任术林

摘要：伴随着大数据时代的到来，企业IT架构的不断扩展，服务器、存储设备的数量越来越多，网络也变得更加复杂，为了保障良好的用户体验和数据时效性，运维工作变得越来越艰巨。其中，深入开展大数据技术应用创新以及积极推进智能新技术的应用研究为我们智能运维工作的研究指明了方向。

关键词：智能运维；大数据；自动化运维

通过构建大数据分析平台，可以有效利用运维管理系统的既有数据，进行深度分析挖掘，达到提升客户感知、提高运维智能化、加速故障定位、支撑辅助决策的目的，从而保障信息系统的运营服务质量。

1、传统运维与大数据运维优缺点

运维管理的主要目的是保障基础设施的可用性及降低风险，提高资产的利用率，降低能耗消耗和运维成本，提高服务水平以及数据中心的效率和效益。

（1）传统运维存在的问题：日益增长的人力成本；运维标准的管理诉求；运维服务效率低下；故障发现不及时、处理不到位、事后无诊断。

（2）大数据运维系统特点。海量存储：可以高效地存储、检索、调用任一时间采集的IT资源数据和告警；关联分析：可以针对设备、指标、阈值等不同维度的数据进行关联性分析；阈值分析：可以指定对任意指标进行阈值分析，查看我们设置的管理策略是否合理，以及这些指标引起设备异常的概率；根源分析：可以针对不同资源进行异常状态的根源分析，查看引起异常的指标类型及概率；……