蓝鲸企业智能化运维，解决传统运维3大难题

    在企业技术系统转型过程中，传统运维模式面临“安全运行、人力紧缺、远程运维”三大挑战。而随着大数据、人工智能等技术赋能传统行业，驱动变革的同时，也为企业智能化运维建设提供了解决方案。
    智能运维概念最早由Gartner提出，它是将人工智能科技融入运维系统中，以大数据和机器学习为基础，从多种数据源中采集海量数据（包括日志、业务数据、系统数据等）进行实时或离线分析，通过主动性、人性化和动态可视化，增强传统运维的能力。

    智能运维（AIOps， Artificial Intelligence for IT Operations）是指通过机器学习等人工智能算法，自动地从海量运维数据中学习并总结规则，并作出决策的运维方式，智能运维能快速分析处理海量数据，并得出有效的运维决策，执行自动化脚本以实现对系统的整体运维，能有效运维大规模系统。
    大规模和批量化的自动化运维，能极大地减少了人力成本，降低了操作风险，提高了运维效率，但是自动化运维的本质依然是人与自动化工具相结合的运维模式，受限于人类自身的生理极限以及认识的局限，无法持续地面向大规模、高复杂性的系统提供高质量的运维服务，就金融行业而言，随着业务的快速发展，支撑业务的IT基础设施的变化节奏也大大加快。
    运维+AI把IT行业中原来完全依靠人工经验，或需要人工干预的重复枯燥的工作，推向自动化的智能运维。

    运维是保障系统稳定运行的重要手段，应用自动化运维的主要目标是要提升运维工作中的效率、规范和可靠问题，而保障IT基础设施运维、企业生产安全运营及软硬件环境的交付质量是智能化运维建设的关键。
    从自动化运维演进到智能化运维，是企业业务场景所催生的需求，也是运维技术发展的必然趋势，自动化运维在应用场景方面，主要需要解决的问题，一是环境的自动化部署交付、二是批量变更、三是主机信息的自动化发现、四是自动化巡检、五是资源管控。
    有了AI加持的自动化运维，不仅可以实现智能预警、技术系统巡检、智能异常检测。还能实现异常报警、故障根因分析、智能值守、智能巡检、运维大数据可视化界面监管等。

    在运维中引入人工智能，利用人工智能来辅助甚至部分替代人工决策，进一步提升运维质量和效率。力求实现“事前智能预警、事后快速定位、夜间无人值守、远程集中管理”等一系列的智能运维目标，以应对新环境下的三大运维挑战。
    Gartner的报告中做出预测：智能运维在2020年在一半以上的企业中落地并形成生产力，如下图所示：
    历经十余年发展在运维领域形成集中监控、服务流程管理、自动化运维三大产品线，同时在全国范围内率先研发出具有自主知识产权的RPA产品 （K-RPA），为企业提供各种业务运营及运维场景的自动化服务。

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