大數(shù)據(jù)運營階段必須部署大數(shù)據(jù)核心平臺，支持IT、網(wǎng)絡、私有云等數(shù)據(jù)的訪問，建立IT基礎設施監(jiān)控和大屏、和私有云平臺可視化大屏，部署統(tǒng)一告警平臺，進行大屏幕、私有云等大屏幕進行大數(shù)據(jù)管理。
運營維護階段需要采集客戶端以及后端性能數(shù)據(jù)，采用拓撲實時大屏幕，對用戶體驗進行實時監(jiān)控，大屏幕、瀏覽器用戶體驗和大屏幕，深入分析應用程序的端到端性能，并建立企業(yè)業(yè)務管理座艙，以進行業(yè)務應用與IT系統(tǒng)的關聯(lián)分析。
智能化操作階段要求部署機器學習平臺和深度學習平臺，以更好地預測IT資源，預測用戶體驗和預測用戶保留能力，以及應用健康對商業(yè)影響的預測等等。
一個完整的云智能體系結(jié)構(gòu)主要分為三部分：
大數(shù)據(jù)采集部分：建立一套針對硬件設施、網(wǎng)絡、主機系統(tǒng)、關鍵業(yè)務監(jiān)測、分析、日志采集等大數(shù)據(jù)采集平臺，使得它能快速地采集和顯示監(jiān)測對象的基本信息及其運行狀態(tài)，對各種硬件、網(wǎng)絡、主機系統(tǒng)和關鍵業(yè)務的健康度能全面、準確地評估。
數(shù)據(jù)挖掘部分：構(gòu)建大型數(shù)據(jù)提取標準、管理和建模平臺，通過與之配套的各種大數(shù)據(jù)處理工具，選擇相應角色所需的信息；操作策略及操作行為，可自由組合各種界面、大數(shù)據(jù)、功能模塊及處理流程，形成針對此種應用場景的定制化工作平臺；處理并處理大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)。與此同時，大數(shù)據(jù)不斷沉淀，形成大數(shù)據(jù)運營管理倉庫，提供豐富的大數(shù)據(jù)管理工具、插件，為大數(shù)據(jù)的進一步應用提供支持。
大數(shù)據(jù)應用部分：從海量的數(shù)據(jù)沉淀中，通過成熟的大數(shù)據(jù)分析模型和智能算法，為相關人員提供重要決策大數(shù)據(jù)依據(jù)，在《決策》《管理》《實施》三個角度對“網(wǎng)絡”、“數(shù)據(jù)中心”、“應用”、“安全”、“運營”五個維度進行大數(shù)據(jù)建模，最終實現(xiàn)多維大數(shù)據(jù)的組合分析，輔助大數(shù)據(jù)決策，為大數(shù)據(jù)的運營管理提供支持。
隨著IT行業(yè)的發(fā)展，服務器規(guī)模不斷擴大，業(yè)務場景日趨多樣化，這是一個值得關注的問題。此外，在從不連續(xù)的大量數(shù)據(jù)中找出產(chǎn)生故障的根源時，使用了更多的工具，例如，基礎結(jié)構(gòu)和服務采用了開放源碼的監(jiān)控，網(wǎng)絡監(jiān)視用到了軟件，應用性能管理，部分業(yè)務和性能使用日志手段進行監(jiān)控等等。這兩種工具在某種程度上都可以幫助運行人員進行分析，但由于這些軟件之間是分離分離的，如何將業(yè)務變更與IT系統(tǒng)相關聯(lián)是未來研究的方向。
報警是運維人員與系統(tǒng)進行溝通的一種方式，運營人員每天有50%的工作內(nèi)容，只有50%在計劃中。隨著更多的企業(yè)上云，運營工作的范圍正在迅速擴展。失效原因日益復雜，單靠現(xiàn)有經(jīng)驗已經(jīng)無法處理早已不可行，部分故障是已知問題，但由于牽涉面廣暫時不便解決，需要周期性重復處理。
動力告警基線
常規(guī)固定報警基線存在諸多缺陷，如重復觸發(fā)，則會產(chǎn)生大量報警，且重復觸發(fā)的報警能掩蓋實際情況?；跉v史數(shù)據(jù)統(tǒng)計值生成動態(tài)報警基線，除了自動生成外，還可以人工創(chuàng)建、修改。
對AI應用到整個運維會有一定的價值，一是更主動地對系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行采集，實時感知用戶的實際性能體驗，借助機器學習技術進行故障預測，采用更豐富多樣的告警通知方式。在關聯(lián)的觀點下，能有效地找出問題的根源，根據(jù)時間順序或邏輯，找出多個現(xiàn)象相互影響的關系，將報警聯(lián)系起來，降低了人為篩選無用或重復信息的代價。切入商業(yè)視角，更直接地支持業(yè)務提升，通過大數(shù)據(jù)技術，打破多個業(yè)務間的數(shù)據(jù)孤島，更好地體現(xiàn)IT在企業(yè)中的價值。各種API呈現(xiàn)方式靈活多變，不僅有大屏幕、報表、報表等大數(shù)據(jù)技術，以及大數(shù)據(jù)技術，使實時數(shù)據(jù)呈現(xiàn)成為可能，而且在同一區(qū)域視野下，可以顯示更多維度的信息。
云吶統(tǒng)一運維管理平臺，通過對網(wǎng)絡設備管理、服務器管理、存儲設備管理、業(yè)務應用管理、無線管理、日志分析、辦公設備/聯(lián)網(wǎng)設備、動環(huán)系統(tǒng)等本地和異地網(wǎng)絡的實時監(jiān)控、自動巡檢，精準采集、分析故障信息，判斷重要數(shù)據(jù)性能指標，實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的集中統(tǒng)一管理。如果對云吶統(tǒng)一運維管理平臺有什么疑問，你可以聯(lián)系在線客服，或直接注冊免費試用云吶系統(tǒng)。
AIOps更有價值
當IT基礎設施運行時，優(yōu)化用戶體驗和業(yè)務操作，實現(xiàn)三個方面能力的提高，那么有沒有必要做更多的事？對于這一問題，我們可以從以下幾個方面做進一步的思考：
交叉系統(tǒng)：能統(tǒng)一地對多個系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行匯總，并整理出相應的模型，把原來孤立的數(shù)據(jù)孤島聯(lián)系起來。
高效：看不見故障現(xiàn)象，不會割裂，能迅速地在多個現(xiàn)象中，理清因果關系，并迅速地挖掘出根因。
高度精確：最大限度地避免了人為判斷中引入的干擾，使分析結(jié)果的可行性得到極大提高。而且隨著故障處理次數(shù)的增加，能給出相應的處理意見。
針對企業(yè)：從最后和最重要的業(yè)務角度出發(fā)，自影響業(yè)務的結(jié)果，不斷擴展需要考慮的影響因素?；谠撃Ｐ?，可以真正發(fā)現(xiàn)運營和運營數(shù)據(jù)之間的相關性。
