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2018年 AIOps 怎么做?get 这些再做决定

高效运维 2018-02-28


2017年最引人注目的技术热点是什么?


我会毫不犹豫的告诉你:人工智能(AI)


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AlphaGo 让人们认识到了人工智能的强大🔼


为什么这么说?


AI 技术更有着广阔的前景


根据腾讯互娱发布的《2017 Q3 AI 行业全景热度观察》,2017年第三季度,全球AI公司融资总额高达 77.42 亿美元。


这一数字与2012年同期相比则增长了近70余倍


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应用在 IT 运维领域,AI 技术前景如何?


早在 2016 年,Gartner 定义了 AIOps 的概念,并预测到 2020 年,AIOps 的采用率将会达到 50%。


目前来看,国内的百度、搜狗、宜信、阿里巴巴都已经探索尝试了 AIOps,并且取得了不错的收益。


AIOps 能带给我们什么?


早期的运维工作大部分是由运维人员手工完成的,这被称为手工运维或人肉运维。这种落后的生产方式,在互联网业务快速扩张、人力成本高企的时代,难以维系。


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图片来源 DevOps 之父(Patrick)


这时,出现了自动化运维,用可被自动触发的、预定义规则的脚本,来执行常见的、重复性的运维工作,从而减少人力成本,提高运维效率。自动化运维可以认为是一种基于行业领域知识和运维场景领域知识的专家系统。


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当前的技术阶段,随着对监控,日志,告警提出的更高要求,我们希望提前对故障问题作出预警,并能够智能的定位问题和解决问题从而避免持续性的损失。


AIOps 在自动化运维的基础上,增加了一个基于机器学习的大脑,指挥监测系统采集大脑决策所需的数据,做出分析、决策,并指挥自动化脚本去执行大脑的决策,从而达到运维系统的整体目标。


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AIOps 基于自动化运维,将 AI和运维很好的结合起来,其需要三方面的知识:

 

1、行业领域知识:应用的行业,如互联网、金融、电信、物流、能源电力等,并熟悉生产实践中的难题;


2、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;


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3、机器学习:把实际问题转化为算法问题,常用算法包括如聚类、决策树、卷积神经网络等。


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AIOps 基于已有的运维数据(日志、监控信息、应用信息等)并通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维没办法解决的问题。


基于海量的数据和优秀的算法,机器学习做出的判断会比人更加高效和准确。


也就是说⬇️


告别苦B的人肉运维🔽


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在高度完善的自动化运维基础上,AI 能够让 Ops 的执行更加高效🔽


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作为一名与时俱进的运维人


我们怎能不追赶这股浪潮


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偷偷告诉你!⬇️


被誉为 AIOps 风向标的 全球运维大会深圳站即将到来!!!


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这也是 GOPS 全球运维大会第九次举办


大会为期2天,侧重方向是 AIOps、运维自动化和 DevOps。


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大会五大亮点⬇️


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亮点一⬇️


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亮点二⬇️


历时一年的全新 《DevOps 三十六计》全国首发!!!


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GOPS2017·北京站上炙手可热的 《DevOps 三十六计》


亮点三⬇️


AIOps、DevOps、AutoOps 三花齐放


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亮点四⬇️


腾讯游戏为您深度解读从运维开发到智能运营的来龙去脉


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亮点五⬇️


腾讯 SNG 团队首次系统性披露其运维体系



(建议 WIFI 下观看,土豪随意)


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更有


AIOps 专场、华为、京东、奇虎360 三位资深专家带来的精彩演讲⬇️


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大会完整日程


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还等什么?


赶快参与报名



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刘经理:130 2108 2989

卢经理:130 2108 5119


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文末福利

关于 AIOps 和本次大会您有什么的看法?请在文末畅所欲言


24h内点赞Top3的朋友,将获得《DevOps 三十六计》一本。

联系人:静静 130 2108 2989


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