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随着“新基建”建设步伐加快、物联网快速应用和数字化转型深化发展,企业组织迎来了应用程序数量持续增长、基础架构云化改造、数据量爆炸性增长的变化,传统运维管理方式已经无法满足数字化时代的业务发展需求。IT运维需要从原有的人工被动响应,转变为主动、高效的智能运维,即AIOps,确保数字化业务的系统可用性,加速业务创新发展,提升用户体验。

数据驱动运营是智能运维建设的必由之路
全球最具影响力的研究和咨询公司之一Forrester定义,智能运维是将人工智能/机器学习或其他先进分析技术应用于业务和运营数据,以建立关联并实时提供规范性和预测性答案的软件。这些结论产生实时的业务绩效KPI,使团队能够更快地解决故障事件,并帮助避免同类问题事件再次发生。
在IT系统运营的过程中,会产生海量的数据,有反映系统状态、资源消耗的状态数据,有描述系统异常、变更的事件数据……从这些数据中,提取有价值的信息并与通识类的运维知识建立关联关系,以提高算法分析准确度、解决故障事件,是企业智能运维系统建设的必由之路。
领域认知智能
为运维领域数据驱动运营注入新动力
领域认知智能是利用人工智能的手段获取领域知识,并利用领域知识完成领域内任务的技术体系。爱数AnyDATA通过领域认知智能技术,将指标、事件、文档等数据进行整合与治理,自动化的从海量运维领域数据中发现有价值的信息,并根据业务逻辑建立关联关系形成运维知识网络。基于运维知识网络的逻辑关系,解决业务场景问题,实现提质降本增效。
01快速获取解决方案,提升服务质量
基于事件数据、历史故障处理方案、通识类运维知识等数据构建而成的运维知识网络,可用于运维知识库。基于运维知识网络的推理分析能力,运维知识库可理解用户意图,为运维人员推荐问题解决方案,帮助运维人员快速解决故障事件,提升服务质量。
02 辅助用户作出决策,降低试错成本
运维知识网络构建时,围绕业务框架梳理业务认知模型,包含了业务流程、对象及关系,因此当故障发生时,可通过运维知识网络查看该故障发生可能影响的上下游服务,确定影响范围,辅助人员作出快速响应,降低试错成本。
03 提供关联事件分析,提升工作效率
在运维业务中,常常需要根据一个问题现象去探究出现该问题的本质原因,而仅依赖运维人员的个人经验,往往只能确定相关的位置信息或大致的问题范围。基于运维知识网络的关联关系,可通过可视化的关系图形式,查看引起该事件发生的因果链,辅助运维人员快速定位故障发生的根本原因,提升工作效率。
当前,爱数AnyDATA在运维知识网络构建的过程中,已经总结了一套完整的数据知识化方法,帮助企业更快更好的实现数据驱动创新和运营。但是,是否有一个评价指标可以度量运维知识网络的认知能力和价值呢?
爱数将于6月28日-7月1日举办以“与数据共舞”为主题的SMART大会,届时将在会上发布AnyDATA的新产品,揭秘如何通过科学的计算指标,衡量构建的领域知识网络的认知能力和价值,以便于开发者明确领域知识网络优化的方向,更好地对领域知识网络做持续性迭代!期待您莅临参与!


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