摘要:

隨著運維技術的飛速發展和需求的日益繁盛，運維工作已經從早期的人工運維，到自動化運維，如今走向了智能運維�！爸悄苓\維”理念被頻繁地提及，并成為各個從業者競相研究和研發的重點。

　關鍵字：智能運維，運維自動化

 

 

隨著運維技術的飛速發展和需求的日益繁盛，運維工作已經從早期的人工運維，到自動化運維，如今走向了智能運維。“智能運維”理念被頻繁地提及，并成為各個從業者競相研究和研發的重點。

Gartner也預見過“智能運維”將成為下一代運維，認為到2022年將有近50%的企業用戶部署智能運維。

廣義的“智能運維”被定義為：以大數據平臺和機器學習（算法平臺）為核心；其需要與監控、服務臺、自動化系統聯動，智能運維需要從各個監控系統中抽取數據、面向用戶提供服務、并有執行智能運維產生決策模型的自動化系統。

這些年各種踐行“智能運維”理念而被推出的產品、方案也可謂百家齊放，隨著技術應用的深入和廣泛，智能運維所涉及的行業范圍和技術領域也在不斷擴大。

近些年，由于數據中心逐漸云化，以往由人工驅動的方式漸漸轉向了大數據和人工智能驅動，在數字化轉型大潮之下，運維的思路也就開始尋求“智能化”的發展突破。

運維長期作為“保障性”的非生產主力部門，在以往各個時期都不是最受重視的工作內容，很多非規模性企業，甚至沒有專職運維，這也導致了，運維工作多由人工推進，運維工具良莠不齊，運維水平高低不一的局面。而隨著經濟和技術的雙重疊進，數字化轉型力度的提升，運維部門或人員面對的是遞進式增長的設備數量和系統復雜度成倍提升的考驗。隨著業務系統運維壓力的增大、監測設備規模的超量增長、越來越多故障的無法準確定位，傳統運維向智能運維的轉變勢在必行。

作為從事運維行業技術研究及產品研發二十余年的上海北塔軟件股份有限公司（簡稱“北塔軟件”），在長期的與用戶端交流協作的過程中，更早地意識到運維技術的智能化發展趨勢。經過多年的實踐和探索，逐步形成了以”數據為基礎、算法為核心、可解釋為靈魂、越用越好“的智能運維理念，克服了AIOps普遍落地困難、周期漫長、結論解釋困難的缺點，形成了以可解釋為特色的智能運維解決產品體系和方案。

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