-
银行业整体上已具备结合业务场景收集比较完整的IT指标数据的能力，亟待一套指标数据分析体系为IT管理与业务分析提供可量化、可视化、集约化的决策支撑。......
-
为适应数据中心大规模集约化运营管理的需求，国内各企业陆续建立起了面向主机、平台、网络、存储、环境动力、应用软件等的专业监控系统，实现了各个专业的监控事件和容量性能数据的集中展现和处......
-
稳定性目前不再局限于大促时的保障和平时的稳定性轮值，越来越体系化，本文基于作者在业务团队工作过程中的沉淀，以及在盒马2年SRE的实战经验，从稳定性心态、监控体系、故障应急体系、资源体系......
-
为了避免AIOps只是一句空话，我们认为要实现AIOps不仅需要一些自动化场景的实现、度量，还需要运维数据的管理。01.自动化运维的目标：端到端的自动化首先让我们再来回顾一下之前提到的智能化敏......
-
传统运维管理的人工及被动响应方式，已经无法支撑数字化业务灵活、快速的发展，要靠智能运维（AIOps）能力来获得数据分析和决策支持。而从传统ITOM到智能运维的演进过程中，需要一系列关键技术......
-
在后IT建设时代，IT运维工作的重要性日益凸显。对于构建IT运维管理系统而言，如何使用系统的方法来改善运维服务以及对运维过程进行全面审查尤为重要。......
-
研发，SRE，运维是工种，而DevOps是体系。如果拿足球来打比方，研发，SRE，运维对应的就是前锋，中场，后卫这样的位置，而DevOps则是诸如4-3-3这样的阵型。......
-
在任何有一定规模的企业内部，一旦推行起来整个SRE的运维模式，那么对于可观测性系统的建设将变得尤为重要.......
-
AIOps将人工智能应用于运维领域，基于已有的运维数据（日志、监控信息、应用信息等），通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维没办法解决的问题。AIOps不依赖于人为指定规则，主张由机器学习......
-
随着vivo业务迁移到k8s的增长，我们需要将k8s部署到多个数据中心。如何高效、可靠的在数据中心管理多个大规模的k8s集群是我们面临的关键挑战。kubernetes的节点需要对os、docker、etcd、k8s、cn......
-
本文介绍数据仓库中维度数据建模的过程描述，并举一个示例以加深对相关概念的理解。......
-
运维的工作方向比较多，随着业务规模的不断发展，越成熟的互联网公司，运维岗位会划分得越细。当前很多大型的互联网公司，在初创时期只有系统运维，随着服务规模、服务质量的要求，也逐渐进行了......
-
在农业银行数字化转型背景下,对“以安全生产为第一要务”的数据中心而言,随着运维规模与体量的快速增长,对提升配置准确性、监控有效性、操作自动化、安全精细化有了更高要求......
-
IT运维管理的概念是从网络管理的概念延伸而来,现阶段广义上的IT运维管理实际上是对底层IT基础设施、应用服务和业务服务的综合管理。IT运维管理就是通过对IT资源的有效管理,确保IT服务的健康性和......
-
“数据驱动决策”，为了不让这句话成为空话，请先装备以下13种思想武器，将来你一定能用上......
-
IT运维服务管理中的知识主要包括IT服务相关的管理制度、流程,软件开发文档、网络拓扑图等技术资料,针对不同问题和事件的解决方案,IT运维过程中产生的测试方案、技术方案、变更申请等。......
-
费用测算过程中宜采用不同方法分别测算并进行交叉验证。如果不同方法的测算结果产生较大差异,可采用专家评审方法或加权平均方法确定测算结果。......
-
恢复业务优先是指,不管在任何情况下,也不管任何级别的故障,都要先做到恢复业务,这个和故障定位不同,也有很多人会产生歧义,觉得如果不找到问题的根源,如何能恢复业务......
-
数据分析的工作中也是如此,我们做数据分析的目的是为了提升公司的决策水平,如果不能描述客观事实,那么信息在沟通过程中很容易变形。......
-
IT转型有很多不同的定义，不过大多数CIO认为IT转型与其说是为了实现IT转型，不如说是为了实现数字化转型。为了更好地应对运营业务，有些CIO认为IT转型应该更多的关于增加灵活性、对创新思想的开......
-
关于用户画像中的的标签体系制定，我们需要遵循的是市场发展趋势变化的建设背景，其中包括了信息技术的发展、用户心智的变化、营销理念的转变，以及内容创意的丰富多样......
-
通过大数据技术的加持，很多重要的社会经济心理变量变得可以构建，如居民幸福感、投资人情绪等，而实时技术的发展甚至使得实时预测变成了可能。......
-
您是否注意到最近办公室里更频繁使用“数据驱动”、“数据通知”和“数据启发”这些术语了？看起来您的同事只是在用文字赶时髦，但也许您会完全疏忽它们。......
-
在任何有一定规模的企业内部，一旦推行起来整个SRE的运维模式，那么对于可观测性系统的建设将变得尤为重要......
