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设立IT运维关键流程，引入优先处理原则是指要求CIO定义出IT运维的每个关键流程，不仅*是定义流程是什么，还包括要指出每个关键流程对企业有什么影响和意义。同时，在设置自动化流程时还需要引入优先处理原则，例行的事按常规处理，特别事件要按优先级次序处理，也就是把事件细分为例行事件和例外关键事件。总之，实现IT运维的自动化管理是指通过将IT运维中日常的、大量的重复性工作自动化，把过去的手工执行转为自动化操作。自动化是IT运维工作的升华，IT运维自动化不单纯是一个维护过程，更是一个管理的提升过程，是IT运维的比较高层次，也是未来的发展趋势。基本都是长达5年以上的合作时间。黄埔区进口自动化运维

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。白云区推荐的自动化运维他们敬爱的平台管理数据很清晰严谨。

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。

网络流量，甚至数据库的警告信息，但成千上万条警告信息堆积在一起根本没法判断问题的根源在哪里。另外，目前许多企业的更新管理绝大多数工作都是手工操作的。即使一个简单的系统变更或更新往往都需要运维人员逐一登录每台设备进行手工变更，当设备数量达至成百上千时，其工作量之大可想而知。而这样的变更和检查操作在IT运维中往往每天都在进行，占用了大量的运维资源。因此，实现运维管理工作的自动化对企业来说已迫在眉睫。现在随着IT运维管理工作的复杂度和难度的**增加，*靠过去几个“运维英雄”或“技术大拿”来包打天下已经行不通了而且有时还有可以自动自愈的功能。

soar的三大组件：安全编排、安全自动化和安全响应。个人认为本质上就是编排引擎、剧本、工作流、触发器。剧本：工作步骤的具体内容。例如防火墙封禁一个ip。工作流：工作开展的一个连贯的过程。例如：发现安全事件—执行预处置—人工确认。这个过程不仅限于安全领域。通常工作流由多个剧本编排而成。编排引擎：通过网页端编辑器，根据已有的剧本快速组合成为工作流。触发器：通过告警、日志、剧本等入口触发对应的工作流或剧本。例如根据ip归属地判断是否封禁ip。支持设备全生命周期管理。天河区购买自动化运维

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探讨技术，一起学习。因为运维这行的门槛很低，目前碰到的大部分人对这个行业的认知都是有偏差的。学习没有捷径，必须养成**思考的习惯，一步一个脚印的走。另外，之前个人认为团队很重要，起码让别人知道你在做什么，能收获到志同道合的朋友也不错。但，同事就是同事，工作中也有不少技术之外的事情，你没有办法指望你的工程师同仁们拥有工程师精神、认可工程师文化。所以就技术而言这条路注定是要一个人去走的。路上能不能碰到志同道合的人看缘分吧。黄埔区进口自动化运维

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