在大数据时代下,我们借助机器学习、数据仓库、大数据平台等大数据技术手段,将运维产生的数据进行分析、处理,得出最佳运维策略,以期实现对故障的事先干预,将风险降低到最低,从而降低运维成本,提升运维效率,最终实现运维智能化。早期的手工运维,到流程化、标准化运维,再到平台化、自动化运维,最后到近十年的devops(研发运营一体化)和aiops(智能运维)。运维发展其实和各种技术更新是密不可分的,也是各种技术重要的实验田。
aiops 将 ai 和运维很好的结合起来,熟悉行业生产实践中的难题;更深入研究了运维场景领域知识:包括异常检测、故障预测、瓶颈分析、容量预测等;而且把实际问题转化为算法问题,主张由机器学习算法自动地从海量运维数据中不断地学习,不断地提炼并总结规则,从而更好的得出解决方案,及建立一套更好的监控机制。
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