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2018年AIOps在业务运维的最佳应用实践.pdf

上传人: 云闲 编号:95614 2021-01-01 35页 10.16MB

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本文主要探讨了AIOps(人工智能运维)在业务运维中的应用实践和价值。首先,AIOps平台利用大数据、机器学习和深度学习等技术,对IT运营进行智能化监控、分析和处置。其次,通过部署大数据核心平台,实现对IT基础设施、网络、私有云、日志数据、移动端和浏览器等数据的全面接入和管理。此外,AIOps平台还关注用户体验优化和业务运营能力的提升,通过实时数据分析和智能化算法,为企业创造更多价值。 关键点如下: 1. AIOps平台整合多种数据源,实现对IT基础设施的全面监控和分析。 2. 平台采用模块化设计,包括数据接入层、大数据管理层和大数据分析层,以满足不同业务需求。 3. AIOps平台通过实时数据呈现、故障预测和关联性分析,提高运维效率,降低故障处理时间。 4. 平台能够优化用户体验,提升业务运营能力,实现智能化运营。 5. AIOps平台帮助企业应对系统压力边界不清楚、系统优化缺乏数据支持等问题,提升IT运营效率。 6. 预测分析模块可为企业提供故障处理和优化建议,提高运维水平。 综上所述,AIOps平台在业务运维中具有巨大潜力,能为企业带来高效、智能的运维体验,提升IT运营能力和业务价值。
"AIOps如何提升IT基础架构运营能力?" "如何利用AIOps优化用户体验及业务运营?" "AIOps如何实现智能化运营能力,创造更多价值?"
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