百度智能運維融合哪些技術

⑴ 智能運維是什麼

得益於IT外包服務的發達，現在的運維已經不包括搬機器上架、接網線、安裝操作系統等基礎工作，運維人員一般會從一台已安裝好指定版本的操作系統、分配好IP地址和賬號的伺服器入手，工作范圍大致包括：伺服器管理（操作系統層面，比如重啟、下線）、軟體包管理、代碼上下線、日誌管理和分析、監控（區分系統、業務）和告警、流量管理（分發、轉移、降級、限流等），以及一些日常的優化、故障排查等。

隨著業務的發展、伺服器規模的擴大，才及雲化（公有雲和混合雲）、虛擬化的逐步落實，運維工作就擴展到了容量管理、彈性（自動化）擴縮容、安全管理，以及（引入各種容器、開源框架帶來的復雜度提高而導致的）故障分析和定位等范圍。

聽上去每一類工作都不簡單。不過，好在這些領域都有成熟的解決方案、開源軟體和系統，運維工作的重點就是如何應用好這些工具來解決問題。

傳統的運維工作經過不斷發展（伺服器規模的不斷擴大），大致經歷了人工、工具和自動化、平台化和智能運維（AIOps）幾個階段。這里的AIOps不是指Artificial Intelligence for IT Operations，而是指Algorithmic IT Operations（基於Gartner的定義標准）。

基於演算法的IT運維，能利用數據和演算法提高運維的自動化程度和效率，比如將其用於告警收斂和合並、Root分析、關聯分析、容量評估、自動擴縮容等運維工作中。

在Monitoring（監控）、Service Desk（服務台）、Automation（自動化）之上，利用大數據和機器學習持續優化，用機器智能擴展人類的能力極限，這就是智能運維的實質含義。

智能運維具體的落地方式，各團隊也都在摸索中，較早見效的是在異常檢測、故障分析和定位（有賴於業務系統標准化的推進）等方面的應用。智能運維平台邏輯架構如圖所示。

智能運維平台邏輯架構圖

智能運維決不是一個跳躍發展的過程，而是一個長期演進的系統，其根基還是運維自動化、監控、數據收集、分析和處理等具體的工程。人們很容易忽略智能運維在工程上的投入，認為只要有演算法就可以了，其實工程能力和演算法能力在這里同樣重要。

智能運維需要解決的問題有：海量數據存儲、分析、處理，多維度，多數據源，信息過載，復雜業務模型下的故障定位。這些難題是否會隨著智能運維的深入應用而得到一定程度的解決呢？我們會在下一篇文章中逐步展開這些問題，並提供一些解決方案。

本文選自《智能運維：從0搭建大規模分布式AIOps系統》，作者彭冬、朱偉、劉俊等，電子工業出版社2018年7月出版。

本書結合大企業的智能運維實踐，全面完整地介紹智能運維的技術體系，讓讀者更加了解運維技術的現狀和發展。同時，幫助運維工程師在一定程度上了解機器學習的常見演算法模型，以及如何將它們應用到運維工作中。

⑵ 智能運維適合哪些場景都涉及哪些領%

智能運維一般指IT運維的智能化。主要適用於數據中心的數據存儲、告警收斂、異常檢測和根因定位。
領域極為廣泛，凡是有IT運維工作的企業隨著數據量和復雜度的增加，都有可能用到智能運維

⑶ 人工智慧下的智慧運維實踐一BIM 技術運維

BIM(BuildingInformation Modeling)， 也稱建築信息模型，是一種通過計算機語言用信息與圖像來描述建築物的技術。
BIM 以實現建築工程信息可視化與信息量化為分析目標，是能夠提高工程建設質量與工程建設效率的信息技術。
由於現代建築造型逐漸復雜化，通過傳統人為想像很難完成整個建築施工圖設計。而BIM 可視化能將復雜建築以三維模型姿態呈現，可全方位展示、查看建築的設計細節，且更加直觀地展現各建築設備的運行狀態。BIM技術也被應用於自動化運維中。
一、運維可視化
以BIM可視化技術為基礎，結合物聯網、大數據與敏捷的交互技術實現「可視化、集成化、智能化」的大型綜合運營與管理模式，從「全局視野」和「精準洞察」的角度來管理大型建築空間、EPM、綜合安全等。

