咱们今天聊的是银行AIOps智能运维的实战案例，这可是ITIL先锋论坛的独家报道哦！报告里头，他们从为啥要搞AIOps、怎么搞、搞了啥、以后咋发展四个方面，把银行在智能运维上的那些事儿，掰开了揉碎了讲了个透彻。

先说说为啥要搞AIOps：

现在业务都数字化了，银行的IT运维也得跟上节奏，从传统的模式变成既能稳稳当当防风险，又能灵活快速交付服务的“双态”运维。这背后其实是IT运维到IT运营的华丽转身，目标就是让系统不只是活着，还得活得滋润，管理也得从有招儿变成有效果。AIOps就是奔着这四个目标去的：早点发现风险、更准的决策、快快解决问题、智能的运维管理。

那怎么搞AIOps呢？

搞AIOps，现实问题一大堆，比如数据不好搞、分析方法太单一、个性化需求多变、共性分析又没个统一规划。为了解决这些问题，报告里头提出了几个落地思路：

首先，搞定数据问题：咱们得建个运维数据集市，从数据汇聚、建模加工、指标体系这三个层面，把运维数据规范化、标准化，让数据共享和应用更高效。

再来，提升分析效率：咱们得建个分析引擎，结合智能引擎、平台思维、有效管理，让运维分析升级换挡，分析手段丰富起来，效率也得上去。

最后，促进场景应用：咱们得构建场景生态，强化主动运维、数据运营的理念，针对运维的痛点、难点、个性化问题，开展场景化分析应用建设，提升整体运维能力。

接下来，咱们看看具体实践案例：

好几个AIOps的实战案例，比如说：

第一个，潜在风险挖掘：通过分析海量的历史运维数据，咱们能识别系统运行的规律，提前发现潜在风险，形成一个从分析到发现、跟踪、处置、优化的全流程，让系统运行更稳定。

第二个，全景智能洞察：面对海量告警和指标监控的难题，咱们构建了一个系统运行健康度的实时评价体系，提升了算法分析效率，还建了一个全方位的立体可视化视图，让系统运行情况一目了然，分析决策效率也跟着上去了。

第三个，智能根因定位：咱们综合考虑指标、告警、关联等信息，构建了一个实时评价体系，用AI算法+专家经验的智能诊断工作台，在故障出现异常时，快速推荐可能的根因。

第四个，系统运营画像：咱们参考DIKW金字塔模型，构建了一个“数据-特征-指标-标签”的应用系统画像框架，通过建立“运行、运维、运营”三运指标体系，对指标进行横向对比、纵向分析，抽取“标签化”知识，更好地辅助运营决策。

未来AIOps会咋发展呢？

展望AIOps的未来，主要方向有：

从特定场景用机器学习算法，向平台化、体系化发展：利用运维数据平台、运维分析平台提供的数据服务、算法服务和场景建设能力，提供体系化的智能运维服务。

重视智能运维的体系化建设：除了算法效果，人机交互、算法效果可视化、算法结果可解释性也得加强，这样运维人员才能更好地理解AI的决策。

可观测、可解释性需求加强：除了传统的故障告警、异常检测，还得关注故障预测、风险发现等事前场景，提升风险的发现、溯源、管理及处置能力。

多领域深化赋能：除了传统的质量、效率类场景，AIOps还得为运维管理、安全管控等领域赋能，这是下一个重点方向。

这篇文章给银行的AIOps智能运维实践提供了不少实战经验，展示了如何通过构建运维数据集市、提升分析效率、促进场景应用，实现AIOps的落地和实践，提升运维管理的质量和效率，给其他金融机构提供了可借鉴的实践路径。

IT运维管理：ITIL先锋论坛—某行 AIOps智能运维实践案例.pdf

咱们今天聊的是银行AIOps智能运维的实战案例，这可是ITIL先锋论坛的独家报道哦！报告里头，他们从为啥要搞AIOps、怎么搞、搞了啥、以后咋发展四个方面，把银行在智能运维上的那些事儿，掰开了揉碎了讲了个透彻。

先说说为啥要搞AIOps：

现在业务都数字化了，银行的IT运维也得跟上节奏，从传统的模式变成既能稳稳当当防风险，又能灵活快速交付服务的“双态”运维。这背后其实是IT运维到IT运营的华丽转身，目标就是让系统不只是活着，还得活得滋润，管理也得从有招儿变成有效果。AIOps就是奔着这四个目标去的：早点发现风险、更准的决策、快快解决问题、智能的运维管理。

那怎么搞AIOps呢？

搞AIOps，现实问题一大堆，比如数据不好搞、分析方法太单一、个性化需求多变、共性分析又没个统一规划。为了解决这些问题，报告里头提出了几个落地思路：

首先，搞定数据问题：咱们得建个运维数据集市，从数据汇聚、建模加工、指标体系这三个层面，把运维数据规范化、标准化，让数据共享和应用更高效。

再来，提升分析效率：咱们得建个分析引擎，结合智能引擎、平台思维、有效管理，让运维分析升级换挡，分析手段丰富起来，效率也得上去。

最后，促进场景应用：咱们得构建场景生态，强化主动运维、数据运营的理念，针对运维的痛点、难点、个性化问题，开展场景化分析应用建设，提升整体运维能力。

接下来，咱们看看具体实践案例：

好几个AIOps的实战案例，比如说：

第一个，潜在风险挖掘：通过分析海量的历史运维数据，咱们能识别系统运行的规律，提前发现潜在风险，形成一个从分析到发现、跟踪、处置、优化的全流程，让系统运行更稳定。

第二个，全景智能洞察：面对海量告警和指标监控的难题，咱们构建了一个系统运行健康度的实时评价体系，提升了算法分析效率，还建了一个全方位的立体可视化视图，让系统运行情况一目了然，分析决策效率也跟着上去了。

第三个，智能根因定位：咱们综合考虑指标、告警、关联等信息，构建了一个实时评价体系，用AI算法+专家经验的智能诊断工作台，在故障出现异常时，快速推荐可能的根因。

第四个，系统运营画像：咱们参考DIKW金字塔模型，构建了一个“数据-特征-指标-标签”的应用系统画像框架，通过建立“运行、运维、运营”三运指标体系，对指标进行横向对比、纵向分析，抽取“标签化”知识，更好地辅助运营决策。

未来AIOps会咋发展呢？

展望AIOps的未来，主要方向有：

从特定场景用机器学习算法，向平台化、体系化发展：利用运维数据平台、运维分析平台提供的数据服务、算法服务和场景建设能力，提供体系化的智能运维服务。

重视智能运维的体系化建设：除了算法效果，人机交互、算法效果可视化、算法结果可解释性也得加强，这样运维人员才能更好地理解AI的决策。

可观测、可解释性需求加强：除了传统的故障告警、异常检测，还得关注故障预测、风险发现等事前场景，提升风险的发现、溯源、管理及处置能力。

多领域深化赋能：除了传统的质量、效率类场景，AIOps还得为运维管理、安全管控等领域赋能，这是下一个重点方向。

这篇文章给银行的AIOps智能运维实践提供了不少实战经验，展示了如何通过构建运维数据集市、提升分析效率、促进场景应用，实现AIOps的落地和实践，提升运维管理的质量和效率，给其他金融机构提供了可借鉴的实践路径。

IT运维管理：ITIL先锋论坛—某行 AIOps智能运维实践案例.pdf