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视频作者:北京和远科技有限公司
数字化运维概念
智能运维(AIOps)的概念自 2016 年被 Gartner 提出以来,AI 技术越来越多地被应用到运维领域。随着云计算、大数据、人工智能等技术的高速发展和普及,AIOps这个名词的出现频率不断提升,大有不AIOps 就要落伍的感觉。
但是,真正想把 AIOps 的理念落实到运维体系中,产生实际有效的效果,并不是轻而易举的事。理想很丰满,现实很骨感。
究其原因,很大程度上源于一个AI 领域中普遍存在的误区,那就是对各种机器学习、深度学习的算法、模型过于期待和,而忽略或低估了数据准备和数据质量的重要性。
数字化运维智能化
进入到云计算时代之后,IT的边界被完全打开,更多的联接、更多的设备、云化的系统和应用,以数据中心为例,采用分布式系统,且集群庞大,传统运维方式明显已经无法应对这么复杂的IT环境。因此数字化运维手段和工具的引入,不仅可以帮助运维业务减轻工作负担,远程协同AR远程指导技术,提率,远程协同AR远程指导平台,还可以改变运维的现状,帮助其走向数字化转型。
例如,随着机器学习、深度学习等技术的不断成熟,AI技术将在业务运维体系中得到广泛的应用,也同时推动了智能运维的发展趋势,可以将运维人员从纷繁复杂、过度依赖人工的监控、发现、告警和修复工作中解放出来,而运维也将变得更加自动化、智能化。企业发展,应用不停地迭代,远程协同AR远程指导,运维体系也需要不断迭代,从传统运维走向数字化运维,显然是大势所趋。
数字化运维架构的企业 PaaS 平台有待建立
大量企业在推进数字化转型过程中各自开发具有相同功能的 IT 应用,并且难以实现应用的自动扩展。开发或引入一个可以整合共同功能的 PaaS 平台成为推动企业数字化转型的关键步骤。
但由企业单独开发 PaaS 架构,会带来重复开发,并且各企业PaaS架构是碎片化的,成果也是参差不齐的。因此,企业数字化转型缺乏一个统一架构的 Paas 平台,以及由此带来的公共的、标准化、系统化的服务问题和面向每个领域的化服务问题
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