AIOps数据库自动化运维实践
智能运维aiops标准(一)
智能运维aiops标准(一)
智能运维AIOPS标准
引言
智能运维AIOPS标准是为了提高运维效率、降低运维成本以及提升系统可靠性而制定的一系列规范和准则。
本文将介绍智能运维AIOPS 标准的重要性以及在实际工作中的应用。
1. 提高运维效率的标准
•智能报警规范：建立完善的报警规则，减少虚假报警，提高报警准确性。
•自动化运维规范：推动运维工作自动化，减少人工操作，提高运维效率。
•数据可视化要求：提供直观的数据可视化界面，帮助运维人员了解系统状态和问题。
2. 降低运维成本的标准
•故障分析和排查规范：明确故障排查流程，减少排查时间，降低运维成本。
•设备维护标准：建立设备维护流程，定期检查设备状态，避免潜在故障。
•统一运维平台要求：统一管理运维工具、系统和平台，减少培训和维护成本。
3. 提升系统可靠性的标准
•容灾备份要求：建立完善的容灾备份机制，提高系统的容错能力。
•安全防护规范：制定安全防护标准，保障系统数据的安全性。
•持续改进要求：建立运维指标和评估体系，定期评估并持续改进系统性能和可靠性。
结论
智能运维AIOPS标准对于提高运维效率、降低运维成本和提升系
统可靠性起到了关键作用。
只有遵循这些标准，企业才能在竞争激烈
的市场中保持竞争优势，提供高质量的服务。
注意：本文仅为示例，不包含真实的信息或内容。
基于AIOps的智能运维实践有哪些应用场景
基于AIOps的智能运维实践有哪些应用场景在当今数字化的时代，企业的业务运营越来越依赖于信息技术系统的稳定和高效。
随着技术的不断发展，传统的运维方式已经难以满足日益复杂的业务需求，基于 AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations，智能运维）的智能运维实践应运而生。
AIOps 利用人工智能和机器学习技术，对海量的运维数据进行分析和挖掘，实现运维的自动化、智能化和预测性，从而提高运维效率，降低运维成本，提升业务的稳定性和可靠性。
那么，AIOps 的智能运维实践到底有哪些应用场景呢？一、故障预测与预防在传统的运维模式中，故障往往是在发生后才被发现和处理，这可能导致业务的中断和损失。
而AIOps 可以通过对历史故障数据的分析，建立故障预测模型，提前发现潜在的故障风险，并采取相应的预防措施。
例如，通过对服务器的性能指标（如 CPU 使用率、内存使用率、磁盘 I/O 等）进行实时监测和分析，当这些指标出现异常趋势时，及时发出预警，提醒运维人员进行排查和处理，从而避免故障的发生。
此外，AIOps 还可以对应用系统的日志进行分析，挖掘出其中隐藏的故障模式和规律。
比如，当发现某个应用模块在特定的时间或操作下频繁出现错误日志时，就可以推断该模块可能存在潜在的故障风险，提前进行优化和修复。
二、智能告警管理在复杂的 IT 环境中，每天会产生大量的告警信息，这些告警信息往往来自不同的系统和设备，而且存在大量的误报和重复告警，给运维人员带来了极大的困扰。
AIOps 可以通过对告警数据的分析和关联，实现智能告警管理。
首先，AIOps 可以对告警信息进行降噪和去重，过滤掉那些不重要和重复的告警，只将关键的告警信息推送给运维人员。
其次，AIOps可以对告警信息进行关联分析，找出那些相互关联的告警，从而帮助运维人员快速定位故障的根源。
例如，当服务器出现网络故障时，可能会引发一系列的应用告警，AIOps 可以通过对这些告警的关联分析，判断出是网络问题导致了应用故障，而不是应用本身的问题。
基于AIOps的IT自动化运维应用与研究
基于 AIOps的 IT自动化运维应用与研究摘要：AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)已逐渐被证明对于提升运维质量、降低运维成本和提高运维效能方面有着明显改进作用，被认为是IT自动化运维的“终极”解决方案。
但是对于大多数企业来说，从传统的运维模式演进成AIOps仍然是一个巨大挑战。
本文分析了IT自动化运维的典型应用场景，着重介绍了典型的AIOps需要具备的五种能力，即感知能力、检测能力、定位能力、业务能力和交互能力。
