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运维管理中IT故障定位、预警与智能恢复模型建立和应用实践

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发表于 2016-12-24 17:09:23 | 显示全部楼层 |阅读模式
运维管理中IT故障定位、预警与智能恢复模型建立和应用实践解密
各位大伽先不要说我理的对不对,我们来说用网管软件与IT运维管理系统来做IT的监测管理,先来看下面以SITEVIEW  ITOSS为例的一张图,图最能说明模型的意图:

weadminitoss001.jpg
我们可以从左向右,从上向下来看一下,一开始是需要采集,也即监测源端,监测源包括比如关键的服务器、网络设备、网络、日志和核心的业务应用系统,IT的环境、数据中心、机房环境等等。监测的参数就看如图SITEVIEW ITOSS一体化平台包括的五大模块功能中需要的参数状态数据,这里为什么要说一体化平台,当今一体化整体是主流,平台更是盛行,平台才能容纳更多的用户与数据流。
那么术语俗称的监测器就会把监测到的信息状态参数或者文件全部存入数据中心,而后就开始数据的交互,挖掘,这一切通过智能的分析引擎,故障依赖,搜索等高级的分析算法,运用其外部的应用如最基本的可视化展示出来,模拟人员角色进行有机的协调协同,处理方式上形成一个个流程转接来使用那些数据中心的数据,并且按某些标准重新定义数据的排列组合顺序等等。
然后通过数据再学习,再利用,深度挖掘应用价值,进行计算判断来发送各种生活中应用到的报警指示,形成人工语言与界面,技术上的网络拓扑图、设备、故障的定位,报表等,以及模拟人工操作的行为习惯,设备的性能状态,专业技术经验库来回缩应用性能,禁止断开不安全因素、链路,行为,主动还原,重启,恢复健康有序的平稳状态。减少人工干预,甚至不需要人力亲力亲为,把复杂的管理运维过程全透明化,只需要发布命令收获结果就可以,最终按需分配。
哈 哈,SITEVIEW ITOSS的这种模型是不是全部囊括了IT监测管理运维和从源到终端的目标,最终保障IT资源的高可用与环境的持续健康高效运行。
也可以说从模型的成功建立看出数据、程序智能、应用与人工智能定义的优劣,从IT监测运维管理来说,这种IT运营智能模型还是值得我们学习和借鉴的,当然也需要在IT管理实践中完善和丰富,这是个人的一点想法与见解,还请大伽多给意见,多多赐教。

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