不再奔波救火,將運維推向智能只差一個I?MOC平臺

設想一下,如果北京市600多萬機動車保有量的交通出行沒有有效的運營指揮與管理,那會形成什么景象?恐怕帶來的不僅是擁堵,大規(guī)模的交通違章與事故也在所難免。

與此類似,數字世界的IT運維如同城市的智慧交通管理,目的要確保高質量、高效率的業(yè)務系統(tǒng)運行,提高服務可用性。然而理想很豐滿,現(xiàn)實很骨感。

和現(xiàn)實中市民時常遇到交通堵塞時產生的抱怨一樣,在線上IT業(yè)務出現(xiàn)不穩(wěn)定、甚至宕機時,運維人員的噩夢也就來了,業(yè)務人員指責、領導不滿再正常不過。

不再奔波救火,將運維推向智能只差一個I?MOC平臺

不再奔波救火,將運維推向智能只差一個I?MOC平臺

如何改變這一現(xiàn)狀,運維人員渴望喝著咖啡搞運維,而不再是不斷奔波救火。其實為了實現(xiàn)這一目標,業(yè)內進行了諸多探索。從最早的人工命令行運維到系統(tǒng)化工具運維,再到自動化運維,可以說,運維的自動化程度在不斷升級。不過,這離運維人員要達到的目標還有很長的距離。

數字化運維之難

之所以說離喝著咖啡搞運維的目標還有很遠,是因為現(xiàn)實中數字化運維面臨諸多難題,說起來這和交通治理難題很像。

首先以運營來說,數據分散在各個運維系統(tǒng)中,未進行統(tǒng)一的管理,一個個“煙囪”的樹立在企業(yè)很是常見,這也就導致運維數據的價值未能充分利用;其次在運維方式上,各個部門使用各自運維工具,“七國八制”現(xiàn)象嚴重,未能實現(xiàn)多部門運維能力的共享,更談不上統(tǒng)一監(jiān)控運維;第三在運維手段上,傳統(tǒng)的運維工具和方法都只能在故障發(fā)生時發(fā)出告警并進行提醒,“事后諸葛”無法最大化運維的價值。

如何消除這些難題,Gartner曾提出AIOps理念,目的是利用機器學習、AI等技術提升運維的智能化水平,甚至是“無人值守”。怎么去實現(xiàn)?一個踐行AIOps理念的統(tǒng)一運維平臺尤為重要,華為就推出了這樣的平臺。

華為I?MOC將運維推向智能

面向新技術、新場景和新應用的運維創(chuàng)新,是未來數字化轉型的必然選擇。為此,華為I?MOC(Intelligent Maintenance and Operation Center)統(tǒng)一運維平臺,以“監(jiān)、管、控、營、服”五大智能運維管理體系,帶來全新的“可視、智能、易用”運維體驗,并將運維能力推向智能化水平。

不再奔波救火,將運維推向智能只差一個I?MOC平臺

不再奔波救火,將運維推向智能只差一個I?MOC平臺

首先來說,為什么華為I?MOC能將運維推向智能?

華為I?MOC包含了“監(jiān)、管、控、營、服”五大能力,具體有eWatch集中監(jiān)控平臺、eCMDB配置管理系統(tǒng)、eOps統(tǒng)一操作自動化平臺、eSee運維數字化平臺和eTicket工單服務系統(tǒng)。

“管”把所有資源進行統(tǒng)一登記,打破煙囪,不同于傳統(tǒng)的孤立和單點式運維,I?MOC構建了覆蓋機房、基礎設施、網絡、數據、應用、安全的一體化運維體系。eCMDB實現(xiàn)了配置實時動態(tài)更新,并打造了按需隨享、高性能、高質量的配置可視數據服務,讓配置像云一樣按需隨享。