本文提出的AIOps系统采用了模块间互操作服务的分层设计，使其能够很好地兼容传统的异构系统，不仅实现了与一些关键技术的融合，包括数据类别，数据库集群，服务网关和操作安全，而且已部署在一个复杂的大型IT环境中，有数百个设备节点。
测量结果表明，在类似服务器“PING”故障等模糊诊断信息情况下，AIOps系统的故障自愈率可超过80%。
关键词：AIOps；IT运维；自动化运维；AIOps系统1.IT自动化运维概述当今IT运维环境比以往任何时候都更加复杂，现代IT系统能在短时间内产生的海量数据和数亿级的告警信息，如何去管理这些数据以及发现其中的故障隐患，对于IT运维团队来说是一项巨大的考验和挑战。
AIOps已被证明对于提升运维质量、降低运维成本和提高运维效能方面有着明显改进作用。
IT 运维部门可以削减约70%的人员数量，大大减少人工成本的开支。
AIOps预计将是 IT 自动化运维领域的“终极”解决方案，随着近年来人工智能技术应用的日益普及，无论是互联网公司还是中小企业都在探索建立自有的基于人工智能的IT自动化运维管理系统或平台。
1.IT自动化运维中的AIOps应用分析例如系统开发，已经从交付盒装产品转变为发布服务产品(包括在线服务和应用程序)。
服务的构建和发布方式均不同于传统的盒装产品，是一种促进服务持续开发和发布的方法，已被广泛采用，但随着云计算技术的推广，服务的规模和复杂性急剧增加，系统开发和服务人员在使用系统开发所带来的高效构建运行服务同时，也面临着巨大的挑战。
自动化设备运维实习报告
一、实习背景随着我国经济的快速发展，自动化设备在工业生产中的应用越来越广泛。
为了更好地适应市场需求，提高我国自动化设备运维水平，本人于近期在一家知名企业进行了为期三个月的自动化设备运维实习。
通过实习，我对自动化设备运维有了更深入的了解，现将实习情况报告如下。
二、实习单位及部门简介实习单位为我国一家知名企业，主要从事自动化设备研发、生产、销售及售后服务。
该企业拥有完善的研发团队、先进的生产设备和专业的售后服务体系。
实习部门为设备运维部，主要负责企业内部自动化设备的安装、调试、维护及故障排除等工作。
三、实习内容及过程1.实习前期准备实习前，我参加了企业举办的自动化设备运维培训，学习了自动化设备的基本原理、运行维护知识及故障处理方法。
同时，我还阅读了相关书籍和资料，为实习做好充分准备。
2.实习过程（1）设备安装与调试实习初期，我在导师的指导下参与了自动化设备的安装与调试工作。
在安装过程中，我学会了如何正确组装设备、连接电缆、调试设备参数等。
在调试过程中，我掌握了如何检测设备运行状态、调整设备参数、排除故障等技能。
（2）设备维护与保养实习期间，我负责对自动化设备进行日常维护与保养。
这包括清洁设备、检查设备运行状态、更换易损件、润滑轴承等。
通过实践，我了解了设备维护的重要性，掌握了设备保养的基本方法。
（3）故障排除在实习过程中，我参与了多次设备故障排除工作。
通过分析故障现象、查找故障原因、制定维修方案，我学会了如何快速、准确地解决设备故障。
（4）设备升级与改造在导师的指导下，我参与了自动化设备的升级与改造项目。
这包括更新设备软件、更换硬件设备、优化设备性能等。
通过该项目，我了解了设备升级与改造的基本流程，掌握了相关技术。
3.实习总结实习期间，我深刻认识到自动化设备运维工作的重要性。
以下是我对实习的总结：（1）提高自身技能：通过实习，我掌握了自动化设备的基本原理、运行维护知识及故障处理方法，提高了自己的专业技能。
浅谈人工智能运维管理(AIOps)及实践
浅谈人工智能运维管理（AIOps）及实践作者：金勇罗向军来源：《环球市场》2019年第15期摘要：概述随着人工智能技术对各行各业影响力的逐渐加深，企业IT运维管理也在其潜移默化下朝着更智能、更先进的方向进行着变革。
Gartner在2016年初发布的报告中，提出了基于大数据及算法（AlgorithmicITOperations）的IT运维概念。
仅仅六个月后，Gartner便将原有的AIOps概念更新为基于人工智能的IT运维（ArtificialIntelligenceforITOperations），正式吹响传统运维管理向智能化演进的号角。
论文基于Gartner给出了AIOps平台市场指南，阐述如何依照数据管理、智能算法、场景驱动这三要素进行实践研究。
