什么是 AIOps？

你好，运维监控有技术实力的可以使用zabbix进行二次开发，优点是zabbix是开源的不需要付费购买，技术实力薄弱的可以选择一些国产的运维监控平台，如北塔，锐捷等。当然如果你的服务器是vmware的虚拟机的话，vmware会有一整套的虚拟化平台监控软件，如vRealizeAutomation，vRealizeOperations，vRealizeBusiness等，唯一的缺点就是需要很多很多钱。不过网上也有一些破解版的可以尝试。

服务器批量 *** 作如果服务器几百台的话可以使用ansbile，ansible可以按不同的应用进行分组的批量 *** 作，如果服务器不多可以使用fabric或者自己写一些脚本进行自动化的 *** 作。

ansible是基于模块工作的，ansible只是提供一种框架。主要包括：

(1)、连接插件connectionplugins：负责和被监控端实现通信；

(2)、hostinventory：指定 *** 作的主机，是一个配置文件里面定义监控的主机；(3)、各种模块核心模块、command模块、自定义模块；(4)、借助于插件完成记录日志邮件等功能；

(5)、playbook：剧本执行多个任务时，非必需可以让节点一次性运行多个任务。

希望我的回答可以帮到您。

所谓的AIOps，简单理解就是基于自动化运维，将AI和运维很好的结合起来。

AIOps的落地在多方面直击传统运维的痛点，AI算法承担起分析海量运维数据的重任，能够自动、准确地发现和定位问题，从决策层面提高运营效率，为企业运营和运维工作在成本、质量和效率方面的优化提供了重要支持。

可见，AIOps 在企业中的作用正在进一步放大。但事实上，很多企业对于AIOps 能解决什么问题并不清晰，今天我们就以博睿数据的AIOps 的三大场景和算法说起。

博睿数据的AIOps 实践

作为中国领先的智能可观测平台，在AIOps实践方面，多年来博睿数据积极拥抱人工智能、机器学习等新技术变革的浪潮，并基于AI和机器学习技术，自主研发了“数据接入、处理、存储与分析技术”核心技术体系，全面布局智能基线、异常检测、智能告警、关联分析、根因分析等丰富且广泛的智能运维功能，并将AIOps能力融入端到端全栈监控产品线，可为传统企业提供强大的数据处理、存储和分析的软件工具，帮助客户整合各类IT运维监控数据，实现数据的统一存储和关联分析，打破数据孤岛，构建统一的IT运维管理平台，让企业的IT运维更加智能化、自动化。

在此基础上，博睿数据还依托完整的IT运维监控能力，利用大数据和机器学习技术持续构建先进的智能运维监控产品，2021年先后推出了搭载了AI能力的新一代APM产品Server70和新版的统一智能运维平台Dataview，不断落地智能异常检测、根因分析、故障预测等场景。基于人工智能的能力实现运维监控场景的信息整合、特征关联和业务洞察，帮助企业确保数字化业务平稳运行，并保障良好的数字化体验。

目前，博睿数据在AIOps 技术方面主要落地了三大场景。即智能基线预测、异常检测及告警收敛。

随着企业业务规模扩大，云原生与微服务的兴起，企业IT架构复杂性呈现指数级增长。而传统的IT运维手段面临故障发生后，查找故障原因困难，故障平均修复时间周期长，已无法满足新的运维要求。因此运用人工智能赋能运维，去取代缓慢易错的人力决策，快速给出运维决策建议，降低问题的影响并提前预警问题就成为了必然。AIOps作为目前运维发展的最高阶目标，未来将会赋能运维带给用户全新的体验。

但需要注意的是，当前智能运维的很多产品和项目在企业侧落地效果并不理想，究其原因可归类为三点：一是数据采集与AI平台割裂，多源数据之间的关联关系缺失导致AI平台缺乏高质量的数据，进而导致模型训练效果不佳；二是数据采集以metric和log为主，导致应用场景较窄且存在数据孤岛问题；三是AI平台能力尚有提升空间。当前落地的场景多以异常检测与智能告警为主，未来需要进一步提升根因分析与故障预测的能力。

