IT运维告警现状 目前IT运维领域保证服务运行正常的主要方法是对相关运维指标进行实时监控，并根据经验设定一些规则，通过将实时监控的数据与规则进行对比，当某个指标监控值不符合设定的规则时，则判定为异常的状况，这样的话就会发送对应的告警到告警平台。告警平台收到通知后，会分配给对应的运维人员进行处理，运维人员去根据告警信息来排查，最终定位故障的根本原因，并对故障进行修复。从这个流程可以看出，整个过程是以告警为中心，所以告警的质量是至关重要的。 但在实际运维过程中，我们可以发现这个过程中其实存在很多问题。首先，监控
目前IT运维领域保证服务运行正常的主要方法是对相关运维指标进行实时监控，并根据经验设定一些规则，通过将实时监控的数据与规则进行对比，当某个指标监控值不符合设定的规则时，则判定为异常的状况，这样的话就会发送对应的告警到告警平台。告警平台收到通知后，会分配给对应的运维人员进行处理，运维人员去根据告警信息来排查，最终定位故障的根本原因，并对故障进行修复。从这个流程可以看出，整个过程是以告警为中心，所以告警的质量是至关重要的。
目前 IT 运维领域保证服务运行正常的主要方法是对相关运维指标进行实时监控，并根据经验设定一些规则，通过将实时监控的数据与规则进行对比，当某个指标监控值不符合设定的规则时，则判定为异常的状况，这样的话就会发送对应的告警到告警平台。告警平台收到通知后，会分配给对应的运维人员进行处理，运维人员去根据告警信息来排查，最终定位故障的根本原因，并对故障进行修复。从这个流程可以看出，整个过程是以告警为中心，所以告警的质量是至关重要的。
孟庆江、田忠毅，中金财富证券股份有限公司信息技术部，本文选自《交易技术前沿》总第四十期文章（2020年9月）。
IT运维指的是企业IT 部门采用相关的方法、手段、技术、制度、流程和文档等，并借助各类运维工具，对IT软硬件运行环境、业务系统、运维流程、运维人员等进行综合管理。
数字化时代，应用成为企业开展各项业务的落脚点。随着业务的快速发展，应用的功能迭代变得越来越频繁、业务系统变得越来越复杂、对IT资源的需求也变得越来越弹性。如何合理高效分配利用底层IT资源、管理上层应用、平衡二者关系，成为企业当下数字化建设中的重要关注点。
近年来互联网技术高速发展，接入监控告警的设备和业务也越来越多，不断增新的设备和业务使得告警的量级也逐级递加。各种软硬件模块每天会产生大量的告警信息，这些告警中有表象告警，有冗余告警，也有根因告警。每次故障出现都会引发一系列错综叠加的告警，从而将根因告警淹没在里面，导致故障识别异常困难。一般告警分析主要是靠运维人员进行处理，当告警出现时，常常要求运维人员必须在最短的时间内，正确地判断出告警中存在的关联性，然后根据自己的经验采取相应的措施。
从古至今商人和企业家们一直在追求提高经营效率的方法，从最早的结绳记事，到后来发明珠算，业务在不断变革，以提高效率。
编者按：公众号上的文章，你有读过5遍的么？我就经历过。2017年3月，我的团队开始在AIOps上做一些探索，因为这条路那时没什么走过，所以特别难，周围当时也没有朋友可以深入讨论。2017年8月，当我看到有人听了裴丹老师的演讲后在听云公众号上发了 《APMCon 2017 | 清华裴丹：智能运维如何落地》，我读了至少5遍。2年过去了，裴丹当年的演讲还是有极高的参考价值。 （王录华）
在大型分布式微服务场景下，各个服务版本快速迭代，各类业务规模不断膨胀，同时监控的场景也在不断的发生变化，线上故障随时可能发生，各个平台错综复杂，如何保证线上服务稳定运行，同时提升运维效率，降低运维成本成了监控平台的挑战。 一、什么是监控
在高度数字化的今天，智能运维已成为维护大规模IT基础设施稳定运行的重要手段。故障根因分析作为智能运维的关键组成部分，旨在从海量监控数据中快速定位系统故障的根本原因，减少MTTR（平均恢复时间），提升服务质量和用户体验。本文将深入探讨故障根因分析的核心算法，通过具体案例与代码示例，揭示其技术精髓，并在文末分享个人见解。