关键词：AIOps;人工智能运维;场景驱动企业在生产运营中必须注重财务、技术、生产运营、市场营销、企业人力资源的监督和管理。
这也被并称为企业运营的五大职能。
上述职能既具有独立的特点，又相互联系。
五大职能之间的有效融合，能促使企业快速发展，实现经营目标。
近些年来，我国社会快速发展，现代运营管理的概念日益成熟，也得到了社会各界的认可和支持，并得到了广泛的推广和使用。
现代运营管理的相关概念最先是从传统的制造业兴起，经过多年的发展已经渗入了非制造业。
随着现代企业对IT信息技术的依赖性越来高，很多IT信息技术系统在许多企业都被用来提升企业运营能力和竞争力。
比如：ERP（企业资源管理计划系统），ITSM（T服务管理系统），AIOps（人工智能运维管理系统）、OA（办公自动化系统）、EIP（企业门户系统）、CRM（客户管理系统）等。
由此可见，IT信息技术也逐渐变成企业运营管理非常重要的手段。
所以由IT信息技术引起的企业管理模式及管理方法上的变革，也成为现在企业运营管理的重要研究内容之一。
其中AIOps的终极目标是：基于AI调度中枢管理，实现质量、成本、效率三者兼顾的无人值守运维管理，力争企业运营系统的综合收益最大化。
智能运维实习报告
智能运维实习报告一、实习背景随着信息技术的飞速发展，企业对运维的需求日益增长。
为了提高运维效率，降低运维成本，许多企业开始引入智能运维（AIOps）技术。
智能运维通过大数据、人工智能等技术手段，实现对运维过程的自动化、智能化管理。
为了更好地了解智能运维的实际应用，我选择了某知名企业进行为期三个月的实习，以下是我实习期间的学习和感悟。
二、实习内容1. 系统学习智能运维相关知识实习期间，我首先对智能运维的基本概念、技术架构、应用场景等进行了系统学习。
通过阅读相关书籍、论文，以及与企业内部专家交流，我对智能运维有了较为全面的了解。
2. 参与智能运维平台搭建在实习期间，我参与了企业智能运维平台的搭建工作。
具体工作内容包括：（1）需求分析：根据企业业务需求，分析现有运维流程，确定智能运维平台的功能模块。
（2）技术选型：根据需求分析结果，选择合适的智能运维技术栈，包括大数据平台、机器学习算法、可视化工具等。
（3）平台开发：参与智能运维平台的开发工作，包括数据采集、数据存储、数据处理、机器学习模型训练、可视化展示等模块。
（4）测试与优化：对智能运维平台进行功能测试、性能测试，发现并解决存在的问题，优化平台性能。
3. 智能运维应用实践在智能运维平台搭建完成后，我参与了以下应用实践：（1）故障预测：利用机器学习算法，对历史故障数据进行分析，预测未来可能出现的故障，提前进行预警。
（2）性能优化：通过智能分析，找出系统瓶颈，优化资源配置，提高系统性能。
（3）自动化运维：实现自动化部署、自动化监控、自动化告警等功能，减轻运维人员的工作负担。
（4）可视化展示：将运维数据以可视化形式展示，方便运维人员快速了解系统状况。
三、实习收获1. 知识储备通过实习，我对智能运维有了更深入的了解，掌握了相关技术栈，为今后从事相关工作奠定了基础。
2. 实践能力在实习过程中，我参与了智能运维平台的搭建和应用实践，锻炼了我的实际操作能力，提高了我的团队协作能力。
AIOps在业务运维的最佳应用实践
云智慧与AIOps结缘
云智慧AIOps最佳实践
AIOps更大的价值
大数据运维
• 部署大数据核心平台 • IT，网络，私有云等数据接入；
• 浏览器用户体验及大屏； • 端到端应用性能深入分析； • 企业业务管理驾驶舱；
• 落地大数据运维基础分析；
• 业务到应用到IT系统关联分析；
大数据采集部分：构建一套针对硬件设施、网络、主机系 统、关键业务进行监测、分析、日志抓取、属性收集的大数 据采集平台，能够快速采集和展现监控对象基本信息及运行 状态，可全面、准确评估各类硬件、网络、主机系统、关键 业务的健康度水平。 大数据管理部分：建立标准的大数据抽取、管理、建模平 台，通过配套各种大数据处理工具，选取相关角色所需的信 息，处理策略和操控动作，自由组合各类接口、大数据、功 能模块、处理流程，形成针对该大数据应用场景的定制化工 作平台，对大数据进行加工和处理。同时不断沉淀大数据， 形成大数据运维管理仓库，提供丰富大数据管理工具、插 件，为大数据的进一步应用提供支撑。 大数据应用部分：从海量的沉淀大数据中，通过成熟的