⑷ 智能運維適合哪些場景都涉及那些領域

IT的智能運維AIOps，目前在國內落地比較多的是對IT故障容忍率更低的行業，比如金融、交通、互聯網等等。各廠商主要的差異在於數據治理的能力和經驗（當數據量越來越大時，一個好的運維數據中台可以保證運行性能）、產品線的覆蓋度（告警、日誌、指標等均可進行智能分析）、智能場景的豐富度。
對於智能運維來說，常見的智能場景有異常檢測、根因定位、自動排障、容量預測、告警收斂、日誌聚類等。隨著應用的進一步廣泛，智能場景也會不斷更新、越來越多。
可以說智能運維的發展完全是順應時代的需求，互聯網逐漸與衣食住行變得息息相關，由生活衍生出來的金融、交通、通訊、能源等行業企業同互聯網一起經歷了多樣化的變遷升級。因此，與互聯網伴生而來的是對生產數據的運維管理，經歷了手工、自動化的階段後，在人工智慧的推動下，運維逐漸向智能化（AIOps）進化。

⑸ 百度有哪些核心技術

1、網路（網路App）：7億用戶首選的搜索和資訊客戶端。

網路App是一款有7億用戶在使用的手機「搜索+資訊」客戶端，結合了搜索功能和智能信息推薦，依託網路網頁、網路圖片、網路新聞、網路知道、網路、網路地圖、網路音樂、網路視頻等專業垂直頻道「有事搜一搜，沒事看一看」，為用戶提供更多豐富和實用的功能與服務。

2、網路地圖：新一代人工智慧地圖。

網路地圖是為用戶提供包括智能路線規劃、智能導航、實時路況等出行相關服務的平台。作為「新一代人工智慧地圖」，網路地圖實現了語音交互覆蓋用戶操控全流程，上線了AR步導 、AR導游等實用功能。

3、網路糯米：省錢更省心！

網路糯米匯集美食、電影、酒店、休閑娛樂、旅遊、到家服務等眾多生活服務的相關產品，並先後接入網路外賣、去哪兒網資源，一站式解決吃喝玩樂相關的所有問題，逐漸完善了網路糯米O2O的生態布局。

4、網路貼吧：上貼吧，找組織。

網路貼吧，全球最大的中文社區。貼吧是一種基於關鍵詞的主題交流社區，它與搜索緊密結合，准確把握用戶需求，搭建別具特色的「興趣主題「互動平台。貼吧目錄涵蓋社會、地區、生活、教育、娛樂明星、游戲、體育、企業等方方面面，目前是全球最大的中文交流平台。

5、網路：全球最大的中文網路全書。

網路是一個內容開放、自由的網路網路全書平台， 旨在創造一個涵蓋各領域知識的中文信息收集平台。網路強調用戶的參與和奉獻精神，充分調動互聯網用戶的力量，匯聚上億用戶的頭腦智慧，積極進行交流和分享。

6、網路知道：總有一個人知道你問題的答案。

網路知道，是網路旗下的互動式知識問答分享平台，也是全球最大的中文問答平台。廣大網友根據實際需求在網路知道上進行提問，便立即獲得數億網友的在線解答。

7、網路文庫：讓每個人平等的提升自我。

網路文庫是網路發布的供網友在線分享文檔的知識平台，是最大的互聯網學習開放平台。網路文庫用戶可以在此平台上，上傳， 在線閱讀與下載文檔。

8、好看視頻：分享美好，看見世界。

好看視頻平台擁有獨家短視頻內容源，分類覆蓋搞笑、音樂、影視、娛樂、游戲、生活、小品、軍事、汽車、新聞等全方位優質視頻內容，是一個專業短視頻聚合平台。數十萬視頻創作者通過好看視頻給7億網路生態用戶提供全方位的視頻內容，每天的觀看次數高達數十億次。

⑹ 有人知道智能運維是什麼

作為企業數字化轉型的重要手段，IT運維效率的高低會直接影響到業務的正常運轉，業務數字化的加劇會造成嚴重的運維之殤，發現問題、根因定位、數據治理和運營分析都變得十分困難，越來越難以滿足當前主動運營的要求。
智能運維是一種全新的數字化運維能力，也將是數字化轉型的必備能力。智能運維相對於傳統運維模式而言，能夠在運維數據治理、業務數字化風險、運維人力成本和業務側影響力四個方面有本質的效能提升。