近年来，AIOPs智能运维是运维领域的一大研究热点。2014年，微软研究院提出了一种基于Adtributor算法的多维时间序列异常根因分析方法。同时，在AIOps 技术研讨交流会暨2019国际 AIOps 挑战赛中，获奖的前五支团队无一例外地引用了该算法。本文详细介绍Adtributor算法核心思想和哈勃多维分析的工作流程，相信有助于大家熟悉AIOps的机器学习算法。
IDC+BIM，或将带来数据中心新革命。你是选择做这场革命的推动者、追随者，还是旁观者？ 一、什么是BIM? 美国国家BIM标准对BIM的定义很清晰： 1.一个设施（建设项目）物理和功能特性的数字表达
今天我演讲的题目是《智能运维引领数据中心数字化转型》，跟大家分享民生银行在智能运维领域的探索和实践。
毕业于北京大学信息科学技术学院，之后在中国电信深圳分公司IT运营中心从事IT运营工作，2010年加入民生银行，先后担任系统管理员（SA），数据库管理员（DBA）。
首先介绍一下我做的这样一个智能运维平台，在这个智能运维平台里面，大致分为这样4个部分：
IDC+BIM，或将带来数据中心新革命。你是选择做这场革命的推动者、追随者，还是旁观者？ 一、什么是BIM 美国国家BIM标准对BIM的定义很清晰： 1.一个设施（建设项目）物理和功能特性的数字表达。 2.一个共享的知识资源。 3.一个分享有关这个设施的信息，为该设施从概念开始的全生命周期的所有决策提供可靠依据的过程。 4.在项目不同阶段不同利益相关方通过在BIM中插入、提取、更新和修改信息以支持和反应其各自职责的协同作业。 圈内人已经非常清楚BIM不是一个软件。在BIM与CAD在差异上，有一个比喻很形
AIOps，即 Artificial Intelligence for IT Operations，智能运维。随着智能化时代的快速发展，企业内服务系统的数量不断增加，系统之间的关系也越来越复杂。如图，在传统运维方式中，运维工程师难以快速准确地对海量告警做出正确判断，导致服务停滞，并造成不可逆的损失。在AIOps智能运维下，智能化的判断告警故障定位非常值得深入探索。
近日，谷歌又出现大面积瘫痪事件，导致全球范围内多款Google服务崩溃，这已经是谷歌近半年第三次出现大规模宕机事件，堪称上演宕机“帽子戏法”。
AI时代，AIOps热炒，这篇算是蹭个热点：）。回到本行，我们运维应该关心的是什么：
在智慧路灯杆项目建设过程中，每根灯杆之间、灯杆与运营后台之间如何通信组网，是经常困恼大家一个问题。如果采用了不恰当的组网方式，可能就会面临通信组网的成本过高，或是后续运营维护困难麻烦的问题。因此对于智慧路灯杆项目的通信组网，要综合考虑物料成本、人工成本、稳定性、运维便捷等多方面的因素。
导语 BIM+IDC从2017年1.0版本,历经一次1.1版本更新，迭代至2020年2.0版本。从基于设备父子关系定位数据中心配电设备故障的根因，到探索全设备拓扑关系及IDC仿真模拟，并最终在2020年实现了基于数据中心全生命周期内各项数据的采集清洗，训练出一套基于大数据分析、专家判断、物理关系搭建的根因分析模型。 历时3年，我们逐步完成了7D-BIM概念的现场落地。基于数据中心系统图、设备属性与告警信息构建BIM数据库；在此基础上构建拓扑结构，实现三级分层（物理层[配电、空调系统]、管控层[告警]、能
今天想跟大家一起聊一个很有趣的话题，如何做才能将从 “解一道题”到“用户桌面”这件事真正给企业、工业界带来价值。我将谈一谈技术落地的实践和思考。
在上一期《数据中枢》中介绍的配置数据管理工具 CMDB，配合云哨监控系统的预设告警策略，可以实现常用监控告警的自动化配置。今天我们的主角就是运维平台中的最强警戒线——云哨系统。
2016/2017年：刚开始做监控的时候，研究了几乎市面上所有监控产品，和相关的技术文章、视频。这个时候，主要是接触了大数据相关的技术，包括：Kafka、Spark、HiTSDB、ELK等。
早期的运维工作比较简单，一般是先由系统集成工程师及研发工程师研发完项目后交付出来，再由负责运维工作的人员从后台做一些操作，保证系统正常运行。
