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运维百家讲坛第2期:学习某个领域的发展历史,能够让我们以史为鉴、顺势而为。

随着互联网服务深入千行百业,数字化应用成为企业和机构为用户提供服务的重要形式,直接对用户体验环节进行监测和优化成为IT运维的新思路和途径。

本文对AIOps进行探索,以实现智能异常检测和根因分析。

本文介绍分布式主动感知在智能运维中的实践经验。
AgentRun 团队推出的 AgentRun 开放平台,正是为了解决这一“规模化落地难”的核心痛点而生。

过去十年,运维技术一直在缩短“发现问题”的时间——从手动巡检到自动化监控,从阈值告警到 APM 全链路追踪。但有一段路始终没变:告警响了之后,工程师登录机器,手动跑命令,靠经验分析根因。

在未来,操作系统控制台将致力于深入探索异常检测的潜力,通过持续优化检测算法与完善异常检测架构,以期为用户提供更为卓越的服务体验。

本文转载自公众号携程技术(ID:ctriptech)。

本文从阿里云计算平台的运维场景出发,分享了从异常发现到问题定界和根因定位各环节的算法选型和设计思路,包括通用的时间序列异常检测、高效的日志聚类和精准的多 Agent 根因定位框架。

在云计算环境中,Kubernetes(K8s)集群与容器化部署已成为行业标准化实践,但同时也对运维体系及可观测性提出了显著挑战。

阿里巴巴大数据运维团队经过几年运维数据中台的建设,在数据化运维(DataOps)方向的前沿问题上积累了很多实践经验。

本次分享结合具体实践案例,阐述如何通过数据实体服务,解决运维领域面临的稳定性、成本、效率三大基本问题。

本文介绍智能运维在金融核心领域的实践经验。

百度云智能运维团队在运维工具和平台研发方向历史悠久,最近,团队着力于发展智能化运维能力以及AIOps产品化建设。

回顾2019,云计算和 DevOps 的双重压力下,运维领域发生了哪些变化?

一个业务系统在发展初期,可能只需要一台或几台机器,只需要很少的运维人员,日常工作也只需关注机器是否死机、网络是否畅通、服务是否存活,运维场景比较简单。

DevOps先驱Kris Buytaert为我们介绍了他过去十年的经验,在过去的十年间他帮助组织经历了DevOps的采用炒作周期,并在他们的转变中总结出了关于DevOps的各种误解。

如何理解?最初的时候,产品和业务形态都处于摸索期

本文为中台系列的第一篇文章,主要目的在于厘清什么是中台。