AIops 智能运维平台

没有网络安全就没有国家安全,中国作为一个崛起中的大国,网络安全至关重要.新一届中央高度重视信息安全自主可控的发展,Gartner研究报告表明,2019年中国三分之二的数据中心.IT基础设施支出流向中国本土厂商,因此,如智和网管平台SugarNMS以国产化.高拓展性为核心的智能化运维软件成为行业的前沿力量. 自主知识产权 全面深入IT国产化 IT国产化体系复杂,产业链涉及网络基础设施.服务器.存储.数据库.中间件.操作系统等众多环节.现在,服务器.PC和网络安全国产化率较高,如服务器领域依靠华为.

互联网刚兴起的时候,运维还只是一个简单的服务安装管理及监控工作,没人会想到人类在互联网上建立了如此庞大的业务生态.从衣食住行到教育金融,服务器的规模在急剧膨胀,从简单的人力可管控,逐渐进化到依赖自动化体系来管理,但是另一方面,仅依赖工具已经不能很好地解决运维场景的需求.智能运维是建立在运维基础上,通过一定策略和算法来进行智能化诊断决策,以更快.更准确.更高效地完成运维工作的技术体系.要实现智能运维的目标,需要有平台支撑,这也是DevOps很火的原因,很多运维工程师都掌握了开发工具和平台的本领,因

近日,Gartner发布了<中国智能运维市场指南>(以下简称"<指南>"),擎创科技再次因为在智能运维领域产品的创新力及其成熟度,被Gartner提名为AIOps领域代表供应商.而在去年7月份,擎创就被Gartner评为中国AIOps领域重点推荐服务商. Gartner<指南>指出,在中国特有的生态环境系统下,全球性的IT巨头虽然进驻中国市场数十年,但是却难以在AIOps领域扩张.主要原因在于,这些全球性供应商提供的ITOM工具的许可证模式比较昂贵,

以下文字版根据<大咖·来了>第3期<海量日志分析与智能运维>整理,回放链接:http://aix.51cto.com/activity/10011.html?dk=wz 一.AIOps 与智能日志中心 1.1AIOps 五等级 要说智能日志中心,首先要了解什么是智能运维.目前业界对智能运维的运用,主要分为如下五个等级. 一级是最容易的,只要你有个想法试试就行,到网管监控系统里,拿一个监控指标的曲线下来,就可以尝试异常检测. 一级还没有成熟的单点应用,当有了一个成熟的单点应用,就算是

随着互联网+时代的到来,京东金融业务规模不断扩大,业务场景也不断创新.但是,业务变化之快超乎想象,相应的 SOA  及微服务架构日趋深入,服务数量不断膨胀,线上环境日益复杂,服务依赖关系每天都在变化. ● 如何实时看清系统的容量水位,为容量评估和系统扩容提供客观依据? ● 当故障发生时,如何精确判断影响范围? ● 如何确定每一次交易过程中,每个系统处理耗时分别是多少? ● 每个系统在处理一笔交易时,分别在数据库.NoSQL.缓存.日志.RPC.业务逻辑上耗时多少? ● 如何快速确定系统的真正瓶颈

https://as.h5con.cn/product/819?_spam=cnblog 为什么选择混合云架构? 图一 为何选择混合云架构? 为什么选择混合云架构这个问题可以拆成两个问题,一是为什么使用公共云?另一个问题就是为什么不完全使用公共云,为什么还保留原来的IDC?采用这种混合云的架构是基于以下几个痛点考虑的: 业务痛点:对于互联网的业务而言,企业必须做到快速响应业务需求,同时互联网业务需求是灵活多变的,传统IDC模式很难保证在短时间内上线一款新的应用.对于公共云来说,其具有的弹性伸缩能

听了有关AI运维之后有很多人感到比较焦虑,我所从事的运维或开发将来会不会被AI给替代掉呢? 现在新技术发展的特别快,各种语言.技术.理念让大家确实感到自顾不暇跟不上趟,但是有一点,在这里我要特别重申一下,AI在目前这个阶段还是一种辅助大家来进行判断和学习.定位处理问题的工具,就像无人驾驶,现在可以做到完全没有人驾驶吗?肯定不行,未来无人驾驶是完全可以替代人的,但它还有很长一段路要走.AI运维就像无人驾驶一样,未来前景很光明,但任重道远. 大部分的智能运维还没有完全落地,我所在的企业也是处在一个探

随着大数据.人工智能.云计算技术的日渐成熟和飞速发展,传统的运维技术和解决方案已经不能满足需求,智能运维已成为运维的热点领域.同时,为了满足大流量.用户高质量体验和用户分布地域广的互联网应用场景,大型分布式系统的部署方式也成为了高效运维的必然之选.如何提升运维的能力和效率,是保障业务高可用所面临的最大挑战.本篇文章以百度基于PaddlePaddle的新能源充电桩为切入点,深入介绍智能运维在电力行业的实际应用. 以下为演讲实录. 电力行业运维过程中的痛点与机遇 众所周知,典型电力行业包括发电.输电

TOC--IT技术运行中心(Technoical Operation Center )是网利友联在多年运维经验基础上,全新打造的一套综合智能运维解决方案. 运维现状 运维行业经过几十年的发展,基本上每个用户的信息中心都已经建立了一套完整的运维体系,这其中不乏最重要几个部分:人.物.数.业务在变,运维目标也在时刻发生着变化.如今的运维体系现状是有团队.有工具.有数据.但是面向智能运维生态的发展趋势,面对大数据分析计算场景,缺少的是数据汇聚.数据融合.告警关联分析.数据统一展现等.总结起来就是整个运