Gartner 在 2016 年时便提出了 AIOps 的概念，并预测到 2020 年，AIOps 的采用率将会达到 50%。如果 AIOps 真是未来运维技术的趋势，那技术人们又该如何自处？
知识图谱有较强的知识表达能力、直观的信息呈现能力和较好的推理可解释性，因此知识图谱在推荐系统、问答系统、搜索引擎、医疗健康、生物制药等领域有着广泛的应用。运维知识图谱构建相对于其他领域的知识图谱构建而言，具有天然的优势，网络设备固有的拓扑结构、系统应用的调用关系可以快速的构成软硬件知识图谱中的实体和关系。历史的告警数据蕴含着大量的相关、因果关系，使用因果发现算法，也可以有效的构建告警知识图谱。基于知识图谱上的权重进行路径搜索，可以给出根因的传播路径，便于运维人员快速的做出干预决策。
目的是对于所学习的技术，大致知道其应用领域，技术特点和未来方向，看看目前工作中是否可以用到，或者以后选型时能够做到心里有数，顺便也可以梳理清楚自己的知识体系。
作者丨李春晓：腾讯高级工程师，目前为腾讯SNG社交网络运营部社交平台业务运维组员工。 海量业务的挑战 互联网业务讲究“极致、口碑、快”，经历过长时间的演进，腾讯SNG社交平台产品用户访问量已经达到亿级、十亿级， 我们的业务监控、业务分析等数据也显示：业务前、后端成功率都已经达到99%, 99.9%以上。 但随之带来的挑战也是显而易见的，例如： 1. 长时间历史的发展，导致后端架构复杂，功能模块众多、监控系统多、告警量大，如何简化，让告警简单、有效？ 2. 关键业务成功率， 0.01%的指标告警都可能引起成
作者丨李春晓：腾讯高级工程师，目前为腾讯SNG社交网络运营部社交平台业务运维组员工。 海量业务的挑战 互联网业务讲究“极致、口碑、快”，经历过长时间的演进，腾讯SNG社交平台产品用户访问量已经达到亿级、十亿级， 我们的业务监控、业务分析等数据也显示：业务前、后端成功率都已经达到99%, 99.9%以上。 但随之带来的挑战也是显而易见的，例如： 1.长时间历史的发展，导致后端架构复杂，功能模块众多、监控系统多、告警量大，如何简化，让告警简单、有效？ 2.关键业务成功率， 0.01%的指标告警都可能引起成千、上
随着微服务、容器化的兴起，云原生带来的应用复杂度呈指数级上升，这种复杂度增加了系统状态可视化的难度，企业对于系统可观测能力提出了更高的要求。
券商数字化转型已驶入快车道，多部政策文件相继发布，要求提升金融科技治理水平，加大科技资金投入，深化数字化转型。
7月21日，2023 Gdevops全球敏捷运维峰会即将在北京举办！本次峰会将以智能为主线，探讨其在数据库、运维、架构、金融科技等领域的落地应用，与产学研各界技术同仁一起探索AIGC、云原生、数智化转型下的新机遇。峰会设置了主会场以及数据库、运维、行业&AI实践三大专场，邀请到来自中国信通院、华东师范大学、京东、美团、字节、中国移动、工行、建行、农行、平安银行、OceanBase、新浪微博、爱奇艺、哔哩哔哩、知乎、vivo、爱可生、新东方、货拉拉、新炬网络等20余家技术领跑单位的专家学者和技术代表，为大家带来可借鉴、易落地的满满干货。
前言
今年四月，全球运维大会深圳站，由腾讯社交网络部运维总监聂鑫出品的《腾讯运维体系专场》圆满结束，备受好评。各位看客想必还是意犹未尽。九月，全球运维大会·上海站，聂鑫老师持续出品，携《腾讯运维双雄专场》为大家带来一整天的技术分享。 专场将会为大家带来独家秘笈： 腾讯运维体系实施路径与关键技术 夯实根基，非功能运维规范与技术实践 聚焦场景，面向业务价值的自动化运维 腾讯运维监控体系的几个核心实践 玩转运维数据，数据导向的运维规划 AIOps 探索与实践：预测、根源、根因 我知道，你等不及了。下面跟着小编
数智万物下，运维组织面临不断变化的内外部环境，不仅要应对每天海量信息轰炸，还需要对信息进行有效思考，沉淀经验转化为能力，推动学习型组织文化。通常来说，学习包括三种：一种是向前人学习，比如看书，吸收前人的归纳总结，获得知识；第二种是周边经验学习，比如向周围的朋友、领先的资讯知识、举一反三经验等学习；第三种是向自己（个人或组织）学习，通过自己的分析、讨论、思考，将自己经验转化为能力或知识。而“向自己学习”，最常见方法就是复盘，即对过去所做事情重新思考、分析，找出影响结果的因素，将好的行为或不足之处进行梳理，形成自己的经验知识，并最终转化为能力。
