云呐AIOps如何解决运维流程中的这么多难题
云呐致力于为企业公司、银行、政府 事业、学校教育类、医疗类、交通类、通信类等行业提供一站式数字化运维管理系统解决方案。
运维维护是技术型操作维修人员根据业务需求来规划信息、网络、服务，通过网络监控、事件预警、业务调度、排障升级等方式，使系统软件长期稳定可用。运维初期大多由运维人员手工开展，这种运行模式不仅效率低下，而且耗费大量人力资源。
通过使用工具，实现大规模、批量的自动化作业，可以大大降低人力成本，降低操作风险，提高运作效率。但自动化操作本质上仍然是人和自动化工具相结合的操作模式，受人类认识的限制，不可能持续向大规模、高度复杂的系统软件提供高质量的运作服务。如何解决操作流程中的这么多难题？智能化操作大放异彩。
将AIOps作为核心平台，构建了覆盖实时报警中心、大屏幕控制、视觉分析、辅助决策、运作管理、IT服务管理、配置管理数据库等多种功能，并将其与之相结合，构建覆盖实时报警中心、大屏幕控制、视觉分析、辅助决策、运作管理、IT服务管理、配置管理数据库，并与之相结合，形成一套完整的运维数据管理系统。
先要了解智能操作是什么？AIOps是一种人工智能技术和基本操作能力的完美结合，正如它所说的那样，智能操作是一种简单、智能化的操作。智能化操作能够快速地分析和处理大量数据，得出有效的运维决策，可以有效地开展大规模系统软件的运维。
稍加检视，运维发展便可发现，在历经千锤百炼的传统自动化运作系统软件中，重复性、低效作业伴随着人工成本的消耗已得到有效解决，但复杂场景中的故障处理、容量管理等问题；仍然需要有人参与；这样的情况下智能运维的加入只不过让完全意义上的运维管理进入快车道，加速运维效率没有任何提高！
在运维方面，我们经常把智能运维比作一般的初始操作，“这种智能”更倾向于预先预测，当发现错误数据立即引发重大故障时，就采取有效的措施来避免或减轻这种影响。而且针对这种预见性行为的数据处理，也正好发挥了机器学习处理海量、高速、多样化数据，造成高价值的专业知识。
在IT技术发展的时代，各行业越来越依赖于IT作为生产平台，各种新技术的运用使得业务操作更加方便，同时也给IT系统的运维部门造成了巨大的挑战。而且现有的运维系统软件已难以满足不同市场、不同日程表、不同品种的互联互通需求。
为此，为了更好地服务实体经济，满足资本市场双向开放，运维体系必须由专有化向本土化、集约化、开放式、由单一数据中心向多数据中心的转变。传统的运营模式在转型和发展过程中面临如下三个挑战：
安全性的挑战。
操作安全稳定运作要求较高，而目前的操作功能一般涉及多个系统软件及应用，采用事后处理为主的操作模式，存在定位异常困难、处理效率低下等缺点，这种被动异常响应模式已不能满足异常快速定位和处理的需要。
人才短缺的挑战。
当前运作中由于工作量大，工作内容重复性和枯燥，导致运维岗位尤其是值班岗位的吸引力逐渐下降。运维需求与人力资源短缺之间的矛盾，已成为技术体系开发不可回避的矛盾。
远距离操作挑战。
在由单数据中心向多数据中心发展的过程中，由于数据中心位置偏僻，现场巡检工作烦琐重复，使得传统的现场运作方式存在着成本高、工作压力大等困难，因此如何实现远程运维来解决数据中心发展的问题。
科技开发所造成的问题必须依靠技术来解决，只有将新技术、新思想、新体系引入运维领域，才能更好地提高系统软件的运维水平，更好地保障系统安全稳定高效的运作。
该可视化平台上的数据实时采集，几十万级的秒级数据查询，轻松地挖掘大数据的价值，产生数据的可视化。以核心资源和应用服务为核心，通过炫酷的动态图形显示，用户可以实时了解资源使用、趋势、报警。
智能基线报警器利用AI自动学习业务运作中的浮动规律，利用IT设备的海量大数据对基线数据开展分析，解决业务空闲期和高峰时的隐藏性问题，实现智能基线的自动化操作，从而保障业务系统的高可用性。
目前主流的运维技术已经由自动化运维向智能化运维方向发展，运用人工智能辅助甚至部分替代人工决策，可以进一步提高系统软件的运作质量和效率。这么一波波簇拥，决定不来试试看呢？
云呐统一运维管理平台，通过对网络设备管理、资产管理、服务器管理、存储设备管理、业务应用管理、无线管理、日志分析、办公设备/联网设备、动环系统等本地和异地网络的实时监控、自动巡检，精准采集、分析故障信息，判断重要数据性能指标，实现大规模数据中心的集中统一管理。如果对云呐统一运维管理平台有什么疑问，你可以联系在线客服，或直接注册免费试用云呐系统。