⑺ 智能運維服務都有哪些功能以及效果呢

智能運維是一種全新的數字化運維能力，且是企業數字化轉型的必備能力。智能運維的本質是提升運維數據的認知能力，它在提升運維數據治理能力、優化企業業務數字化風險、降低運維人力成本和提升運維在業務側的影響力方面都有本質的提升。

智能運維，又稱AIOps（Artficial Intelligence for Operations），是一種將大數據、人工智慧或機器學習技術賦能傳統IT運維管理的平台（技術）。

比如以我們公司的夏洛克AIOps智慧運營平台為例。它能以全局運營視角解讀IT運維，在AI演算法平台的支撐下實現包括精準告警、異常檢測、根因定位和容量分析等場景，助力企業數字化業務高效、穩定和順暢運行。

• 運維數據治理。通過高性能實時處理的數據平台廣泛採集、處理和分析數字化業務運行過程中的多樣化運維數據，包括告警、指標、日誌、配置以及運維工單等類別，不僅提升了運維大數據的治理能力，優化了數據質量，而且為進一步激活運維數據的價值打下了良好基礎；
  

• 業務數字化風險。使運維人員不僅提升了歷史運維數據的分析能力並且能夠對實時數據進行異常檢測和問題預判，有效降低數字化業務的運行風險，提升可用性、穩定性；
  

• 運維人力成本。使真正意義上的跨域根因定位成為可能，降低對專業運維人員經驗技能的依賴，迅速縮短故障排查時間並有效降低人力成本；
  

• 業務側影響力。以業務視角利用多元化數據提高運營分析和決策能力，比如端到端的分析業務交易狀態，提供給業務、客服部門及時反饋和決策支持依據，充分增強業務影響力；

智能運維發展正如火如荼，Gartner預見其為下一代運維，認為到2022年將有近50%的企業用戶部署智能運維。雖然目前不少企業已經在積極投入建設，也還有一些企業處在迷茫階段，盡早布局才能在數字化時代不會被淘汰。

⑻ 智能運維是什麼

智能運維，又稱AIOps，是一種將大數據、人工智慧或機器學習技術賦能傳統IT運維管理的平台。Gartner曾在其2016年的報告中指出，AIOps將是下一代運維模式，並預測到2022年，50%的大型企業將結合大數據和機器學習功能，支持和部分替代監測、服務台和自動化流程和任務。而IT系統三大階段：規劃、建設和運維，IT系統真正產生價值的在運維階段。沒有運維好，建的再好的系統也產生不了業務價值。AIOps是未來發展的趨勢，而聽雲通過13年的技術深耕和探索，早已成為就行業的領先者，旗下的具有AIOps的產品更是服務過上千家公司，覆蓋到各行各業。

⑼ 互聯網時代的網路自動化運維

互聯網時代的網路自動化運維

互聯網上有兩大主要元素"內容和眼球"，"內容"是互聯網公司(或稱ICP)提供的網路服務，如網頁、游戲、即時通信等，"眼球"則是借指海量的互聯網用戶。互聯網公司的內容往往分布在多個或大或小的IDC中，越來越多的"眼球"在盯著ICP所提供的內容，互聯網公司進行內容存儲的基礎設施也呈現出了爆發式的增長。為了保障對內容的訪問體驗，互聯網公司需要在不同的運營商、不同的省份/城市批量部署業務伺服器用以對外提供服務，並為業務模塊間的通信建立IDC內部網路、城域網和廣域網，同時通過自建CDN或CDN專業服務公司對服務盲點進行覆蓋。因此隨著業務的增長，運維部門也顯得愈發重要。他們經過這些年的積累，逐步形成了高效的運維體系。本文將結合國內互聯網公司的經驗，重點針對IT基礎設施的新一代自動化運維體系展開討論。

一、運維的三個階段

● 第一個階段：人人皆運維

在早期，一個公司的IT基礎設施尚未達到一定的規模(通常在幾台到幾十台機器的規模)，不一定有專門的運維人員或部門，運維的工作分擔在各類崗位中。研發人員擁有伺服器許可權，自己維護和管理線上代碼及業務。

● 第二個階段：縱向自動化

隨著業務量的增長，IT基礎設施發展到了另外一個量級(通常在上百台至幾千台機器的規模)，開始有專門的運維人員，從事日常的安裝維護工作，扮演"救火隊員"，收告警，有運維規范，但運維主要還是為研發提供後置服務。