-
企业规模越大、业务形态越复杂、运维能力越高的企业，运维所纳管的数据越多，运维数据变现的效果越好，相对应的，运维数据建设的层次越高......
-
随着数据化营运在企业中越来越普遍，闭环思维的重要性也越来越受到重视。闭环思维到底是什么？它有什么作用？本文将从四个方面展开介绍，希望对你有帮助。......
-
互联网相关企业在建立用户画像时一般除了基于用户维度（userid）建立一套用户标签体系外，还会基于用户使用设备维度（cookieid）建立相应的标签体系。......
-
中台概念更多是一种方法论。它来告诉用户如何构建数据化服务体系，包括从数据集成、数据建模、数据开发、数据共享到数据质量、数据治理等。......
-
维度模型的概念出自于数据仓库领域，是数据仓库建设中的一种数据建模方法。维度模型主要由事实表和维度表这两个基本要素构成。......
-
如何利用工具轻松地在云中快速部署和管理应用程序，同时可以自动处理容量预配置、负载均衡、AutoScaling和应用程序状况监控，这是对运维人员的新要求。......
-
某数据中心的基础运维工作主要包含包括四个部分：基础环境、网络、服务器存储和基础软件。......
-
不管是做PPT还是看新闻，人们潜意识里，有了数据支撑更容易让对方信服，但是，数据也是会骗人的，如果不懂得数据思维，在大数据时代很容易被数据迷昏了眼。......
-
运维服务关键指标表......
-
智能运维其实比较好的落地点是在监控领域，因为监控领域有大量的数据作为基础，可以做大量的智能分析和处理需求。......
-
运维人员与开发人员不同，由于基础架构部分的变动不是很大，因此运维人员是越老越值钱的。但这个活儿不是人人都能干到老的......
-
当企业开始着手考虑安全建设时，要考虑的因素有很多，其中包括管理层的期望、业务部门的安全诉求、组织环境、企业治理模式等。综合了解这些信息后，需要评估这个时候安全所处的阶段......
-
每个人由于所在的行业、公司、业务、岗位不同，对监控的理解也不尽相同，但是我们需要注意，监控是需要站在公司的业务角度去考虑，而不是针对某个监控技术的使用。......
-
运维狭义“运维技术与资源”可以定义为“监、管、控”，技术与资源主要是支撑运维/运营的质量、效率、成本的平衡。......
-
在超级互联网公司，随着服务器规模都早早迈过10万台量级，加之业务模式的多样性和IT架构的云化迁移，其IT运维团队面临的挑战与日俱增，常规的系统和经验都需要不断迭代更新。......
-
面对数据异常，我们经常会出现“好像是A原因引起的？”“貌似和B原因也相关？”“有可能是C操作不当”的主观臆测。或者，拿到一个分析议题，分析“11月销售数据下降的原因”，是先从产品层面，......
-
运维人员必须随时掌握服务器的运行状况，除常规的服务器配置、资源占用情况等信息外，业务在运行时会产生大量的日志、异常、告警、状态报告等，我们统称为“事件”。通常每台服务器每个时刻都会......
-
当前互联网和移动互联网发展迅猛，从事各个行业的企业为了应对日趋激烈的市场竞争，纷纷进行了数字化转型，利用移动互联网技术、云计算及大数据等新兴信息技术发展企业的数字服务，从而吸引客户......
-
现在互联网业界大多数toB（即对企业级，区别于toC）的IaaS或者PaaS，如各种云计算服务、存储服务、安全服务、数据服务、监控服务、日志分析服务、DevOps服务等产品，显然是一群既精通技术又懂产......
-
如果大家的技术能力都很强，很多时候一个人可以完成所有工作，可能也就不需要自动化运维体系了。正是因为每个运维人员的能力不一样，技术水平参差不齐，甚至是运维习惯和工具也不一样，导致我们......
-
Gartner提出了I＆O（基础设施与运维）领导者应该鼓励他的IT运营团队遵循的12个步骤，通过AIOps来建立一个企业基础架构和应用程序组合的端到端的、面向未来的视图。......
-
云计算可以提供多种好处，其中包括快速扩展和缩小以满足用户需求。但由于对云计算安全性的担忧，金融服务等高度监管的行业领域中的组织在采用云计算技术方面的进展很慢。......
-
在互联网金融迅猛发展的背景下，风险控制问题已然成为行业焦点，基于大数据的风控模型正在成为互联网金融领域的热门战场。那么，大数据风控到底是怎么一回事呢？与传统风控相比，它又是怎样来进......
-
在云计算时代，IT系统建设越来越成为企业发展至关重要的一环。业务系统，以及支撑业务系统运行的基础设施通常是企业关注的首要目标;然而，保障业务健康运行的背后“功臣”——运维系统同样至关......
-
人工智能和机器学习技术的发展，推动大量依赖人脑决策和手工操作的IT运维向着AIOps智能运维的方向快速前进。......
-
随着AI技术在各个应用领域的落地及实践，IT运维也将迎来一个智能化运维的新时代。算法的效率提升了AIOps的价值，通过持续学习，智能运维将把运维人员从纷繁复杂的告警和噪音中解放出来。......