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摘要：在运维精细化要求越来越高的今天，智能化运维的出现，让运维工作从依靠人工决策逐步向依靠机器决策转化，有效解放了运维人员的双手。
如何让运维变得更简单？传统的自动化运维可以提升效率，却无法帮运维人员做出决策。在运维精细化要求越来越高的今天，智能化运维的出现，让运维工作从依靠人工决策逐步向依靠机器决策转化，有效解放了运维人员的双手。
更全面的智能化运维，
需要哪些能力
智能化运维引入了机器学习的方式，希望通过对已有运维数据的学习和分析来预测潜在问题，实现更全面和体系化的监控生态。为此，智能化运维往往需要集合多方平台能力，完成多系统多业务的整合以及知识库对接，以加强数据之间的关联分析。
同时，智能化运维还应具备强大的故障检测能力，让运维对象从物理设备延伸至云端虚拟设备，多维度挖掘故障，在关键资产和业务节点上快速发现问题。针对各类运维场景，智能化运维须按照场景模型规则提出对应解决方案，在预制规则不匹配时基于实时分析能力提供实时变更、调度智能决策，不断完善模型规则。而且，智能化运维还需具有对运维事件的闭环处理能力，并借助更智能化的技术架构完成真正的落地。
基于运维需求，
构建统一智能云化运维平台
基于安全态势感知平台的运维需求，我们需要建立一个面向服务的统一智能云化运维平台，来进行多方平台的整合。为实现运维管理的统一，可通过CMDB 配置管理技术开展资源管理数据全生命周期的管理，向数据库中加入所有待管理资产，为智能化运维的数据分析、自动化处理提供原始数据信息。同时，建立ITIL流程，构建云运维管理体系的业务模型。
此外，智能云化运维平台还带有智能化、容器化和可视化等特征。在决策智能化方面，智能化运维通过大数据技术驱动，摆脱传统的采样式监控，通过全量数据分析的方式，对细节做更明确、更高效的诊断和优化。考虑到系统运维的复杂性和多任务型，为满足后期进行任务拓展、二次开发，运维平台适合选择微服务架构，以实现服务的容器化。运维平台的可视化、智能化导航管理，大大降低了运维管理技术难度，有助于管理人员全面掌控运行情况。
必须指出的是，让自动化运维变得更智能，还有很长的一段路要走。短期内，基于机器学习的监控和分析以及规则的自动化处理，智能化运维的可挖掘空间很大。
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