這個階段已經開始逐步向流程化處理進行過渡，運維部門開始輸出常見問題處理的清單，有了自己業務范圍適用的自動化腳本，開始利用開源軟體的拼裝完成大部分的工作。

具體表現為：各產品線有自己編寫的腳本，利用如SVN+puppet或chef來完成伺服器的上線和配置管理等工作。

● 第三階段：一切皆自動

在互聯網化的大潮中，越來越多的黑馬團隊應運而生，都曾有過短時間內用戶訪問量翻N倍的經歷。在流量爆發的過程中，ICP的互聯網基礎服務設施是否能夠很好的跟進，直接決定了業務內容能否滿足海量用戶的並發訪問。

與此同時，運維系統需要足夠地完善、高效、流程化。谷歌、騰訊、網路和阿里等規模的公司內一般都有統一的運維團隊，有一套或多套自動化運維系統可供參照，運維部門與開發部門會是相互平行的視角。並且也開始更加關注IT基礎設施在架構層面的優化以及超大規模集群下的自動化管理和切換(如圖1所示)。

圖1.大型互聯網公司IT基礎設施情況概覽

二、BAT(網路、阿里、騰訊)運維系統的分析

國內的互聯網公司網路、阿里、騰訊(以下簡稱：BAT)所提供的主要業務內容不同，IT架構不同，運維系統在發展過程中有不同的關注點。

1.騰訊運維：基於ITIL的運維服務管理

預計到2015年騰訊在全國將擁有60萬台伺服器。隨著2012年自動化部署實踐的成功，目前正在進行自動化驗收的工作。在網路設備方面，後續將實現從需求端開始的全自動化工作：設備清單自動生成->采購清單自動下發->埠連接關系、拓撲關系自動生成->配置自動下發->自動驗收。整個運維流程也已由初期的傳統IT管理演進到基於ITIL的服務管理流程(如圖2所示)。

圖2.騰訊基於ITIL的運維服務管理

2.阿里運維系統：基於CMDB的基礎設施管理+邏輯分層建模

CMDB(Configuration Management Database) 配置管理資料庫(以下簡稱：CMDB)，將IT基礎架構的所有組件存儲為配置項，維護每個配置項的詳細數據，維護各配置項之間的關系數據以及事件、變更歷史等管理數據。通過將這些數據整合到中央存儲庫，CMDB可以為企業了解和管理數據類型之間的因果關系提供保障。同時，CMDB與所有服務支持和服務交付流程都緊密相聯，支持這些流程的運轉、發揮配置信息的價值，同時依賴於相關流程保證數據的准確性。可實現IT服務支持、IT運維以及IT資產管理內部及三者之間的流程整合與自動化。在實際的項目中，CMDB常常被認為是構建其它ITIL流程的基礎而優先考慮，ITIL項目的成敗與是否成功建立CMDB有非常大的關系。

3.網路自動化運維：部署+監控+業務系統+關聯關系

網路主要面臨的運維挑戰包括：突發的流量變化、復雜環境的關聯影響、快速迭代的開發模式以及運維效率、運維質量、成本之間的平衡等等。網路的運維團隊認為，當伺服器規模達到上萬台時，運維視角需要轉為以服務為粒度。萬台並不等於"百台*100";機器的運行狀態，也不再代表業務的工作狀態;運維部門為研發提供前置服務，服務與服務之間關系也隨著集群的擴大逐漸復雜起來。

圖3.網路自動化運維技術框架

網路的自動化運維技術框架，劃分為部署、監控、業務系統、關聯關系四大部分，整個框架更多突出了業務與IT基礎設施的融合，注重"關聯關系"的聯動。所謂關聯關系，主要是指任務與任務之間的時序依賴關系、任務與任務之間的數據依賴關系、任務與資源之間的引用依賴關系，分別對應到任務調度、數據傳輸、資源定位的服務流程中，形成了多條服務鏈。

關聯關系的運維與業務較強相關，需要有一套系統能夠理清楚關系的全貌，從而在復雜的服務鏈上，定位運行所在的環節，並在發生故障時預估影響范圍，及時定位並通知相應的部門。在這樣的一套系統中，自動化監控系統非常重要。網路的技術監控框架，主要通過數據採集、服務探測、第三方進行信息收集，進行監控評估後交給數據處理和報警聯動模塊處理，通過API介面進行功能擴充(如圖4所示)。

