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关于智能化观点

最近好几个朋友和我聊传统金融行业中的智能化,如果用gartner创新曲线来映射我对智能化位置的定位,我觉得在传统金融行业中智能现在处于期望膨胀期与泡沫破裂低谷期之间(如下图),总体来说我对传统金融行业的智能化持保守态度 以下摘三个观点: 一、 智能化当前的应用领域主要针对业务连续性的故障应急环节,大思路即更快的发现问题与恢复业务: 故障发现:主要与监控结合,比如动态基线,多指标监控等; 故障定位:故障树或调用链路定位 ,历史报警关联定位等; 趋势预测:机器或业务指标趋势预测,流水或日志数据异常情况预测等; 业务连续性是底线,的确值得利用技术手段为人员赋能,但是是否将这些问题都寄托于智能呢? 这些主动进行运营分析的场景,从目前看正是人员发挥经验价值沉淀的切入点,比智能化的黑盒子更加实在。 在智能化方面,也许当你的团队做好数据标准化与主动性的运营分析后,智能化的创新曲线也过了泡沫低谷期,那时也就水道渠成了。

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谈AIOps基础-从自动化智能化

对于AIOps简单来说就是智能化,和你是否实施DevOps和持续集成交付没有任何必然的联系。也就是说你没有实施DevOps,也可以实施AIOps智能化。 在DevOps里面的维和技术运营部分,也没有要求一定要实现到智能化程度。 对AIOps智能化的基础理解 ? 也正是这个原因,出现智能化就有必要的,对于智能化可以理解为: 智能化是在自动化基础上,具备了基于人工智能和深度学习等算法,实现规则的自动生成,已有规则的自适应调整的自动化。 也就是说智能化必须具备规则自生成,自适应调整能力,否则都不能叫做智能化,而最多算做自动化。 因此在谈智能化前,还是先谈下自动化平台。 自动化平台分析 ?

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    迈向智能化的第二步:自动化

    国际知名咨询机构如麦肯锡、埃森哲、IDC、IBM等,都在解读数字化定义时提及智能化运营。但要实现智能化,我们还有很长的路要走。 部门作为企业科技部门的一部分,在信息化时代的今天,所承受的压力日益渐增。传统的模式越来越难以适应业务和IT架构的扩张,团队需要寻求突破,来跟上企业变化的步伐。 通常来说,企业的管理体系分为规范化、自动化、敏捷化维和智能化四个阶段,其中规范化到自动化的过渡阶段是大多数企业所在阶段。 随着近年全球运大会的火热举办,自动化话题被推向了前所未有地热度。自动化并不是炒作的概念,而是随着信息技术发展的必要趋势。 这里笔者对Gartner对自动的定义进一步引深:“通过工具或平台,实现IT基础设施及业务应用日常任务处理和流程的自动化,从而提高效率和降低风险,促进组织的成熟和各种能力的升级”,其中:

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    关于银行业智能化建设思考

    一、现状:银行运工具已实现技术条线全覆盖,但基于管理的全流程自动化、智能化尚停留在研讨阶段 根据银监会编制的《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见》,其中“第九章 第三节 提高自动化水平 ,打造智能化体系”中明确提出对自动化智能化的指导意见: 提高基础资源和应用部署的自动化水平,实现快速交付、动态调整、弹性部署,降低人工操作风险,自动化部署比例不低于75%。 持续推进生产监控精细化、自动化、智能化建设,强化系统风险和故障的早预警、早定位和早处置。 二、IT自动化、智能化的转型升级之路 随着云计算、微服务在企业信息化建设中的大量应用,IT岗位正在从资源管理向应用、从保障向业务运营、从低价值劳动向高附加值服务转型发展。 “如何利用智能化手段提升管理”的研究浪潮已经掀起,部分互联网和银行已经进行了部分尝试并取得了一些效果。顺应时代发展趋势,展开智能化探索,才能主动赢得管理的未来。

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    10kV配电智能化设备与一体化模式

    本文主要分析探讨了10kV配电自动化设备与一体化模式。  2.1.3成立专门的维护公司   易电务配电是一体化模式所需的主要方式,对于一易电务公司来说,为了保证电网故障能够快速、准确地处理和排除,就可以成立专门的维护公司。 这种模式主要有管理部门、系统 部门、设备部门组成。 一体化 模式主要是由管理部门对系统部门和设备部门进行统一协调,对配电网自动化系统进行相关运行管理和设备维护工作。 这种模 式可以改变传统模式将通信、终端联系起来进行一体化工作,对配电网自动化系统以及相关设备的安全稳定运行有着极大帮助。

