数字化运维面临的问题
由于运维对象、运维工具、运维需求的快速变化,导致金融机构有少则几套监控工具,多则数十套监控工具,而这些监控工具通常是在不同时期建设的,所以他们之间往往数据没有打通,技术栈也有较大的区别,形成了一座座运维数据的孤岛。
运维人员日常需要在众多的监控工具之间切换来切换去,导致故障的发现困难,故障的定位耗时耗力,故障的解决重复劳动,无法形成有效的知识积累。
并且以前基于固定阈值的告警规则无法满足海量监控指标的设置和管理,需要将人工智能技术与运维工作结合到一起。随着智能运维(AIOps)的快速发展,机器学习的算法、模型等对运维数据的规范化提出了更高的要求。
数字化运维解决方案
1.顺序标注,在进行一些需要按照一定顺序且连续性操作时,可以一次性标明操作的正确顺序,让工人在操作是不必反复询问。
2.文字标注,一些关键性操作或者需要特别注意一些操作细节时,端可以选择预设好的文字标注或者自行输入文字,工人端可以根据文字提示操作避免误操作。
3.实物识别,AR实物识别可以在识别现场实物设备外观的空间形态,航空航天VR 虚拟现实培训解决方案,让AR内容与实物内容产生无缝联系,可以让虚拟的内容与实物进行正确匹配,演示虚拟操作内容。
数字化运维工作现状介绍
1.运维工作既与需要运维的平台采用的技术息息相关,也与运维工具的发展息息相关,还与运维服务的用户相关。
2.运维对象从早期烟囱式的技术架构发展到以x86为主的架构,航空航天VR 虚拟现实培训平台,再到现在大量采用的微服务、云原生的架构,以及大数据、机器学习技术平台,航空航天VR 虚拟现实培训,运维对象发生了剧烈的变化。
3.运维工具从早期的基础设施监控,发展到日志监控,再到现在的应用性能监控(APM),可观察性监控。
4.运维面向的用户也从早期的以企业内部用户为主,发展到了以企业提供线上服务的用户为主。
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