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智能运维是什么_有什么好处_应用场景、IT平台介绍智能运维是什么？智能运维(AIOps)是使用AI算法，在海量运维数据中全自动学习并汇总规则，进而作出决策的运维方式。智能运维可以快速处理数据，分析出有效的运维决策，执行自动化脚本以实现对系统的整体运维，从而有效运维大规模系统。这一概念最早由Gartner提出：智能运维就是将人工智能加入运维系统中，基于大数据和机器学习，从不同数据源中采集海量数据进行实时或离线分析，使之主动性、人性化和动态可视化，增强传统运维的能力。智能运维的好处在智能化转型进程中，传统运维模式面临以下三大挑战：1.安全运行如果业务对技术系统的安全稳定运行方面有着高要求，但是功能涉及多个系统应用，所采用的事后处置为主的运维模式，有着异常定位困难、处理效率低等缺陷，这种被动异常响应模式不能满足异常快速定位和处理的要求。2.人力紧缺由于工作内容枯燥、工作量巨大，运维岗位对人才的吸引力不高。运维需求不断上升，而人力资源依旧紧缺，这成为了技术系统发展中无法避免的矛盾。3.远程运维在单数据中心发展为多数据中心的过程里，由于地点偏僻、巡检工作繁琐重复等困难，会导致传统运维方式成本和压力较大。为了解决以上问题，必须在运维领域引入新技术、新思路和新体系，才能有效提升运维水平，从而确保系统安全稳定高效的运行。如今相关技术已从自动化运维向智能运维演进，借助人工智能，能够进一步提高运维质量和效率。目前许多公司正在布局智能运维，探讨如何在运维中引入人工智能，以实现事前智能预警、事后快速定位等一系列的智能运维目标，方便应对新环境下的三大运维挑战，进一步解放与发展生产力。智能运维的应用场景智能运维的建设是从局部单点应用的探索，到单点能力完善，再到完全解决某个局部问题的一个过程，直到将各个智能运维场景相结合，构成一体化智能运维能力。智能运维的应用场景可分为以下几个层面：1.运维大数据平台建设数据是智能运维具体实施的基础，因此必须率先建立运维大数据平台，采集、分析并存储运维数据，定义标准化的指标体系，选取运维数据，同时积累大量有用运维数据。以性能指标体系为例，可对操作系统、数据库、中间件等应用建立可供分析的性能指标体系，并在系统运行中获取性能数据，以此来刻画各应用的正常状态、异常状态的画像，为后续的检测、预测、分析等提供基础的运维知识图谱数据。2.局部场景智能化局部场景智能化意思是对运维场景中的硬件、网络、数据库等分别进行智能监控、异常预警、故障发现、故障自愈等场景。局部场景智能化的实现，能让故障发现、处理、排查的效率得到迅速提升，从而有效确保业务稳定运行。与此同时，这种能力的实现可以让智能化运维具备场景化、标准化、自动化等能力。以网络异常为例，如果智能运维系统检测到网络上有异常指标，就会出发告警时间，在运维人员发现并确认故障后，系统就会使用机器学习算法精准定位故障，并且调用自动化运维工具来进行相应的修复操作，完成该场景下故障自愈。互联网行业智能运维现状1.阿里巴巴阿里巴巴开发了智能故障管理平台，基于机器学习，能对业务异常迅速检测并及时发现故障。利用时间序列分析、机器学习，可以对未来的业务指标趋势完成预测。阿里云上已成功实行智能运维，故障发现准确率提高至80%，召回率升至90%。曾经由于误报浪费的操作时间省下了29小时。2.百度百度成功实现单机房故障自愈能力，这一技术基于智能流量调度。能够将止损过程分成三个阶段：感知、决策与执行。利用策略框架支持智能化异常检测、策略编排与流量调度，提升了单机房故障自愈能力。3.京东金融京东金融则在云计算数据中心布局了智能巡检机器人，提高机房及数据中心的巡检效率、智能化管理水平，不会有人工的错检和漏检，能够对巡检数据从事数据化管理和高效利用。4.腾讯腾讯在机器学习的基础上，成功在织云监控平台完成时间序列异常检测方案，在海量基于时间序列的日志信息中，极少的时间内实现了异常检测。：