摘要:

随着运维技术的飞速发展和需求的日益繁盛，运维工作已经从早期的人工运维，到自动化运维，如今走向了智能运维。“智能运维”理念被频繁地提及，并成为各个从业者竞相研究和研发的重点。

　关键字：智能运维，运维自动化

 

 

随着运维技术的飞速发展和需求的日益繁盛，运维工作已经从早期的人工运维，到自动化运维，如今走向了智能运维。“智能运维”理念被频繁地提及，并成为各个从业者竞相研究和研发的重点。

Gartner也预见过“智能运维”将成为下一代运维，认为到2022年将有近50%的企业用户部署智能运维。

广义的“智能运维”被定义为：以大数据平台和机器学习（算法平台）为核心；其需要与监控、服务台、自动化系统联动，智能运维需要从各个监控系统中抽取数据、面向用户提供服务、并有执行智能运维产生决策模型的自动化系统。

这些年各种践行“智能运维”理念而被推出的产品、方案也可谓百家齐放，随着技术应用的深入和广泛，智能运维所涉及的行业范围和技术领域也在不断扩大。

近些年，由于数据中心逐渐云化，以往由人工驱动的方式渐渐转向了大数据和人工智能驱动，在数字化转型大潮之下，运维的思路也就开始寻求“智能化”的发展突破。

运维长期作为“保障性”的非生产主力部门，在以往各个时期都不是最受重视的工作内容，很多非规模性企业，甚至没有专职运维，这也导致了，运维工作多由人工推进，运维工具良莠不齐，运维水平高低不一的局面。而随着经济和技术的双重叠进，数字化转型力度的提升，运维部门或人员面对的是递进式增长的设备数量和系统复杂度成倍提升的考验。随着业务系统运维压力的增大、监测设备规模的超量增长、越来越多故障的无法准确定位，传统运维向智能运维的转变势在必行。

作为从事运维行业技术研究及产品研发二十余年的上海北塔软件股份有限公司（简称“北塔软件”），在长期的与用户端交流协作的过程中，更早地意识到运维技术的智能化发展趋势。经过多年的实践和探索，逐步形成了以”数据为基础、算法为核心、可解释为灵魂、越用越好“的智能运维理念，克服了AIOps普遍落地困难、周期漫长、结论解释困难的缺点，形成了以可解释为特色的智能运维解决产品体系和方案。

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