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认真做教育 专心促就业
随着互联网的不断发展,越来越多的行业都受到人工智能技术的影响,而今天我们就通过案例分析来了解一下,软件运维如何受到智能化影响。
强调历史数据的管理:
允许采集,索引和持续存储日志数据,网络数据,指标以及文档数据,数据大部分是非结构化或者半结构化的,而且数据量累积速度很快,格式多样,非常符合大数据的特征。总所周知,在新一轮以CNN,RNN算法为代表的算法中,都需要大量有标准的数据来进行训练,因此,对历史数据的管理,成了智能运维的重点。
强调实时的流数据管理:
以KafkaStreams,Flink,Storm,SparkStreaming为代表的流计算处理技术,已经成为了各大数据平台的必备组件,而面对IT数据中海量的实时流式数据,某些场景里头,在数据进行持久化前,进行实时分析,查询,集合,处理,降低数据库(SQLorNosql)的负载,成为了非常合理且常规的选择,因此AIOps平台中,含有数据流,非常合理。
强调多种数据源的整合:
我认为,这个是AIOps平台大的价值点,因为Gartner次将多种数据源整合的能力,带入了ITOM管理的领域,我们搞运维监控那么多年,终于次可以以大数据的视角,数据驱动的视角,去思考运维监控这个传统的行当。
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