基于大数据分析的思路，在IT领域运用 大数据技术，更加科学高效的对基础架 构进行监控，问题发现，告警与处置。
优化用户体验及业务 运营能力
基于大数据技术，对用户体验进行全面 分析，不断优化用户端到端的用户体验 及业务运营能力。
实现智能化运营能力
通过大数据和人工智能最新技术，实 现更加智慧与高效的企业运营，为社 会与企业创造更多的价值。
智能化运维实习报告
一、实习背景随着信息技术的飞速发展，数据中心已成为支撑经济社会数字化、智能化的重要基础设施。
智能化运维作为数据中心管理的重要方向，旨在通过技术手段提升运维效率，降低运维成本，提高数据中心的安全性和稳定性。
为了深入了解智能化运维的实践应用，我于2023年7月至9月在XX数据中心进行了为期两个月的实习。
二、实习内容1. 数据中心基础设施巡检实习期间，我主要负责数据中心基础设施的巡检工作。
通过使用智能化运维平台，我可以实时监控数据中心的关键设备，如服务器、存储、网络设备等，及时发现异常情况。
在巡检过程中，我学会了如何利用巡检机器人进行自动化巡检，提高了巡检效率和准确性。
2. 故障处理与维护在实习过程中，我参与了数据中心故障的处理和维护工作。
通过智能化运维平台，我可以快速定位故障原因，并采取相应的措施进行修复。
同时，我还学习了如何利用大数据分析技术，对故障原因进行深入挖掘，为预防同类故障提供依据。
3. 数据中心安全管理数据中心的安全管理是智能化运维的重要环节。
在实习期间，我参与了数据中心的安全检查和防护工作。
通过智能化运维平台，我可以实时监控网络安全状况，发现潜在的安全风险。
同时，我还学习了如何利用入侵检测系统和防火墙等安全设备，保障数据中心的安全稳定运行。
4. 项目实施与优化实习期间，我参与了数据中心智能化运维项目的实施与优化工作。
在项目实施过程中，我学会了如何与团队成员沟通协作，确保项目顺利进行。
在项目优化过程中，我通过对运维数据的分析，提出了优化建议，提高了数据中心运维效率。
三、实习收获1. 技术能力提升通过实习，我对数据中心智能化运维的相关技术有了更加深入的了解，包括巡检机器人、大数据分析、网络安全等。
这些技术能力的提升，为我今后的职业发展奠定了基础。
2. 团队协作能力在实习过程中，我与团队成员共同完成了多个项目，锻炼了我的团队协作能力。
在项目实施过程中，我学会了如何与他人沟通、协调，共同解决问题。
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SQL优化器
AIOps决策探索
AIOps决策探索
AIOps决策探索
AIOps决策探索
AIOps决策探索
离线计算中，利用海量SQL 扫描行数和执行时间的数据 不断进行训练，得到单个 SQL ID的历史效率模型；
捕获到新SQL时，实时计算提
供出最近的效率模型和历史模 型进行邻近对比，同时参考同 期IO与CPU消耗突变，精准预 判异常SQL，告别传统慢SQL 定义。
1
面向DBA
2
面向研发中心
3
对大促的支持
支持多数据库类型
面向DBA
面向DBA
参数管理 智能调度&限速/断点续传 备份管理 自动切换 一键迁移 一键扩缩容
自动告警处理
面向DBA
数据库性能指标秒级监控 趋势分析 TopSQL分析
面向DBA
大数据辅助运维决策 变量监控 故障预测
自动化资源调整
大数据决策
实时事件分析辅以历史事件分析，即时定位问题， 预测未来事件，生成止损方案。
自动化执行
不断完善的事件处理引擎，提供全场景变更和 故障的自动化执行能力。
DevOps到AIOps的思考
AIOps
离线计算 实时计算
事件预警 智能决策
离线计算 — 历史
· 历史数据分析，多维度数据挖掘 · 故障分析，生成时间轴，知识库生成 · 报表展示，问题回溯，热点分析 · 数据库健康风险模型训练 · 机器学习，规则自我优化
存在的问题
架构不一，新老环境并存 OS环境不统一
数据库规模庞大，且仍在快速 增长
自身对于环境的适应
agent要求自动部署，自动升级，脚本实现自 动分发
兼容现网各类数据库的主流版本，OS环 境自动修复
监控数据要求分级分频、高准确性， 对系统无侵入
要能和苏宁现有平台联动，且提 供标准化接口服务
平台架构
预发布SQL审计 行级数据备份 自动发布/回滚
对大促的支持
秒级监控 海量数据分布存储
