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如今，越来越多的企业部署网络与业务性能监控系统，为运维管理者提供查看实时运行状态、故障定位等服务。但随着数字化转型的深入与云迁移的逐步推进，IT架构复杂化，由此带来的运营数据量与日俱增，企业需要选择更为智能化的监控与运维手段来应对变化与趋势。
面对智能运维的市场增长趋势，Gartner在研究报告（ID：G00778740）中指出了这样一些关键点： AIOps智能运维解决方案帮助运维人员实现IT运维数智化，而企业对数字化转型日渐增长的需求更催化了智能运维市场的成熟。基于在AIOps领域多年的实践与深入用户业务的不断探索，科来认为，企业智能运维在未来的发展过程中，需要利用如下几点，完成IT从支持业务到引领业务的蜕变，让企业核心竞争力上升到更高的层次：
1、针对实际业务与企业情况，通过不同场景总结规律，提供更为精准的业务支持； 2、利用更先进的智能算法AI技术，达到进一步提效的目的； 3、综合不同方向、领域、来源的数据，进行智能整合统一监控。
科来将这一观点进行产品导入与落地，及相关产品版本升级，希望更好地帮助企业IT运维部门在未来的运维升级过程中获得抢先一步的优势。 技术与业务视角深度融合 基于企业数字化转型与IT数智升级服务的经验，科来融汇结合大数据、人工智能等技术，在原有业务支持能力的基础上再度革新，为客户提供更为高效、便捷的业务支撑。
使用场景是链接IT技术流程和预期业务成果的关键，是运维团队不断提升运维效率的得力助手。系统支持定制化的可视化监控场景，灵活的自定义场景化监控满足用户不同运维场景的工作需求，达到更高效率的运维目的。科来贴合企业实际监控需求，根据不同业务场景预置了丰富的监控模板，如业务服务路径可视化性能监控、网络拓扑各节点性能监控、广域网质量可视化监控、营业网点(终端)可视化性能监控、重保期关键性能数据监控等、专线性能监控、MES系统监控、多数据中心骨干线路监控、内外网DNS监控等。包括流量分析在内的IT运维系统需要监控的指标以及数据类型呈指数型增加，不同的业务和运维场景，其关键指标的规律也千变万化。运维人员很难通过人工的方式对大量的监控对象、监控指标设置合理的告警阈值，从而难于主动发现运维目标的异常。
科来采用新一代更先进和智能的AI技术，利用了时序数据智能化基线分析、趋势预测与自动异常发现等的一系列分析算法，实现了对网络流量指标、业务性能KPI、设备性能KPI等各类运维数据的自动化分析。
科来智能AI分析引擎，解决了智能化运维需要重点解决的难题，帮助用户实现更加主动、智能、高效的运维目标。 随着数字化的深入渗透，技术工具与平台广泛应用于企业各类业务之中，但不同业务工具平台间若不能连通，容易产生信息孤岛，对后续进一步的问题诊断与业务决策都将造成障碍。在现有业务系统与IT架构大框架下，跨越各个孤立模块、系统、平台，将其资源指标与数据进行集中分析，进而实现口径一致、全局一览、高实时的运维管理，成为越来越多企业的共有需求。系统经过严格的适配，有效兼容各类主流国产数据库。不仅如此，更提供丰富的数据接口，高效集成第三方数据，并对其进行关联分析，支持以一体化视图将第三方数据与警报进行统一纳管呈现，帮助运维人员更清晰地获知全局各方情况。
企业增效前进，新运维成功实践
科来服务于政府、金融、能源、运营商、交通物流、教科文卫等众多重点行业客户，在智能运维方面有着丰富的经验与标杆性成功实践。
某国有大行，在其业务运维平台装载科来智能AI分析引擎，定制化了符合业务需求的智能业务平台可视化监控场景，同时对接第三方设备的kafka数据，进行全局数据一体化统一监控。
自部署上线以来，科来智能AI分析引擎通过主动自我学习、自我预测、自动故障范围定位算法等，在多业务场景下发挥价值，如：外联线路隔离演练中主动发现业务交易量异常问题及故障定位；未触发传统阈值告警情况下，发现微小业务异常变化行为，解决潜在业务隐患；业务时间广域网某分行业务闪断的精准告警等。
化解危机、高效运维的实践和创造的运维价值，深得用户积极肯定。
在未来，基于上述模式的智能运维监控将成为发展趋势与业务提效的关键，增强的企业主动、智能、高效的智能化数字IT运维体系，也将为业务提效发展提供可靠保障与促进动力。
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发表于 2022-11-21 17:19:00
