從去年下半年接觸DevOps到在公司內(nèi)部落地,花了半年時間,公司相關(guān)人員實在體會到效率的提升遭京。
我公司目前的流程是svn/gitlab + jenkins做ci和cd,分測試環(huán)境痢站、準(zhǔn)正式室梅、正式環(huán)境。自動化測試等都沒有做。
【人肉運維】上下班路上在java程序員上刷文章，AIOps關(guān)鍵詞一再出現(xiàn)在我的視野，手里有120幾臺阿里云服務(wù)器拔鹰，有問題都是人肉處理，雖然使用了saltstatck做了配置管理和程序管理贵涵，但是不夠理想列肢。特別是有問題比較難快速定位到問題。
今天學(xué)習(xí)了《企業(yè)級AIOps實施建議白皮書V0.6》独悴，把學(xué)習(xí)筆記整理在下面例书。
AIOps就是智能運維(Artificial Intelligence for IT Operations),目標(biāo)是基于已有的運維數(shù)據(jù)(日志、監(jiān)控信息刻炒、應(yīng)用信息等)决采，通過機器學(xué)習(xí)的方式來進一步解決自動化運維所未能解決的問題,提高系統(tǒng)的預(yù)判能力、穩(wěn)定性坟奥、降低IT成本树瞭，并提高企業(yè)的產(chǎn)品競爭力拇厢。
AIOps 不依賴于人為指定規(guī)則，主張由機器學(xué)習(xí)算法自動地從海量運維數(shù)據(jù)(包括事件本身以及運維人員的人工處理日志)中不斷地學(xué)習(xí)晒喷，不斷地提煉并總結(jié)規(guī)則孝偎。
類似于使用tensorflow使用CNN訓(xùn)練出圖形驗證碼識別模型嗎，然后就無敵了!!!
AIOps的能力等級:嘗試應(yīng)用凉敲、單點應(yīng)用衣盾、串聯(lián)應(yīng)用、能力完備爷抓、終極AIOps
【學(xué)件】學(xué)件(Learnware)=模型+歸約,也稱AI運維組件势决，在類似API/公共庫的基礎(chǔ)上,保存了通過自學(xué)習(xí)/專家算法學(xué)習(xí)到的解決特定場景的智能規(guī)則。
AIOps能力框架蓝撇？
【智能變更】DevOps通過串聯(lián)變更的各個環(huán)節(jié)形成流水線提升了效率果复。智能變更的系統(tǒng)決策來源于運維人員的運維經(jīng)驗，這些經(jīng)驗通過機器學(xué)習(xí)渤昌、知識圖譜等手段轉(zhuǎn)化成系統(tǒng)可學(xué)習(xí)和實施的數(shù)據(jù)模型虽抄。
【智能問答】AIOps智能問答系統(tǒng)通過機器學(xué)習(xí)，自然語言處理等技術(shù)來學(xué)習(xí)運維人員的回復(fù)文本独柑，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)問答知識庫迈窟，從而在遇到類似問題的時候給出標(biāo)準(zhǔn)的，統(tǒng)一的回復(fù)群嗤。這樣菠隆，不僅可以有效地節(jié)省運維人員的人力成本兵琳，還能夠使得提問得到更加及時的回復(fù)狂秘。
【智能決策】AIOps 智能決策一方面可以將運維人員的決策過程數(shù)據(jù)化，構(gòu)建決策支持知識庫躯肌，從而實現(xiàn)經(jīng)驗積累;另一方面者春，由于系統(tǒng)掌握了從全局到細節(jié)的數(shù)據(jù)，再結(jié)合決策支持知識庫清女，可以為更加準(zhǔn)確的決策提供最有力的支撐钱烟。
質(zhì)量保障:數(shù)據(jù)源/指標(biāo)/文本異常檢測、基于人工故障庫/數(shù)據(jù)挖掘的故障診斷嫡丙、故障預(yù)測拴袭、故障自愈。
成本管理: 成本優(yōu)化曙博、資源優(yōu)化拥刻、容量規(guī)劃、性能優(yōu)化
關(guān)鍵技術(shù):
1. 數(shù)據(jù)采集
2. 數(shù)據(jù)處理
3. 數(shù)據(jù)存儲
4. 離線和在線計算
算法技術(shù)
1. 指標(biāo)趨勢預(yù)測
2. 指標(biāo)聚類
3. 多指標(biāo)聯(lián)動關(guān)聯(lián)挖掘
4. 指標(biāo)與事件關(guān)聯(lián)挖掘
5. 事件與事件關(guān)聯(lián)挖掘
6. 故障傳播關(guān)系挖掘
參考資料:企業(yè)級AIOps實施建議白皮書V0.6
http://www.gaowei.vip/lib-69714852.html
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作者：wxmgcs
來源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/wxm6614/article/details/80457568
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