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傳統(tǒng)運(yùn)維其實(shí)比較突出的弊端就在于——它是比較依賴于人的經(jīng)驗(yàn)和人工操作的。人的經(jīng)驗(yàn)傳承存在不可完全復(fù)制性，而手工操作又存在效率瓶頸和錯(cuò)誤率高的問(wèn)題。

比如傳統(tǒng)運(yùn)維模式下，在監(jiān)控、問(wèn)題發(fā)現(xiàn)、告警和故障處理等多個(gè)環(huán)節(jié)都需要依賴人的經(jīng)驗(yàn)來(lái)做判斷，而在數(shù)據(jù)采集、故障分析、故障處理等方面的效率也存在提升瓶頸。

智能運(yùn)維通過(guò)將人工智能的能力與運(yùn)維相結(jié)合，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來(lái)提升運(yùn)維效率。使得數(shù)據(jù)采集更準(zhǔn)確，更智能，通過(guò)腳本、命令、定時(shí)任務(wù)、執(zhí)行計(jì)劃等將諸多工作由機(jī)器來(lái)完成，既減輕了人員的操作工作量，也提升了準(zhǔn)確性，且自動(dòng)執(zhí)行的這部分工作也相當(dāng)于已經(jīng)將過(guò)往的成熟經(jīng)驗(yàn)沉淀。

智能運(yùn)維的核心是數(shù)據(jù)運(yùn)維，通過(guò)對(duì)長(zhǎng)期的、大量的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)與運(yùn)維管理數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)與訓(xùn)練，形成智能運(yùn)維策略。依托智維策略，使用者可以提高運(yùn)維分析、操作效率，提升管理水平。

與傳統(tǒng)運(yùn)維相比，出色的智能運(yùn)維工具，在保障業(yè)務(wù)穩(wěn)定的基礎(chǔ)上，可以為使用者省時(shí)間、省人力、省資源，包括但不限于：

（1）讓雜而亂的信息變清晰，用戶不用費(fèi)力去理，比如，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)及配置變更、自動(dòng)分析梳理網(wǎng)絡(luò)流量構(gòu)成等；

（2）讓看不見(jiàn)的東西變直觀，用戶不用費(fèi)力去找，比如，各種自定義圖形組件，可以讓用戶自由選擇搭配圖形及后臺(tái)數(shù)據(jù)源；

（3）讓動(dòng)腦筋的事情變簡(jiǎn)單，用戶不用費(fèi)力去想，比如，自動(dòng)告警定位、故障影響分析、內(nèi)置處置經(jīng)驗(yàn)等；

（4）讓耗時(shí)間的工作變快速，用戶不用耗時(shí)去等，比如，新設(shè)備新指標(biāo)快速增加、自動(dòng)化巡檢、IP快速定位工具等。

舉個(gè)實(shí)用例子，智能運(yùn)維是如何幫助運(yùn)維人員從“被動(dòng)運(yùn)維”轉(zhuǎn)向“主動(dòng)運(yùn)維”的

智能運(yùn)維平臺(tái)/工具以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)智能基線和智維規(guī)則，輔助運(yùn)維人員事前發(fā)現(xiàn)運(yùn)維異常情況，并以智維策略為指導(dǎo)解決運(yùn)維異常。

將過(guò)去以“如何快速、方便設(shè)置告警，發(fā)現(xiàn)異常事件后再考慮如何處理”，“以事件為中心”的被動(dòng)服務(wù)日常運(yùn)維工作模式，真正轉(zhuǎn)變?yōu)椋��?ldquo;大數(shù)據(jù)分析為中心”，提供智能基線規(guī)則匹配和自動(dòng)分析，“發(fā)現(xiàn)異常的同時(shí)，系統(tǒng)智能分析并提供解決分析建議”的主動(dòng)服務(wù)運(yùn)維工作方式。

同時(shí)，通過(guò)對(duì)越來(lái)越有價(jià)值的大數(shù)據(jù)分析，系統(tǒng)能夠更好的提供針對(duì)用戶實(shí)際運(yùn)維環(huán)境的自動(dòng)化智能分析，做到事前解決運(yùn)維中異常隱患，體現(xiàn)運(yùn)維工作價(jià)值；而不是過(guò)去以解決多少事件問(wèn)題為核心的價(jià)值體現(xiàn)。

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