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数字化运维方案优势
将运维脚本、操作、作业任务标准化管理,形成运维操作规范流程并将运维知识沉淀下来,内置多种自动化运维场景,包括标准的操作系统运维,数据库运维、网络运维、安全运维等运维操作中心,扩展灵活、开箱即用,覆盖数据中心运维场景,提供规划咨询、软件产品、建设方,运营支撑体系建设的佳实践,运维转型,用系统代替人力,并且基于平台智能技术,实现,数据化智能化运维,挖掘数据价值,辅助运营
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从传统运维向数字化运维转型
IT运维诞生于早的信息化时代。在信息化时代,企业的信息化系统,火车AR数字化运维,主要为了满足企业内部管理的需求。通常是集中、可控和固化的烟囱式架构。
传统IT运维,以人力运维为主,在单点式和烟囱式的架构中,的确起到了非常重要的作用。
我们知道,传统运维模式关注的是单台IT设备的故障率或单套应用系统的可用性,火车AR数字化运维服务,系统与系统之间,设备与设备之间,是彼此孤立的。
所以当业务系统发生故障时,首先由各个运维岗位对各自负责的设备、应用组件、系统进行自检。期间还会召集硬件设备提供商、软件系统开发商、集成商等众多服务商进行“会诊”,整个流程拖沓而漫长。
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数字化运维的数据源包括?
日志:包括网络日志、系统日志、应用程序日志等信息,主要属于K-V 结构的半结构化文本信息,可以用列簇式数据模型管理。
监控指标:包括系统指标、应用指标、业务指标等不同类型,主要属于时序性数据,可以通过时序型数据模型管理。
拓扑和跟踪:包括软硬件系统的物理、逻辑关系,应用程序的调用关系和数据流向关系等,属于复杂网络上的关系信息,火车AR数字化运维平台,可以通过图数据模型管理。
配置信息:包括存储的软件配置、用户信息、参数状态等信息,属于 K-V键值对或者可嵌套的键值文档类数据,可以通过结构化文档数据模型管理。
数据库数据:系统的事务处理或分析型数据仓库中存储的各种信息,一般通过关系型数据表进行存储,也可以用于关联查询。
其他信息:如API 数据、客户关系数据、ITSM 流程数据、社交媒体数据等多来源的异构数据,需要具体分析和处理。
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