企业数字化转型与“智能”运维

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著名科技趋势分析组织Gartner将数字化转型细分为信息数字化、业务数字化两个方面。在企业的业务流程中,对于已经由信息技术支撑的业务品种来说,信息数字化即通过相应的技术令
著名科技趋势分析组织Gartner将数字化转型细分为信息数字化、业务数字化两个方面。在企业的业务流程中,对于已经由信息技术支撑的业务品种来说,信息数字化即通过相应的技术令其过程数据得以留存,并利用其提升及优化业务运行效率;而对于不具备信息技术支撑的业务品种,就需要通过新技术的运用构建相应的数字化业务。无论是信息数字化,还是业务数字化,在其背后都会涌现日益复杂的业务系统、基础架构和日益增长的运维数据,这对于企业运维而言,都是非常巨大的挑战。
在传统运维方式下,工具众多但各自为政、数据处理和实时分析能力薄弱且依赖于经验和规则,导致故障的根因定位十分困难,解决问题效率非常低下,运维的实用性就大打折扣。因此必须借助一定的手段和方式,如对客户的IT运维数据实现全量的集中化管理,实现数据实时处理、智能分析和预测,进行多维度高效根因定位。
而这些都是智能运维AIOps所具备的。智能运维是一种全新的数字化运维能力,也将是数字化转型的必备能力。智能运维相对于传统运维模式而言,能够在四个方面有本质的效能提升:
运维数据治理。通过高性能实时处理的数据平台广泛采集、处理和分析数字化业务运行过程中的多样化运维数据,包括告警、指标、日志、配置以及运维工单等类别,不仅提升了运维大数据的治理能力,优化了数据质量,而且为进一步激活运维数据的价值打下了良好基础;
业务数字化风险。使运维人员不仅提升了历史运维数据的分析能力并且能够对实时数据进行异常检测和问题预判,有效降低数字化业务的运行风险,提升可用性、稳定性;
运维人力成本。使真正意义上的跨域根因定位成为可能,降低对专业运维人员经验技能的依赖,迅速缩短故障排查时间并有效降低人力成本;
业务侧影响力。以业务视角利用多元化数据提高运营分析和决策能力,比如端到端的分析业务交易状态,提供给业务、客服部门及时反馈和决策支持依据,充分增强业务影响力;
二、智能运维能力建设的五大困惑
数字化转型势在必行,而智能运维模式显然优势诸多,因此其能力建设是大部分传统运维人必须要思考的事务。但因为智能运维毕竟还是最近几年出现的新兴事物,在企业建设智能运维能力的过程中,许多企业势必会面临着方方面面的挑战和困惑。下面来我们来谈一谈几种典型的困惑。
困惑一:智能运维=机器学习算法?
在一些人看来,智能运维就是智能算法加上传统运维,只需加入机器学习算法即可,与传统运维唯一的区别就是算法的有无。究竟是否如此?我们借鉴一个成熟市场的例子来看这个困惑的答案。Google开源的安卓系统现在已经成为大多数安卓平台手机的系统标准,市场上这样的手机有数百个品牌,几十亿部之多,如果说软件代码的本质就是算法,那么这几百个品牌手机的核心算法都是安卓。但是若在图中的三款手机中选择,不考虑价格的情况下,相信很多人一定会选择体验更好的小米或者华为手机,而不会考虑边上的杂牌机。

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