圖4.網路自動化技術監控框架

其實無論是BAT等互聯網企業還是其他行業的企業，在IT建設中都會遵循IT基礎架構庫(ITIL)或ISO20000服務管理的最佳實踐，採用自動化IT管理解決方案以實現重要的業務目標，如減少服務中斷、降低運營成本、提高IT效率等等。隨著ISO20000、ITIL v3.0的發布和推廣，兩者已經成為事實上的某種標准。在當今企業IT管理領域，對兩個標准有著很迫切的需求。特別是ISO20000的認證要求，已經成為企業越來越普遍的需求 。ITIL v3.0包含了對IT運維從戰略、設計到轉換、運營、改進的服務全生命周期的管理，相關方案往往覆蓋了多個領域和多個產品，規劃實施和工具的選擇會比較糾結。如果選擇開源的工具，從CMDB開始就會遇到很多的開發工作，對於很多注重成本收益比的企業，可以參考，但由於無法保證性能與效果並不一定適用。因此，成熟的商業方案會是更好的選擇。

最新的iMC V7版本，圍繞資源、用戶、業務三個維度進行創新，發布了SOM服務運維管理(基於ISO20000、ITIL標准)等組件，增加了對伺服器的管理，能很好的滿足更多互聯網化的場景需求。

通常認為，一個高效、好用的配置管理資料庫一般需要滿足6條重要標准，即聯合、靈活的信息模型定義、標准合規、支持內置策略、自動發現和嚴格的訪問控制。企業IT基礎架構的元素類型、管理數據的類型往往有較多種，如網路設備、伺服器、虛擬機等，因此對於多種信息的存儲需要有合適的聯合的方法。雖然 iMC智能管理平台在網路設備、伺服器設備等方面已經能夠較好的的滿足，但是隨著伺服器虛擬化技術的發展，虛擬機正越來越多的成為IT基礎架構的一大元素。因此，針對這一需求華三通信基於CAS CVM虛擬化管理系統，對伺服器CPU、內存、磁碟I/O、網路I/O等更細節的重要資源以及虛擬機資源進行全面的管理。與BAT不同，華三通信的網管軟體面向全行業，目前雖然沒有對域名管理等特殊資源的'管理，但是能夠通過API介面等方式與特有系統進行聯動，進而滿足定製化運維的需求，尤其是在互聯網化的場景中，針對不同的業務需求，可以實現很多定製化的對接需求，例如，iMC+WSM組件與國內某大互聯網公司自有Portal系統進行了對接，打通了iMC工具與用戶自有運維平台，很好的實現了架構融和。另外，與阿里的邏輯分層建模相似，H3C "iMC+CAS"軟體體系在上層也做了很多的邏輯抽象、分層，形成了諸多的模塊，也即是大家看到的各種組件。

三、網路自動化運維體系

"哪怕是一個只有基礎技術能力的陌生人，也能做專業的IT運維;哪怕是一個只有初中學歷的運維人員，也能夠帶隊完成中小型機房節點的建設，並負責數百至上千台伺服器的維護管理工作"--這是一些公司對自己IT運行維護水平的一個整體評價。看似有些誇大的嫌疑，但實際上依託於強大的IT運維系統，國內已經有不少互聯網公司能夠達到或者接近這一標准。

這些企業都經歷了運維發展過程中的各個階段，運維部門曾經也是被動的、孤立的、分散的"救火隊"式的團隊，在後來的發展過程中，IT系統架構逐漸走向標准化、模型化，運維部門建立了完整的設備、系統資源管理資料庫和知識庫，包括所有硬體的配置情況、所有軟體的參數配置，購買日期、維修記錄，運維風險看板等等，通過網管軟體，進行系統遠程自動化監控。運維過程中系統會收集所有的問題、事件、變更、服務級別等信息並錄入管理系統，不斷完善進而形成一套趨向自動化的運作支撐機制。按照雲計算的體系架構，在這樣一套系統中，主要的IT資源包括計算、存儲、網路資源，近些年隨著網路設備廠商的推動，網路設備管理方面的自動化技術也得到十足的發展。

