大資料運維階段必須部署大資料核心平臺，支援IT、網路、私有云等資料的訪問，建立IT基礎設施監控和大屏、和私有云平臺視覺化大屏，部署統一告警平臺，進行大螢幕、私有云等大螢幕進行大資料管理。

　　運維維護階段需要採集客戶端以及後端效能資料，採用拓撲實時大螢幕，對使用者體驗進行實時監控，大螢幕、瀏覽器使用者體驗和大螢幕，深入分析應用程式的端到端效能，並建立企業業務管理座艙，以進行業務應用與IT系統的關聯分析。

　　智慧化操作階段要求部署機器學習平臺和深度學習平臺，以更好地預測IT資源，預測使用者體驗和預測使用者保留能力，以及應用健康對商業影響的預測等等。

　　一個完整的雲智慧體系結構主要分為三部分：

　　大資料採集部分：建立一套針對硬體設施、網路、主機系統、關鍵業務監測、分析、日誌採集等大資料採集平臺，使得它能快速地採集和顯示監測物件的基本資訊及其執行狀態，對各種硬體、網路、主機系統和關鍵業務的健康度能全面、準確地評估。

　　資料探勘部分：構建大型資料提取標準、管理和建模平臺，通過與之配套的各種大資料處理工具，選擇相應角色所需的資訊；操作策略及操作行為，可自由組合各種介面、大資料、功能模組及處理流程，形成針對此種應用場景的定製化工作平臺；處理並處理大資料的資料。與此同時，大資料不斷沉澱，形成大資料運維管理倉庫，提供豐富的大資料管理工具、外掛，為大資料的進一步應用提供支援。

　　大資料應用部分：從海量的資料沉澱中，通過成熟的大資料分析模型和智慧演算法，為相關人員提供重要決策大資料依據，在《決策》《管理》《實施》三個角度對“網路”、“資料中心”、“應用”、“安全”、“運維”五個維度進行大資料建模，最終實現多維大資料的組合分析，輔助大資料決策，為大資料的運維管理提供支援。

　　隨著IT行業的發展，伺服器規模不斷擴大，業務場景日趨多樣化，這是一個值得關注的問題。此外，在從不連續的大量資料中找出產生故障的根源時，使用了更多的工具，例如，基礎結構和服務採用了開放原始碼的監控，網路監視用到了軟體，應用效能管理，部分業務和效能使用日誌手段進行監控等等。這兩種工具在某種程度上都可以幫助執行人員進行分析，但由於這些軟體之間是分離分離的，如何將業務變更與IT系統相關聯是未來研究的方向。

　　報警是運維人員與系統進行溝通的一種方式，運維人員每天有50%的工作內容，只有50%在計劃中。隨著更多的企業上雲，運維工作的範圍正在迅速擴充套件。失效原因日益複雜，單靠現有經驗已經無法處理早已不可行，部分故障是已知問題，但由於牽涉面廣暫時不便解決，需要週期性重複處理。

　　動力警報基線

　　常規固定報警基線存在諸多缺陷，如重複觸發，則會產生大量報警，且重複觸發的報警能掩蓋實際情況。基於歷史資料統計值生成動態報警基線，除了自動生成外，還可以人工建立、修改。

　　對AI應用到整個運維會有一定的價值，一是更主動地對系統資料進行採集，實時感知使用者的實際效能體驗，藉助機器學習技術進行故障預測，採用更豐富多樣的告警通知方式。在關聯的觀點下，能有效地找出問題的根源，根據時間順序或邏輯，找出多個現象相互影響的關係，將報警聯絡起來，降低了人為篩選無用或重複資訊的代價。切入商業視角，更直接地支援業務提升，通過大資料技術，打破多個業務間的資料孤島，更好地體現IT在企業中的價值。各種API呈現方式靈活多變，不僅有大螢幕、報表、報表等大資料技術，以及大資料技術，使實時資料呈現成為可能，而且在同一區域視野下，可以顯示更多維度的資訊。

　　雲吶統一運維管理平臺，通過對網路裝置管理、伺服器管理、儲存裝置管理、業務應用管理、無線管理、日誌分析、辦公裝置/聯網裝置、動環系統等本地和異地網路的實時監控、自動巡檢，精準採集、分析故障資訊，判斷重要資料效能指標，實現大規模資料中心的集中統一管理。如果對雲吶統一運維管理平臺有什麼疑問，你可以聯絡線上客服，或直接註冊免費試用雲吶系統。

　　AIOps更有價值。

　　當IT基礎設施執行時，優化使用者體驗和業務操作，實現三個方面能力的提高，那麼有沒有必要做更多的事？對於這一問題，我們可以從以下幾個方面做進一步的思考：

　　交叉系統：能統一地對多個系統資料進行彙總，並整理出相應的模型，把原來孤立的資料孤島聯絡起來。

　　高效：看不見故障現象，不會割裂，能迅速地在多個現象中，理清因果關係，並迅速地挖掘出根因。

　　高度精確：最大限度地避免了人為判斷中引入的干擾，使分析結果的可行性得到極大提高。而且隨著故障處理次數的增加，能給出相應的處理意見。

　　針對企業：從最後和最重要的業務角度出發，自影響業務的結果，不斷擴充套件需要考慮的影響因素。基於該模型，可以真正發現運維和運維資料之間的相關性。