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风城云码采用智能运维 实现智能运维
编辑:南京风城云码软件   发布时间:2018-06-02

  一、到底什么是智能运维?

  风城云码采用智能运维 实现智能运维。其实智能运维是相对传统运维的一种升级和进化,智能运维能够实现业务系统的自动化故障智能检测,自动判断哪些异常、哪有有告警,从而能够辅助管理者进行故障根源判断和处理。

  二、传统运维软件出现这么多年,为什么现在会提出来智能运维?

  几年前一般的企业只有几十个或者几百个服务器资源,而今天随着云计算、虚拟化技术的发展,互联网技术的广泛应用,一个企业拥有几千台或者上万台服务器资源也是常见的。这30-40倍的增长使得在运维层面的负担变的更加严重。在监控层面要想获得每一个服务器的每一个指标更加困难。

  另一方面,业务系统复杂度也在增长,架构更加复杂,cache数据、非关系型数据库、大数据架构、离线的数据处理、app、PC端应用等,这些以传统监控方式一个一个配置已经不能满足管理需求。随着管理资源的数量和负责度增加,监控出现了太多的指标和图表,人的精力是有限的,工程师规模却没有太大的增长。那么如何从海量的指标中找到工程师关注的指标、关注的图表,传统的监控一个一个配置方式已经不能满足需求。所以,今天的运维管理人员更需要智能化的运维来帮助他们降低运维的压力。

  三、为什么说利用大数据技术能实现智能运维呢?

  传统系统无法实现海量数据的处理

  IT资源从几十到几百台上升到万级甚至是十万级,监控本身每天可能产生的数据就是几十T到几百T,如何把这些海量的数据采集和计算存储下来,并且把这些海量数据给用户展现出来,从而进行一定分析,为管理提供决策,这是传统监控系统很难解决的。

  传统无法处理的报警风暴

  随着监控指标的增加,带来的就是报警的增加。假设每天发送3W-5W条短信、每天邮件报警量50W-100W,几百个工程师如何处理过来,工作负荷无缘无故增加。

  更新的基于大数据的智能监控方式可以解决,把相关度更高的告警聚合到一起,或者把重复的告警不发送,把最需要关注的告警和最需要的故障信息推送给工程师,这些需要通过大数据的相关性算法、聚合的处理能力来实现。

  传统的监控方式无法实现问题诊断

  监控系统有问题发现的功能,同时也要具备辅助工程师定位、处理问题的能力,传统的监控系统指标采集和图表展示,如何能够帮助工程师进行问题诊断,这个是我们希望在智能运维系统去解决。在人力经验和精力都无法满足的情况下我们希望智能运维系统能够自我诊断,从服务过去的运维数据中自动识别故障特征,从而能够更准确的识别和诊断故障。

 

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