總結來看，一個企業在進行互聯網化的建設初期，就需要考慮到隨著用戶訪問量的增加，資源如何進行擴展。具體可以細化為規劃、建設、管理、監控、運維五個方面。

1.規劃模型化

為了確保後續業務能夠平滑擴容，網管系統能夠順利跟進，互聯網企業一般在早期整體系統架構設計時便充分考慮到標准化、模型化，新增業務資源就好比點快餐，隨需隨取。

標准化：一是採用標准協議和技術搭建，擴展性好，使用的產品較統一，便於管理;二是採用數據中心級設備，保證可靠性、靈活性，充分考慮業務系統對低時延的要求。

模型化：基於業務需求設計網路架構模型，驗證後形成基線，可批量復制，統一管理，也適宜通過自動化提高部署效率、網管效率。

圖5.常見互聯網IDC架構

2.建設自動化

互聯網IT基礎設施具備批量復制能力之後，可以通過自動化技術，提高上線效率。在新節點建設過程中，3～5人的小型團隊即可完成機房上線工作。例如某互聯網公司某次針對海外緊急業務需求，一共派遣了2名工程師到現場進行設備安裝部署和基本配置，而後通過互聯網鏈路，設備從總部管理系統中自動獲取配置和設備版本，下載業務系統，完成設備安裝到機房上線不超過1周時間。

要達到自動化運維的目標，建設過程中需要重點考慮批量復制和自動化上線兩個方面(如圖6所示)。

批量復制：根據業務需要，梳理技術關注點，設計網路模型，進行充分測試和試點，輸出軟、硬體配置模板，進而可進行批量部署。

自動化上線：充分利用TR069、Autoconfig等技術，採用零配置功能批量自動化上線設備，效率能夠得到成倍提升。

圖6.批量配置與自動化上線

○ Autoconfig與TR069的主要有三個區別：

○ Autoconfig適用於零配置部署，後續一般需要專門的網管系統;TR069是一套完整的管理方案，不僅在初始零配置時有用，後續還可以一直對設備進行監控和配置管理、軟體升級等。

○ Autoconfig使用DHCP與TFTP--簡單，TR069零配置使用DHCP與HTTP--復雜，需要專門的ACS伺服器。

安全性：TR069更安全，可以基於HTTPS/SSL。

而H3C iMC BIMS實現了TR-069協議中的ACS(自動配置伺服器)功能，通過TR-069協議對CPE設備進行遠程管理，BIMS具有零配置的能力和優勢，有靈活的組網能力，可管理DHCP設備和NAT後的私網設備。BIMS的工作流程如圖7所示。

圖7.H3C iMC BIMS工作流程

3.管理智能化

對於網管團隊而言，需要向其他團隊提供便利的工具以進行信息查詢、告警管理等操作。早期的網管工具，往往離不開命令行操作，且對於批量處理的操作支持性並不好，如網路設備的MIB庫相比新的智能化技術Netconf，好比C和C++，顯得笨拙許多。因此使用的角度考慮，圖形化、智能化的管理工具，往往是比較受歡迎。

智能化：使用新技術，提升傳統MIB式管理方式的處理效率，引入嵌入式自動化架構，實現智能終端APP化管理(如圖8所示)。

圖8.消息、事件處理智能化

● Netconf技術

目前網路管理協議主要是SNMP和Netconf。SNMP採用UDP，實現簡單，技術成熟，但是在安全可靠性、管理操作效率、交互操作和復雜操作實現上還不能滿足管理需求。Netconf採用XML作為配置數據和協議消息內容的數據編碼方式，採用基於TCP的SSHv2進行傳送，以RPC方式實現操作和控制。XML可以表達復雜、具有內在邏輯、模型化的管理對象，如埠、協議、業務以及之間的關系等，提高了操作效率和對象標准化;採用SSHv2傳送方式，可靠性、安全性、交互性較好。二者主要對比差異如表1所示。

表1 網管技術的對比

● EAA嵌入式自動化架構

EAA自動化架構的執行包括如下三個步驟。

○ 定義感興趣的事件源，事件源是系統中的軟體或者硬體模塊，如：特定的命令、日誌、TRAP告警等。

○ 定義EAA監控策略，比如保存設備配置、主備切換、重啟進程等。

○ 當監控到定義的事件源發生後，觸發執行EAA監控策略。

4.監控平台化

利用基本監控工具如Show、Display、SNMP、Syslog等，製作平台化監控集成環境，實現全方位監控(如圖所示)。

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⑽ 什麼是IT智能運維

IT智能運維必須以大數據為基礎，所以企業必須具有採集IT全層級數據的能力，並能實現數據融合，結合機器學習、智能演算法，對IT運維實現洞察，獲得預見性。
現在推IT智能運維的服務商國內有幾家，我比較認可博睿數據提出的數據為本的理念，沒有數據就是無水之源，所以企業別被概念忽悠，先踏實做數據採集和融合，智能運維是水到渠成的事