新型自动化运维售后服务

自动化运维是指通过运维工具来解决生产中大量、繁杂的事务，监控生产环境变化、自动响应并处置事件等问题，从而提升运维效率、降低重大问题发生的概率、更***的保障生产环境。不过相较于传统运维，自动化运维会更加的偏向开发一些。所以自动化运维和运维开发的区别就在于前者是以实现流程化的需求为**而后者更多的以产品或者说以运维平台为**。不过两者的本质没有太大的差别。 所以站在运维的角度来说自动化运维弥补了传统运维的人效低、响应慢，极大的提升了生产力，让人专注于生产中的关键问题。站在开发的角度来说自动化运维面向生产环境(对象)，挖掘生产环境更多的属性，总结业务生命周期的规律，找到维护业务的逻辑，从而更***的感知、保障生产环境，两者殊途同归。支持统计类图表的配置/查询/导出（如机房设备数量）。新型自动化运维售后服务

缺乏高效的IT运维技术工具随着信息化建设的深入，企业IT系统日趋复杂，林林总总的网络设备、服务器、中间件、业务系统等让IT运维人员难以从容应对，即使加班加点地维护、部署、管理也经常会因设备出现故障而导致业务的中断，严重影响企业的正常运转。出现这些问题部分原因是企业缺乏事件监控和诊断工具等IT运维技术工具，因为在没有高效的技术工具的支持下故障事件很难得到主动、快速处理。尽管IT运维管理的技术在不断进步，但实际上很多IT运维人员并没有真正解脱出来，原因在于目前的技术虽然能够获取IT设备、服务器。惠州通用自动化运维以数据为基础，支持多样化数据分析。

实现全局的统计分析有了前两步的集中服务管理数据，可以通过全局的数据统计评价各告警源的规范性、各类服务响应的SLA水平，发现运维服务瓶颈，优化服务资源匹配。第四步：梳理全局业务关联和告警关联随着TOC逐步整合汇聚的数据源不断丰富，可以在TOC平台实现对全局业务关联逻辑，告警关联逻辑梳理，提供更***的业务运维视图，并能基于海量数据确定故障影响的范围。实现这一效果的前提是TOC数据的完整性达到足够的程度。随着TOC运维数据的沉淀，依靠人工梳理，数据之间的关联关系远远不够，需引入大数据平台。根据TOC数据沉淀及现有的数据集和问题点，结合有监督学习和无监督学习的方式，进行机器学习，通过反复训练的方式，进一步提高场景和算法的拟合度，逐渐完善基于现有场景的智能算法。

IT运维已经在风风雨雨中走过了十几个春秋，如今它正以一种全新的姿态摆在我们面前--自动化，这是IT技术发展的必然结果。现在IT系统的复杂性已经客观上要求IT运维必须能够实现数字化、自动化维护。所谓IT运维管理的自动化是指通过将日常IT运维中大量的重复性工作（小到简单的日常检查、配置变更和软件安装，大到整个变更流程的组织调度）由过去的手工执行转为自动化操作，从而减少乃至消除运维中的延迟，实现“零延时”的IT运维。。有着专业的团队和先进的设备。

业务经常在半夜的某个时间点的服务发生异常，按照以往的惯例，极大概率是运维部门、开发部门、**门三方互相甩锅，***不了了之。服务器改造/新增少则几百多则上千，需要装系统并初始化加固。由于生产环境不得接入dhcp的规定，只能登录带外管理界面去手动挂载镜像安装。护网期间需要从态势感知、ips、waf这类的安全设备上查看攻击信息，并在防火墙上下发封禁策略，下班前还要统计攻击事件并上报。每个月从各种类型设备上获取统计报表并汇总到月报上。每天巡检并输出巡检报告。

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传统的软件组织将开发、IT运营和质量保障设为各自分离的部门。在这种环境下如何采用新的开发方法（例如敏捷软件开发），这是一个重要的课题：按照从前的工作方式，开发和部署不需要IT支持或者QA深入的、跨部门的支持，而却需要极其紧密的多部门协作。然而DevOps考虑的还不止是软件部署。它是一套针对这几个部门间沟通与协作问题的流程和方法。需要频繁交付的企业可能更需要对DevOps有一个大致的了解。Flickr发展了自己的DevOps能力，使之能够支撑业务部门“每天部署10次”的要求──如果一个组织要生产面向多种用户、具备多样功能的应用程序，其部署周期必然会很短。这种能力也被称为持续部署，并且经常与精益创业方法联系起来。 从2009年起，相关的工作组、专业组织和博客快速涌现。新型自动化运维售后服务

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