江西农信：2022智能化“云+AI”运维监控项目实践报告（19页）.pdf

编号：110389

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江西农信：2022智能化“云+AI”运维监控项目实践报告（19页）.pdf

1、智能化“云+AI”运维监控项目实践江西农信邓建星一、现状及存在困难目录二、目标与实现方法CONTENTS三、运营与项目成效现状及困难现状及困难发展挑战业务不断增长带来新的挑战？业务上云，云上云下运维挑战？海量运维数据分析与挖掘挑战？实现目标实现目标通过端到端、全链路监控，实现云上、云下等不同环境下的全链路业务监控保障，统一业务性能观测视角，提高问题发现和定位的效率全链路业务可观测性通过机器学习算法，基于历史数据进行自动化的模板提取和变量解析，结合告警规则生成告警事件，实现智能故障诊断与根因分析智能化AI诊断分析流量流量汇聚汇聚指标指标融合融合智能智能解析解析措施措施技术实现技术实现流量汇聚流

2、量汇聚全链路业务性能监控平台通过对网络流量的采集和解码，提供业务层的监控分析功能，对于业务运维必不可少。通过建立云上云下业务全链路的可观测性，基于服务水平、可用性、异常事件、紧急事件、TCP连接等类型的告警，做到智能故障定位。监控零侵入、零风险、高精度、实时。流量汇聚流量汇聚采用交换机镜像的方式获取流量，做到零风险、高实时、可信等特点。传统环境流量采集通过在ECS中部署微探针，进行业务流量采集，发送给监控服务平台和vTAP平台。云上流量采集指标融合指标融合网络网络指标指标？应用应用性能？性能？如何如何融合？融合？指标融合指标融合指标融合指标融合数据分析数据分析在对云环境和传统环境的网络流量进行

3、捕获之后，在原有的采集设备上，对流量进行全量解码。流量全量解码数据二次分析数据二次分析搭建智能化指标分析平台，对解码后的报文，以流量输出的方式，进行二次分析。智能化指标分析平台数据的二次分析数据的二次分析智能化智能化指标分析平台指标分析平台搭建智能化指标分析平台，对解码后的报文，以流量输出的方式，进行二次分析。检测周期性数据的异常检测自动识别无规律性指标，并给出极限阈值检测合理范围内的突变异常检测规律行为缺失（如跑批失败）不受数据缺失、中断影响适配变更导致指标剧变（如版本上线）传统的指标监控方式静态阈值AIOps方式智能检测阈值大小设置不准确阈值配置工作量大无法适应业务指标波动无法适应特殊日期波动无需任何标注全自动适配各种KPI一套智能算法检测多种异常通过智能化的VI算法，建设业务指标异常检测和根因定位算法引擎，识别业务指标趋势的反常变化。智能化指标分析平台智能化指标分析平台智能化指标分析平台智能化指标分析平台业务故障预警故障影响范围智能化指标分析平台智能化指标分析平台根因维度推荐项目成效项目成效云+AI端到端业务监控建立云上云下全路径流量数据的采集、处理、观测。多维根因定位定位问题根因，提升运维效率和节约运维成本。AI智能化告警及时准确发现存在问题，减少漏报误报。便捷清晰可视化为运维人员在复杂数据中寻找关键信息提供方便。

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