因此，未来企业首先要建设一体化监控运维平台，一体化是智能化的基础。基于一体化监控运维平台采集的高质量的可观测数据数据以及数据之间的关联关系，进一步将AIOps的能力落地到一体化监控运维平台中，从而实现问题精准定位与见解能力。

此外，在实际应用中，依据信通院的相关调查，其受访企业中只有不足20%的企业具有智能化监控和运维决策能力，超过70%的企业在应用系统出现故障的10分钟内一筹莫展。

各行业的数字化转型正在改变这一现状，不仅互联网企业，更多传统企业的数字化转型为智能运维开拓了更广阔的市场，智能运维有着巨大的发展空间，这也是博睿数据等行业领先企业发力的大好时机。

提升创新能力，推广智能运维不仅是相关服务商自身发展的要求，也是提升我国企业应用管理和运维水平的使命。

中国企业数字化转型加速，无论是前端的应用服务迭代更新，还是后端IT运维架构的复杂度提升，都在加速培育智能运维的成长。

智能运维即是AIOps，根据Gartner最新解释，指整合大数据和机器学习能力，通过松耦合、可扩展方式去提取和分析数据量(volume)、种类(variety)和速度(velocity)这三个维度不断增长的IT数据，进而为IT运维管理产品提供支撑。

运维发展至今，Ops已经从手工运维、流程化标准化运维、平台化自动化运维，来到了DevOps。近几年，Ops已经和大数据、AI融合，延伸出DataOps、AIOps。这是历史必然，也将为企业IT运维带来极高的效率，对于企业而言。AIOps意味着效率更高、成本更低、解决时间更短。

对比于传统运维工具，AIOps的优势非常明显：传统运维工具的指标采集维度过于单一，在判断故障时，会通过非常多的运维指标进行排查，这样会造成时间的浪费，对于传统运维数据更多的是依靠专家经验判断；

而AIOps可以通过底层的大数据平台进行分析，通过AI技术的充分学习判断，对告警进行直接的溯源、降噪，第一时间对运维人员展示故障的根本原因及定位，大大提高了工作效率和处理故障的时间。

博睿数据的AIOps的核心是“数据+AI+产品+场景”四合一的综合解决方案。多年来，博睿数据积极拥抱新技术变革的浪潮，并基于AI和机器学习技术，自主研发了“数据接入、处理、存储与分析技术”核心技术体系，全面布局智能基线、异常检测、智能告警、关联分析、根因分析等丰富且广泛的智能运维功能，并将AIOps能力融入端到端全栈监控产品线，为传统企业提供强大的数据处理、存储和分析的软件工具。

现在市面上有很多软件，各有各的特点。每个软件的侧重点不同。

现在一般大一点的企业都开始在引用IT自动化管理了，运维工作随着设备的更新工作流会越来越多。人工运维的效率明显会感觉太低了！而且导致IT基础设施出现故障的原因中，运维管理方面的原因占比高达80%，而由于技术或产品方面的因素则只占到20%，可见IT系统运维与管理在企业中的作用相当重要。目前最好的是红蚁运维，IT运维自动化在技术上已经很是成熟了。

免费的东西最贵，如果想要免费你的做好后期软件不断出问题的思想准备，还得跟这些公司协商解决，收取服务费，羊毛出在羊身上。

可以了解一下OneCenter智能运维管理。

             勤智的OneCenter一体化的智能运维管理之监控系统结构划分为三层，分别是数据采集层、数据处理层、数据展现层。被监控对象的网管数据(性能数据、告警数据、部分配置数据)通过三个层面的处理，统一展现给监控维护人员。实现按角色划分的一体化工作平台。

       1 统一门户、统一认证、智能报表引擎；

         

2 监控网络设备、主机（物理/虚拟）、数据库、中间件和应用、端到端链路、Syslog、Trap接收与分析；

         

3 拓扑管理，支持大屏投放的全屏显示模式；

          

4 业务服务管理，支持大屏投放的全屏显示模式；

         

5 可被监控模块自动触发的服务台、服务请求、事件管理功能；

         

6 知识库管理；

          

7 支持流程流转中的SLA监控与干预；

参考资料：

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