“監(jiān)”實時把握IT資源運行狀況,運維監(jiān)控中心全局查看所有對象的告警狀態(tài)。“告警查看”深入分析告警詳細情況,“性能看板”實時更新對象運行狀態(tài),“運維監(jiān)控場景”實現(xiàn)對象關系圖形定義和實時數據綁定到拓撲……總之來說,eWatch運維集中監(jiān)控平臺實現(xiàn)了7*24H無縫值守,秒級告警監(jiān)控,極速性能感知,故障自動通知,智能修復自愈。

“控”和“服”處理運維產生的問題:eOps統(tǒng)一操作自動化平臺實現(xiàn)可編程、可配置、自主調度執(zhí)行,通過標準化的開發(fā)框架及服務API,支撐外圍豐富的應用生態(tài)圈;eTicket工單服務系統(tǒng)結合ITIL、DevOps理念,內置符合日常運維工作需要的流程場景,支持根據實際維護需求進行流程自定義調整,提升流程處理的協(xié)作能力。

"營“把所有資產、資源的使用狀況、運行狀況以及健康狀況集中可視化展示。如同面向運維管理人員的“駕駛艙”,eSee運維數字化平臺拉通各維度運營數據,打破互聯(lián)信息孤島,提供可視化、自動化、智能化的運維數字化服務,實現(xiàn)“毛細血管級”的資產運維數字化,讓運維人員做到心中有數。

其次,為什么說華為I?MOC帶來了全新運維體驗?

華為I?MOC構建了統(tǒng)一在線可視化平臺,實現(xiàn)全網資源實時可視;通過建設專業(yè)智能平臺,固化專家經驗、流程,I?MOC實現(xiàn)“機器”運維“機器”,從而解放人力;I?MOC還內置了20+類標準,支持業(yè)務拖拽式“私人定制”,提升易用水平。

其中尤其在“機器”運維“機器”方面,I?MOC通過在高度完善的運維自動化基礎之上,通過機器學習不斷從運維大數據如日志、監(jiān)控信息、應用信息等中提煉和總結規(guī)則,進而做出智能化的分析決策達到運維系統(tǒng)的整體目標,以機器自判、自斷和自決提升智能運維水平,這也是實現(xiàn)AIOps的關鍵能力支撐。

華為將三十年運維經驗能力復制到更多企業(yè)

將運維推向智能,并帶來全新運維體驗,華為為什么能做到?這離不開多年實踐經驗中的沉淀。

伴隨華為自身的發(fā)展歷程,從人拉肩扛的救火式運維,到分散式運維,到自動化、平臺化運維,到服務化、數字化運維,華為積累了豐富的運維轉型經驗。當前,華為運維支撐了全球200多個數據中心、5萬多個機柜、30萬臺服務器、1000+PB的數據、百萬級VM和多個異構云環(huán)境,800多項業(yè)務的正常運轉,使得人機維護比達到1:8000,用“喝著咖啡搞運維”來形容一點都不為過。

現(xiàn)在,華為將這些實踐經驗沉淀開放出來,并運用于客戶運維場景中。例如,某客戶通過部署華為I?MOC運維平臺,將全局14套網管平臺整合到一個統(tǒng)一運維平臺中,統(tǒng)一接入的設備數量超過10萬,實現(xiàn)自動告警和派單,運維效率提升3倍。

在運維能力提升過程中,最為重要的是,運維體系需要伴隨數字化轉型不斷同步與升級,否則又容易出現(xiàn)運維之痛的循環(huán)。如今AIOps概念的誕生,就是伴隨智能技術的發(fā)展應運而生,但實現(xiàn)AIOps運維,需要有足夠的技術實力、資源和數據錘煉。而業(yè)內像華為這樣有著龐大的業(yè)務和資源體量的企業(yè)少之又少,所以,華為能夠將三十年運維實踐經驗復制到更多的企業(yè),讓運維難題迎刃而解。

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2019-06-26
不再奔波救火,將運維推向智能只差一個I?MOC平臺
設想一下,如果北京市600多萬機動車保有量的交通出行沒有有效的運營指揮與管理,那會形成什么景象?恐怕帶來的不僅是擁堵,大規(guī)模的交通違章與事故也在所難免。

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