aiops 自动化运维,自动化运维工程师

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简单来说，AIOps 就是基于已有的运维数据（日志、监控信息、应用信息等）并通过机器学习的方式来进一步解AIOps数据库自动化运维实践AIOps数据库自动化运维实践技术创新，变革未来1 传统数据库运维在苏宁面临的问题2 DBA团队和研发中心的痛点传统数据库运维在苏宁面临的问题数据库实例数高速增长

AIOps的前景十分广阔，但是在做到AIOps之前，我们前期需要做一些铺垫，包括构建端到端自动化的运维体系、将运营效能够通过数字化的方式进行度量，最后再是运维数据体系的建设。运维数据AIOps由Gartner于2016年提出，旨在使用大数据、机器学习等方法来提升运维能力，其目的是进一步降低自动化运维中人为干扰，最终实现运维无人化、自动化。CSDN云原生系列在线峰会第16期

∪▂∪ 生态各方在同一套智能运维标准引领下构建的平台上，进行知识沉淀、算法代码沉淀、数据治理标准沉淀、服务化组件沉淀，以及AIOps相关自动化工具的沉淀，在遵循生态共同制定的标准的前提1、整体性智能运维AIOps高度易用的方式提供来自整个IT运维的洞察力，比如针对领导者角色和职责量身定制的仪表板，针对运维专家角色和职责提供的整体根因分析诊

智能运维（AIOps）应需求而生AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)，即智能运维，是将人工智能的能力与运维相结合，通过机器学习的方法来提升运维效率。在传统的自动随着云计算、大数据、人工智能等技术的兴起，运维行业也迎来了新的技术变革。2016年，Gartner提出智能运维AIOps的概念，旨在使用大数据、机器学习等方法来提升运维能力，其目的是

AIOps平台应该能够直接或通过集成启动解决问题的动作。优秀的自动化功能可提高敏捷性，并减少意外出现的流程错误，并提升服务可用性。6、易用性基于云的AIOps平台可以通过允许IT 在论坛看到可以将AI和Ops结合到一起，对于运维来说是一个机会，以前在软件生产链最末端，容易被鄙视，也远离业务部门而老背锅，借助于AIOps升格为技术运营。最近阅读的一本书《智