在企业遭遇的 IT 故障中，约有 30% 与数据库相关。当这些故障涉及到应用系统、网络环境、硬件设备时，恢复时间可能达到数小时，对业务连续性造成破坏，影响用户体验甚至营收。在复杂分布式系统场景下，如何提高数据库的可观测性，帮助运维人员快速诊断问题，优化故障处理流程一直是困扰着企业的一大难题。
最近在对监控告警系统的架构设计进行调研。今天中午做饭的时候，突然有个脑洞：为什么告警系统在展示时——不论是实时告警还是历史告警——不能在每条告警后面加一个按钮，叫「一键Google」呢。
在数字化转型的浪潮中，我们面临着将“线下业务线上化”及实现“业务快速创新迭代”的迫切需求，这也进而要求支撑业务的应用系统更加敏捷、可扩展性更高。
目前，我国IT服务发展已经进入到相对稳定的增长阶段，有着极为可观的市场前景。据相关数据统计，2017年中国IT服务市场规模为6077.7亿元，同比增长16.2%，预计未来四年将保持13.8%年复合增长率，到2021年整体市场规模将突破万亿大关。
目前，已经有多家IT，银行公司，在逐步构建AIOps实施和落地。这几年我们也看到了很多有意思的场景的落地，也确确实实给业务带来了很多的价值。 本文主要总结梳理了在现有背景下，如何做好监控告警的智能化， 旨在为智能告警提出可行的解决方案。
随着城市轨交运营线网不断完善及市场化运营进程逐步加快，轨道交通行业中的甲方主体呈现多元化趋势。传统甲方以政府为主导的地铁运营公司或者地铁建设公司等业主单位为主，但是随着各地方政府加码基建投资，财政压力加大，为了降低成本、提高效率、盘活资产，开始大力引入社会资本对多条线路进行市场化和商业化运营。因此，各类专业的第三方运营公司积极参与到城市轨道交通市场中来。
IT运维是企业信息化建设中不可或缺的一环，其作用在于确保系统稳定性、提高效率和降低成本，对企业的业务生产和服务质量有着至关重要的影响。自十四五规划以来，随着企业数字化转型的加速推进，以及信创转型的大规模铺开，企业IT架构复杂度日益上升，直接引发了对自身运维体系的更高要求。但与此同时，在政策、需求及供给端的多重因素驱动下，IT运维产业也迎来了前所未有的重大发展机遇，具体如下：
涉及关键字：一体化运维、平台化运维、数智化运维、AIOps、运维PaaS、运维工具系统、蓝鲸等。
Gartner在2016年时便提出了AIOps的概念，AIOps即人工智能与运维的结合，并预测到2020年，AIOps 的采用率将会达到 50%。
国家的“十四五”规划里面多次提到数字化相关概念，其背后反映了一种趋势——从数字化经济、数字化生活到数字化国家。近年来产业数字化不断加速，金融业的数字化更是走在前列，银行作为金融业的主要机构也在经历数字化转型的过程，在银行业务高速增长的背后离不开IT系统的支撑与支持，因此对IT系统的依赖与日俱增。IT运维是IT系统自身的运营管理，随着混合架构、互联网应用与传统应用的双模态发展，云计算、大数据、5G、移动互联等技术的应用，一方面对银行的发展带来了极大的助力，同时也对传统的IT运维带来了很大的挑战，智能运维的应用正在逐渐成为银行IT运维的新方向，已经有一些银行开始了智能运维的实践探索。
从信息化时代到互联网时代，再到如今大幕初启的数字化时代，IT、互联网和移动化已经渗透到工作和生活的方方面面。今年早些时候一群歪果仁评选出中国的新“四大发明”——高铁、网购、支付宝和共享单车，后三样都是来自于IT变革。而运维作为IT运行的有力保障，在不同时期和不同类型的企业中正在发挥着越来越大的支撑和引领作用，今天就让我们聊聊信息化时代的传统运维、互联网时代的互联网运维和数字化时代的业务运维有什么不同！
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