文章介绍了基于Apriori算法的告警关联分析模型，实现告警自动压缩和根因分析，未来需要完善特征构建和关键词过滤等方面。

企业IT运维从手动到自动再到智能，随着IT架构和市场信息化技术的发展，运维工作也不断变革，智能化运维的目标包括预防、解决和知识化，数据的利用是实现智能化的前提条件，需要进行数据采集、分析和积累。...(more)

最近跟几个做自动化运维的人聊过一些关于运维的话题，我有了一些心得，记录下来，以供研讨。众所周知，IT在技术和业务的双轮驱动下，在不归路上狂奔，丝毫没有减速的迹象。IT运维也变得前所未有的复杂，单纯的靠人工和工具的已经不能解决问题了，之后开始出现自动化运维工具，自动运维的概...(more)

“酒困路长惟欲睡,日高人渴漫思茶。”整天活在自己精心编织的以忙为借口的工作藩篱下，实在是有点昏昏欲睡。最近跟几个客户谈及自动化运维，支撑过程中团队内部也有一些分歧，我自己也有很多疑问，干脆就立一个自动化运维的题目深入学习一下。一、康威定律不知道从什么时候开始，...(more)

智能运维是IT行业的趋势，包括日常任务处理自动化、运维流程自动化、IT服务自动化、业务服务自动化等。运维已经向运营方向演进，需要打造涵盖硬件监控、性能调优、资产管理、报警中心、故障自动修复、故障预测、智能节能的一整套基于混合IT架构的新“监、管、控”的闭环解决...(more)

这几天一直在思考关于运维的事情。接着上次的思路说，跟不少客户都聊过这些问题，普遍认同随着业务上云，基本上也宣告传统运维走向了末路，不是非得去做智能运维，而是没得选择，随着数据上云和应用的微服务化，情况更是这样。一、运维的发展经历了哪些阶段从ITOM厂商的认知和行业发展...(more)

前阵子通过云课堂的方式跟同事们分享了我对AIOps的一些理解和认识，本来以为感兴趣的人不会很多，没想到反响还不错，不少人私信问我一些问题。这几天结合大家的问题，我做了一些总结和思考，整理如下：一、AIOps是必须的吗？从大的趋势上来讲，IT运维跟IT的整体发展，跟云计算大数据等技术...(more)

可观测性是IT运维领域最重要的系统能力之一，核心是度量，从基础设施、平台、应用、数据和业务了解系统运行，实现全链路自动化根因定位。可观测性是在监控的基础上做了更深、更广的发展，是智慧运维的重要思路和方向，需要结合SRE方法论、AIOps和业务理解。...(more)

本文介绍了基于图数据库的基础设施运维，以OpenStack为例，探索了告警、网络、血缘等方面的图谱建模，并介绍了push和pull两种模式的实现方式。利用图数据库和图算法辅助运维工作，可以提高基础设施可用性。推荐高性能、开源、分布式的图数据库NebulaGraph。...(more)

需要思考这个问题的原因，是因为AIOps不是到了某一个点就突然质变的，而是在持续演进过程中实现的。随着算法的日益成熟，整个运维体系也在改进的过程中逐渐完善，AIOps的道路才会慢慢清晰。因此，在达到目标之前，我们需要仔细规划怎么做才能更快实现AIOps。本文主题是“AIOps之前，运...(more)