智能運(yùn)維元年已來(lái)

時(shí)間：2022-03-24 17:06:02 | 來(lái)源：行業(yè)動(dòng)態(tài)

時(shí)間：2022-03-24 17:06:02 來(lái)源：行業(yè)動(dòng)態(tài)

一方面，創(chuàng)新業(yè)務(wù)要求金融機(jī)構(gòu)能夠快速響應(yīng)市場(chǎng)需求，使得IT運(yùn)維面臨著交付效率、運(yùn)維質(zhì)量等方面的多重壓力；另一方面，在雙模IT建設(shè)中，要保證業(yè)務(wù)系統(tǒng)穩(wěn)定性、故障定位和根因調(diào)查，對(duì)IT運(yùn)維的人員的技術(shù)水平也提出了極大挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的人工操作已經(jīng)難以再滿足當(dāng)下的運(yùn)維工作量

為此，智能時(shí)代所帶來(lái)的DevOps、AIOps（智能運(yùn)維）等方法及技術(shù)，正在通過(guò)自動(dòng)化替代傳統(tǒng)的工作方式，成為企業(yè)安全高效地進(jìn)行運(yùn)維和管理工作的重要工具。如今，它們就像企業(yè)的手一樣，正在提升企業(yè)IT運(yùn)維的生產(chǎn)力和生產(chǎn)效率。

在IBM看來(lái)，過(guò)去被動(dòng)式的運(yùn)維手段已經(jīng)發(fā)展到瓶頸階段，加上如今人工智能等技術(shù)的發(fā)展，智能運(yùn)維元年已經(jīng)到來(lái)。

智能運(yùn)維的理想狀態(tài)是基于大數(shù)據(jù)，把監(jiān)控、管理和故障定位三大部分的運(yùn)維工作，利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法有機(jī)結(jié)合起來(lái)。這意味著，沒(méi)有任何一個(gè)軟件能夠獨(dú)立進(jìn)行運(yùn)作，需要將監(jiān)控系統(tǒng)、智能分析系統(tǒng)、流程管理系統(tǒng)等軟件進(jìn)行整合，在大數(shù)據(jù)平臺(tái)之上，通過(guò)統(tǒng)一的架構(gòu)實(shí)現(xiàn)智能化運(yùn)維。

與此同時(shí)，金融行業(yè)自身的獨(dú)特性決定了其IT系統(tǒng)加倍的復(fù)雜度，因此需要更專業(yè)的經(jīng)驗(yàn)，更復(fù)雜的流程，和更豐富的算法做支撐。

而為了推進(jìn)智能運(yùn)維在金融機(jī)構(gòu)及企業(yè)的落地，IBM結(jié)合30多年的運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)，集合最高端的產(chǎn)、學(xué)、研能力，在不久前發(fā)布了業(yè)界首部《金融行業(yè)AIOps智能運(yùn)維白皮書》（以下簡(jiǎn)稱白皮書）。



此白皮書引入了人工智能技術(shù)和運(yùn)維專家的深度合作，由清華大學(xué)智能運(yùn)維Netman實(shí)驗(yàn)室、一線銀行數(shù)據(jù)中心專家，詳細(xì)介紹了金融企業(yè)智能運(yùn)維可落地的場(chǎng)景定義、成熟度模型、參考架構(gòu)、落地解決方案等，并對(duì)客戶及經(jīng)典案例進(jìn)行了分享與客觀剖析。