AIOPS的能力框架 AIOps平台能力体系 AIOps 常见应用场景 按照时间来分 AIOPS实施的关键技术 1.数据采集(硬件,业务指标等) 2.数据预处理(特征工程) 3.数据可视化 4.数据存储(数据仓库,Hadoop分布式存储) 5.智能算法 数据采集 性能数据,性能数据 cpu性能,网络消耗,硬盘数据 用户数据:流量,错误率,访问情况,操作信息等个性化信息 运维事件信息,新程序上线扩容,配置更新,软件更新 数据处理 数据字段提取:通过正则解析,KV 解析,分隔符解析等解析方式提取字段…

AIOps探索:基于VAE模型的周期性KPI异常检测方法 from:jinjinlin.com   作者:林锦进 前言 在智能运维领域中,由于缺少异常样本,有监督方法的使用场景受限.因此,如何利用无监督方法对海量KPI进行异常检测是我们在智能运维领域探索的方向之一.最近学习了清华裴丹团队发表在WWW 2018会议上提出利用VAE模型进行周期性KPI无监督异常检测的论文:<Unsupervised Anomaly Detection via Variational Auto-Encoder for…

有幸在2019KubeCon上海站听到Steve Flanders关于OpenTelemetry的演讲,之前Ops领域两个网红项目OpenTracing和OpenCensus终于走到了一起,可观察性统一的标准化已经扬帆起航.这篇文章旨在抛砖引玉,希望能够和更多的同学一起交流可观察性相关的内容. 前世 OpenTracing OpenTracing制定了一套平台无关.厂商无关的Trace协议,使得开发人员能够方便的添加或更换分布式追踪系统的实现.在2016年11月的时候CNCF技术委员会投票接受O…

目录SAIU R20 1 6 第1页第1 章. 初识STM32...................................................................................................................... 11.1. 课前预习..........................................................................................…

AIOps 人工智能和IT运营支撑 Ops 之间的故事,愈演愈烈,已经成为当今运维圈的热门话题,我打算从2篇文档分享我们在 AIOps 上一些探索和实践.(上篇)主要介绍了为什么事件(告警)处理需要 AIOps:(本篇)主要分享OneAlert 事件处理平台在 AIOps 方面的探索. 上篇提到规模化的 IT 事件管理中,需要人工智能识别重要信息,去除噪音,甄别关键信息,减少人力工作量. 举个栗子:假设某企业的 IT 环境中的某个底层基础设施,如网络或存储设备出现异常,相关联的主机.中间件数据库…

AIOps 人工智能和IT运营支撑 Ops 之间的故事,愈演愈烈,已经成为当今运维圈的热门话题,我打算从2篇文档分享我们在 AIOps 上一些探索和实践.(本篇)为什么事件(告警)处理需要 AIOps:(下篇)OneAlert事件处理平台在 AIOps 方面的探索. 一. 规模化 现在的企业 IT 规模,软硬件都与以往有数十倍/上百倍递增,如何管理 IT 可用性和高效性,成为 IT 运营 DevOps 团队重要职责.规模化带来两个显著特点:1.更多的变更:2.更大的规模 企业的 IT 想跑的更快…

本文篇幅较长,分为上,中,下,三个部分进行连载.内容分别为:AIOps 背景/所应具备技术能力分析(上),AIOps 常见的误解(中),挑战及建议(下). 前言 我大概是 5,6 年前开始接触 ITOA 这个领域的,首次接触后,发现领域有着巨大的潜力,一直寻找在这个领域做点事情的机会.大约三年前在这个领域创业,积极寻求 Product Market Fit.这几年下来,经过与行业内的专家交流,研读报告,阅读论文,客户访谈,亲自动手对相应的运维场景解析,行业产品的试用调研,以及结合着中国运维市场现…

本文篇幅较长,分为上,中,下,三个部分进行连载.内容分别为:AIOps 背景/所应具备技术能力分析(上),AIOps 常见的误解(中),挑战及建议(下). 前言 我大概是 5,6 年前开始接触 ITOA 这个领域的,首次接触后,发现领域有着巨大的潜力,一直寻找在这个领域做点事情的机会.大约三年前在这个领域创业,积极寻求 Product Market Fit.这几年下来,经过与行业内的专家交流,研读报告,阅读论文,客户访谈,亲自动手对相应的运维场景解析,行业产品的试用调研,以及结合着中国运维市场现…

本文篇幅较长,分为上,中,下,三个部分进行连载.内容分别为:AIOps 背景/所应具备技术能力分析(上),AIOps 常见的误解(中),挑战及建议(下). 前言 我大概是 5,6 年前开始接触 ITOA 这个领域的,首次接触后,发现领域有着巨大的潜力,一直寻找在这个领域做点事情的机会.大约三年前在这个领域创业,积极寻求 Product Market Fit.这几年下来,经过与行业内的专家交流,研读报告,阅读论文,客户访谈,亲自动手对相应的运维场景解析,行业产品的试用调研,以及结合着中国运维市场现…

   AIOps代表运维操作的人工智能(Artificial Intelligence for IT Operations), 是由Gartner定义的新类别,Gartner的报告宣称,到2020年,将近50%的企业将会在他们的业务和IT运维方面采用AIOps,远远高于2017年的10%. Gartner在为AIOps作出如下定义:AIOps平台是结合大数据.人工智能(AI)或机器学习功能的软件系统,用以增强和部分取代广泛应用的现有IT运维流程和事务,包括可用性和性能监控.事件关联和分析,IT服…