IT运维管理软件哪个好

IT运维管理工具至少应该具备下面几个特点： 统一的运行展现：可以给运维管理人员提供网络管理、业务应用管理、机房环境等资源监控系统的集中展现与处理平台，这即方便运维人员 *** 作，也解决了IT系统的统一协调问题; 问题的管理功能：可以帮助运维人员查明突发事件或错误产生的根本原因，并制定解决问题的方案和防止错误再次发生的有效措施; 变更的管理：通过分析、计划、执行和回顾四个阶段，最大限度控制变更的风险，保持企业IT部门和客户之间的信息沟通，这不但降低了对人的依赖，而且还实现了运维的量化、标准化管理。

系统运维管理是许多公司在维护软件系统中非常重要的工作内容。今天，我们就一起来了解一下，在运维过程中都有哪些工具是需要我们掌握和使用的。

1、对服务器安全和监控，可以推荐一些开源工具吗监控好像也就nagios,cacti,zabbix，还有其他可以推荐的吗安全方面如何监控

监控工具各有侧重点，zabbix同时支持snmp和自己的agent，也支持自定义模板，在大部分场景下都是不错的选择。

另外，不要把zabbix视为只能监控服务器信息，通过自定义模板，也可以监控业务层面的指标。安全监控分为主动检测，如TenableNessus，以及IDS、IPS。

2、Linux运维中，服务器版本都用什么版本CentOS5还是CentOS6、Ubuntu为什么选择这个版本有做哪些测试

目前我们以CentOS6X为主。不同Linux分支各有特点，比如Ubuntu新版本发布较快，如果追求内核版本升级速度的话，可以考虑。CentOS一直是我们的主要Linux发行版，主要是考虑到它的稳定性以及熟悉程度高。

3、对于使用缓存有什么推荐吗一般就Redis,Codis。还有那些比较好用的开源软件

对于类似session-id这样的可以非持久存储的数据，可以考虑memcached，使用一致性哈希算法分布式存储。

4、做自动化发布，除了Jenkins持续集成工具，还有那些好用的工具呢

目前我所知道的，一般都是Hudson或者Jenkins，后者是前者分支出来的。这些工具都有丰富的插件，灵活使用这些插件是关键所在。

5、问个MySQL问题，三个版本(MySQL(官方版本)、PerconaServer、MariaDB)您建议使用哪个版本，原因是

我们团队一般使用的是官方版本。天通苑北大青鸟认为主要是考虑到支持和生态。

6、服务器日志收集和分析有什么好工具推荐吗ELK貌似有点复杂，不太会用，有其他的推荐么

ELK确实是目前使用比较广泛的日志收集和分析的工具。虽然有些学习成本，但还是值得去研究和尝试的。

运维管理分为很多个方向，比如主机监控、ITSM流程管理、devops敏捷开发、APM应用性能管理，等等，太多的方向。

通常用得较多的，应该是 主机监控和ITSM流程管理系统。主机监控，像北塔、PIGOSS，都是很成熟的产品。

ITSM流程管理系统，可以了解一下 Servicehot ITSM系统，提供了SaaS、onpermise Saas（项目租用）、onpermise（项目）多种合作模式，功能全面，个性化程度高，适合各行业的运维部门使用！

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。

每个IT运维软件有自己的优点，譬如：国聿IT运维管理软件, 同时支持SAAS租用模式

不同版本可以分别满足企业客户和IT服务提供商不同需求，

你得到他们官方网站上找他们客服工作人员去了解这方面软件。

考虑上线国内的IT运维管理软件的确是不错的选择

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