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数字化时代AIOps最佳应用场景实践
技术创新,变革未来
1、AIOps的创新发展
目录 2、AIOps的落地关键路径
3、智能业务运维的场景实践
CONTENTS
01 AIOps的创新发展
AIOps前沿情报、分享与思考
AIOps的进展状态
1. 我是第一个大论点
• 我是一个小论点
• 我是另一个小论点
2. 我是第二个大论点
• 我是小论点
• 我也是小论点
唯一的关注点——业务成效、用户体验 (智能业务运维)
1. 我是第一个大论点
Gartner对AIOps的必威体育精装版定义与理解——运维数据分析
1. 我是第一个大论点
• 我是一个小论点
• 我是另一个小论点
2. 我是第二个大论点
• 我是小论点
• 我也是小论点
Gartner对AIOps的必威体育精装版定义与理解-三驾马车
1. 我是第一个大论点
• 我是一个小论点
• 我是另一个小论点
2. 我是第二个大论点
• 我是小论点
• 我也是小论点
02 AIOps落地的关键路径
AIOps落地关键在于价值导向、方法、步骤与技术选择
一、理解、规划、发展
二、智能能力、应用场景必须与企业IT规划相结合
三、深度和广度的覆盖
四、选择合适的平台
五、数据是基石——立体化分层监控工具集
六、数据治理是关键——1.指标管理体系建设 (咨询)
六、数据治理是关键——2.业务及运维数据治理(DODB)
七、精细化运维AIOps——问题发现、分析与处置
八、 AITSM-ITIL4带来了服务管理理念的变革
九、 SCMDB—面向服务的新型配置管理建设
十、AIOps终极目标—故障自愈?先解决眼下问题
十一、IT的业务价值—业务与IT管控中心建设
总结-智能业务运维
1. 我是第一个大论点
• 我是一个小论点
• 我是另一个小论点
2. 我是第二个大论点
• 我是小论点
• 我也是小论点
03 智能业务运维的
场景实践
实践出真知
典型案例—某金融头部客户
• 项目的建设分为自动化运营平台、
数据运营平台两部分
• 数据运营平台分为5层设计,数
据源管理作为数据接入管理,支
持多种方式数据接入;数据治理
层实现自定义ETL转换;大数据
存储层分为运营大数据和生产大
数据两大集群分别存储清洗后的
运营类和生产类数据;在此之上
构建各业务板块的数据集市,维
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