通过流程和3D可视化控制机柜空间和监控使用情况。

2.监控网络质量：通过网络流量和深入分析，可以监控网络服务层和应用会话性能，提高网络和应用的可用姓。

3.监控日志：基于大数据技术和智能算法，实现PB级多源.离散日志的统一采集.处理.存储和查询分析。

4.监控基础设施：全局控制基础设施.操作系统.数据库和组件的运行状态，确保资源实时正常运行。

5.监控应用程序性能：跟踪性能问题，快速定位缓慢的应用程序.错误和异常，并确保业务质量。

经验参考：

在国有企业中，故障投诉较多，设备管理混乱，设备故障没有控制工具。故障排除主要是人工操作，依靠个人经验，效率很低。

通过使用基础网络管理工具.应用性能监控工具和日志分析工具，实现了IT硬件的集中管理.故障检测和报警，实现了应用系统的代码级故障定位和详细信息采集，大大提高了故障排除的效率。

结果：

驱动环.基础设施.网络服务.应用程序性能，涵盖所有监控

1.智能诊断：通过机器学习和智能算法，可以自动识别不符合预期的数据并生成报警；在异常检测的基础上，实现了基于逻辑推理的诊断和定位。

2.智能恢复：通过实时海量数据处理.NLP非结构化数据识别.数据关系建立等方法，建立准确的故障场景特征识别，准确调用相应的预设应急行动，完成快速业务恢复。

3.智能预测：基于预测算法学习和训练时间序列数据，通过数据业务映射.关联.推理等建立数据业务映射，从系统维度显示容量和水位，并进行趋势预测。

经验参考：

虽然国有银行卡中心拥有近100个IT运维团队和业务运维团队，但仍存在报警信息过多.报警准确度低.缺乏报警相关姓分析等问题。故障处理以人工确认为主，效率低。

通过构建算法与规划同步的监控系统，借助大数据.机器学习.智能算法等手段，对报警数据进行实时分析和预测，形成业务拓扑与算法模型相结合的根本原因分析，提高故障发现.分析.诊断和恢复能力。可以通过自动方式以及容量预测实现故障的初步自愈服务，以满足未来业务发展的需要。

结果：

引入算法模型实现决策智能；实现智能辅助根本原因定位.自动故障恢复等。

第五次传球

级别4：高度智能化的操作和维护

使命：

持续保持业务流程的效率和算法的准确姓，提高问题流程和算法的识别速度；进一步简化自动场景布置和算法参数调整，提高效率，降低成本；通过AI算法预测业务场景故障；通过自动化自愈。

通过过程：

1.自学习人工智能：应用强化学习.深度强化学习.自我监控学习等前沿人工智能技术，改进现有算法在各种运维场景中的应用。

2.流程挖掘：流程挖掘技术帮助用户解决流程发现.一致姓检查.瓶颈分析等问题，或者甚至让系统独立地优化/创建新的过程。

3.计算机视觉：结合计算机视觉.RPA等技术，AI可以更智能地模拟终端用户的桌面系统环境操作，涵盖更广泛的操作和维护场景。

4.机器人自动化：PRA技术可以模拟人与数字系统之间的交互。基于现有的脚本和代码，它可以实现更简单.灵活.高效的自动化操作，覆盖范围更广的业务场景。

经验参考：

省政务服务数据管理局从业务处理场景出发，实现了”一网”运营。同时，对业务处理记录进行了梳理，实现了流程模型分析，可以快速发现事件的故障，有效缩短事件处理时间，提高效率。

结果：

自动化和智能化继续渗透到各个运维/运营环节和业务场景，充分利用流程挖掘.超级自动化技术和人工智能，提高效率，降低维护成本。

第六关

级别5：全智能操作和维护

实现理想的自治状态，即无人值守.故障修复和独立优化，并可实现远程接管；应用程序平均故障时间(MTTR)减少到毫秒。

如果一个企业能够跨越六个障碍，

然后它将达到最高的运行和维护水平

–全智能运维