使用最新大数据分布式技术，自开发数据转发层服务， 解决数据采集秒级频度和海量存储的问题
实时智能分析 性能问题第一时间精准定位
依托storm实时流式计算，实时性能问题告警；辅以离 线性能分析，资源预警定时送达
数据采集架构
肉配合，沟通和等待成本高
痛
运维事件对研发中心不透明，如备份时段变化、参数历史版 本、迁移记录、拓
扑变化、近期错误信息等等 …
痛
测试环境运行良好的SQL在生产环境中可能会出现性能问题
DevOps到AIOps的思考
AIOps
离线计算 实时计算
事件预警 智能决策
事件感知
基于多场景分析，智能聚合报警及趋势相关信息， 实时预警事件。
面向DBA
SQL语句全量追踪 执行效率变化捕获
自研解析工具SSE 解决PT的效率问题
自动优化建议呈现
面向研发ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ心
面向研发中心
实时数据字典 系统级元数据API
面向研发中心
全面的数据库性能分析报告 智能优化建议
面向研发中心
SQL执行计划实时解析 异常SQL报表 索引和规则优化建议
面向研发中心
实时计算 — 当前
· 秒级监控，告警聚合，事件生成 · 异常判断，邻近比对，决策发起
事件预警 — 未来
· 容量预测 · 故障预测 · 趋势预测
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平台定位
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开发资源
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基础环境标准化
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平台架构
平台定位
日常运维管理 元数据服务 SQL解析和执行引擎 自动告警处理 Real-Time监控分析
开发资源
为什么要DBA自研发？
AIOps数据库自动化运维实践
技术创新，变革未来
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传统数据库运维在苏宁面临的问题
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DBA团队和研发中心的痛点
传统数据库运维在苏宁面临的问题
数据库实例数高速增长， 部分核心项目需要持续锁定DBA资源
01
DBA不可避免地在做一些重复劳动， 部分工单响应时间和处理质量开始下降
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人员稳定性和持续发展问题
·只有DBA清楚自己的痛点，也只有DBA清楚研发 中心的痛点 ·DBA知道双方未来需要什么，更需要在数据库自 治趋势下思考转型 ! 重要的是能绝对把控需求实现的细节和开发进度，沟通 成本低、资源利用率高 ，并且前期快速实现必然带来后期 重构的问题，对于这一点单个团队内部看法容易 统一。
基础环境标准化
1 智能大盘/事件感知 2 SQL全量追踪 3 自动优化建议 4 故障预测/告警自动处理 5 AIOps决策探索
DBRTMP 突变捕获
DBRTMP 自动告警处理平台
DBRTMP 自动告警处理平台
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SQL全量追踪
SQL全量追踪
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03
集团对于系统可靠性的要求， 如何满足4个9？
性能优化工作无法有效推进， 复杂故障很难快速恢复和回溯原因
研发中心的痛点
痛
完全与生产环境隔离，不了解数据库健康状况，对数据库 的优化无从下手
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传统监控手段只能看到告警信息，无法获得有效的指标预警 和专业建议 …
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各种诸如数据导出、SQL发布、元数据/配置查询等数据库操 作需求需要DBA人