智能时代下的运维

智能时代下的运维

策划: 陈思

智能运维(AIOps),根据 Gartner 的最新阐释,意指整合大数据和机器学习能力,通过松耦合、可扩展方式去提取和分析数据量(volume)、种类(variety)和速度(velocity)这三个维度不断增长的 IT 数据,进而为 IT 运维管理产品提供支撑。在此,微众银行智能运维团队根据一线工作的实践经验与心得体会,特别撰写了《智能运维系列》文章,敬请持续关注。

智能运维系列(一)| AIOps的崛起与实践
智能运维系列(一)| AIOps 的崛起与实践

运维发展和各种技术更新是密不可分的,也是各种技术重要的实验田。

智能运维系列(二)| 智能化监控领域探索
智能运维系列(二)| 智能化监控领域探索

本文将介绍微众银行在异常监控和主动定位方面的探索。

智能运维系列(三)| 浅析智能异常检测:“慧识图”核心算法
智能运维系列(三)| 浅析智能异常检测:“慧识图”核心算法

智能运维系列专题简介:智能运维(AIOps),根据 Gartner 的最新阐释,意指整合大数据和机器学习能力,通过松耦合、可扩展方式去提取和分析数据量(volume)、种类(variety)和速度(velocity)这三个维度不断增长的 IT 数据,进而为 IT 运维管理产品提供支撑。

智能运维系列(四)| 曝光交易路径
智能运维系列(四)| 曝光交易路径

智能运维(AIOps),根据 Gartner 的最新阐释,意指整合大数据和机器学习能力,通过松耦合、可扩展方式去提取和分析数据量(volume)、种类(variety)和速度(velocity)这三个维度不断增长的 IT 数据,进而为 IT 运维管理产品提供支撑。

智能运维系列(八)| 事件指纹库:构建异常案例的“博物馆”
智能运维系列(八)| 事件指纹库:构建异常案例的“博物馆”

在运维领域,是否也需要一个类似“博物馆”的场所,来记录异常案例,从而助力寻找隐藏的根因定位规律呢?

智能运维系列(九)| 基于交易树的根因告警定位方法
智能运维系列(九)| 基于交易树的根因告警定位方法

如何找到一个有效的方法来帮助运维人员定位出真正的根因?

智能运维系列(十)| 浅析根因告警的系统分析法
智能运维系列(十)| 浅析根因告警的系统分析法

本文中将介绍在异常时,告警风暴发生后,如何进行根因告警分析。

智能运维系列(十一)| 日志文本异常聚类及相似度检测
智能运维系列(十一)| 日志文本异常聚类及相似度检测

基于机器学习算法进行日志分类、聚类、并转化为时间序列的日志异常检测解决方案。

智能运维系列(十二)| 智能运维的四大挑战和应对之道
智能运维系列(十二)| 智能运维的四大挑战和应对之道

在本文中,作者将介绍自己曾面临过或正在面临着的四大挑战,同时也会分享一些解决办法及经验。

智能运维系列(十三)| 面向智能化运维的CMDB系统构建
智能运维系列(十三)| 面向智能化运维的 CMDB 系统构建

本文将结合具体实践,介绍微众银行面向智能化运维的 CMDB 系统构建历程以及实施效果。

智能运维系列(十四)| 人与技术相结合的异常管理实践
智能运维系列(十四)| 人与技术相结合的异常管理实践

这篇文章主要阐述系统背后的 IT 异常事件管理思路。

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