数据与智能运维场景实践！

Question

如题所述

Answer 1

在运维领域的革新中，数据与智能技术正逐步步入实用并深刻提升效能，不再是简单的颠覆，而是以“AI的翅膀”助力运维的飞翔。运维一体化策略深入业务场景，通过数据整合与深度分析，提升整体运维效率。大数据技术整合多元数据源，提升故障管理和运维洞察力，AI则通过机器学习等技术，实现更精准的预测和决策支持。

运维的智慧核心体现在五个数据域：配置、状态、流程、作业和知识，它们构成了数据治理的基石。数据治理框架聚焦于逻辑关联的梳理、平台定位的清晰化以及数据消费场景的构建，旨在提升数据价值。在实践中，我们建议关注高阶运维能力，强化数据清洗、开发和存储，采用专业分散与消费驱动的管理模式，以提升运维数据平台的综合效能。这些平台涵盖数据采集、存储、管理和用户体验，追求效率与效益的双重提升。

[图1：智能运维业务架构]

[图2：智能管理架构]

[图3：运维观测场景示例]

[图4：运维数据平台应用架构]

数据和智能作为生产力的催化剂，它们通过场景化应用和精细化的数据治理，重塑了运维的效率和效果。大数据与AI的融合，驱动着分析决策的智能化。智能分析决策平台依托运维数据平台和AI/机器学习技术，集成了数据集成、模型开发和部署等功能。平台通过数据模型、指标体系和知识图谱，构建灵活的AI应用场景，使运维人员能够通过图形化工具轻松实现业务场景的定制化应用。

关键模块如指标异常检测，利用时间序列特征提取和深度贝叶斯学习，实时监控和预警异常情况；时序数据预测则通过Transformer模型预测未来趋势，支持资源管理和成本优化。多维度的分析下钻功能，帮助管理人员深入洞察业务系统的运行状况，快速定位问题。

监控系统通过多维度实时呈现，但面临维度复杂性的挑战。通过SLI筛选关键指标，异常时进行多维度下钻，以计数、求和等方式揭示问题根源。下钻模型直观展示了这一过程，包括维度映射和异常维度的详细分析。维度下钻功能在遇到在线人数异常时，能迅速显示异常维度和具体数值，帮助解决单指标告警的局限。指标关联推荐算法基于异常共现和相似度，扩展了告警的维度，日志聚类则通过计算相似性，简化运维人员的工作负担。嘉为蓝鲸作为数智化运维的领军者，提供日志聚类、关联指标推荐等功能，以提升故障分析的精准度和效率。

粒度聚类技术的应用进一步强化了运维的智能维度：1）日志异常检测采用离线和在线学习，自动识别新模板并及时预警；2）告警管理通过降噪和分类，清晰化告警类型，提升问题解决效率；3）大语言模型的应用则革新了运维人员的交互方式，引入了语料管理系统、高级编排中心和模型训练中心，推动了运维管理的智能化。

总结来说，数据与智能的结合正在引领运维领域的革新，通过精细化的数据治理和智能化的工具，我们正在构建一个更高效、更智能的运维生态系统。嘉为蓝鲸在此过程中扮演着重要的角色，期待与更多业界同仁共同探讨，推动运维数智化的未来。