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    数字化浪潮下 IT正向智能化升级

    在大数据和人工智能等新技术的驱动下,IT正在向智能化升级。        自从2016年Gartner提出AIOps概念以来,智能化已经成为了体系发展的大趋势。         自动化给手工及脚本的效率带来了很大提升,但是系统软件只能预置和按照我们制定的流程运行工作,不能自主适应,不能够处理相似的“新”问题。AI的种种特质给当前的一些痛点提供了良好的解决方案。 IT系统和服务管理过程的智能化。         智能通过引入大数据和人工智能技术,从海量监控数据和复杂的IT软硬件中学习和总结规律,自动、准确、快速地发现异常,定位故障和预测风险,提高企业IT系统可用性和效率,进一步处理自动化不能解决的问题 依托人工智能技术,逐步将基于人工的传统或自动化升级为可实现机器自判、自断和自决的智能化,以满足当下IT基础设施云化、异构化的场景需求。

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    当Ansible遇到BPM,将自动化智能化

    那么问题来了:在我们既定的业务规则和层面存在的那道的鸿沟,谁来搞定? ? 我们需要自动化的管理流程: ? 这做到了自动化,但还没有做到智能化。我们如何实现理想的自动化平台? ? 借助于BPM,可以实现: ? 可以实现的效果: ? 我们看几个示例:配置流程服务: ? 零代码拖拽式实现流程设计 ? 借助于BPM和Ansible Tower,最终我们可以实现自动化的:平台化、服务化、组件化、可扩展: ? 魏新宇 "大魏分享"运营者、红帽资深解决方案架构师 专注开源云计算、容器及自动化在金融行业的推广 拥有MBA、ITIL V3、Cobit5、C-STAR、TOGAF9.1(鉴定级)等管理认证。

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    的感悟(做需要考虑事,组织结构,学习地图....)

    需要考虑的事 简介 /* 是在于一个量 最少的人,最多的事 并且保证业务 比如说google的一个数据中心,只有几个人在维护 不能直接的创造价值,而是可以变相的节约成本 简介 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,岗位会划分得越细。 研发 研发负责通用的平台设计和研发工作,如:资产管理、监控系统、平台、数据权限管理系统等。提供各种API供或研发人员使用,封装更高层的自动化维系统。详细的工作职责如下所述。 (1)平台 记录和管理服务及其关联关系,协助人员自动化、流程化地完成日常操作,包括机器管理、重启、改名、初始化、域名管理、流量切换和故障预案实施等。 从月薪5K到50k 简介 这是一个热门问题,也是很多刚进入工作的同学面临的心境。

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    哪些是数据库智能化必踩的坑?

    发展阶段 发展的第一个阶段是无序化,也就是所谓的水来土淹,兵来将挡,有故障了就处理,没故障就喝茶看报,文档也没有,全靠人工处理。 所谓的不够标准化,指的是我们的机房环境错综复杂,自动化很难部署下去。 最后是智能化,这是也本次要讲的一个比较重要的主题。 所谓的智能化就是让机器去干人的事情,让机器学习人的思想,再通过人工智能的一些手段实现出来。 而智能化甚至还在起步阶段,或者说在概念的阶段。 AI性能需求 作为一个非甲方公司,我们考虑的智能化性能,必须要兼容所有的数据,这是一个大的前提。不同的数据库的类型,智能化需求是不一样的。 因此在智能化性能这块,我们要把这些毫无头绪的环节梳理出来。 性能优化的目标 ?

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    智能化、自动化保障企业数字化转型

    在新模式下,对企业提出新的业务,智能业务需要智能保障,我们的后台是否能支撑这种变革,这种支撑不仅是技术上的存储,技术的引入、包括自身人员能力的不足、组织结构的不足,整个流程的不足,首要是用户体验 二是通过智能化分析,把监控系统和我们的自动化对接。IT综合运营管理平台(ITOM)包含监控系统(IM)、用户体验 (UE)、IT管理平台(ITOA)、IT系统后评价平台(PPE)四大系统。 通过根源分析后做数据处理,然后跟自动化、ITSM做对接,实现自动化的告警,帮助用户解决问题,提高效率,提升服务质量,降低成本。 针对业务,从用户维度来说,一是使用体验维度,二是使用性能维度,体验维度+性能维度,才能对用户有一个综合的用户体验考量,或者用户体验的保障。 用智能化让每一个部门、每一个领导都看到价值,所以这就是数字化展示很重要的效果。

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    【kafka】Leader重新选举脚本

    1 指定Topic指定分区用重新PREFERRED:优先副本策略 进行Leader重选举

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    故事】小白黑化记

    来源:人那些事儿 ID:jzjytd2016 【01】换工作 2017年8月份的某一个晴朗慵懒的下午,我在望京中环南路7号西家大院E楼5层最角落且紧靠大落地窗的工位上掐指一算,我在研究院竟然已经工作 顶着小伙伴和家人都觉得你脑子进水的诧异目光,我开始了我的换工作大业,从实习开始就在研究院工作,突然开始可以选择了竟然有些茫然,种种纠结波折暂且不表,总之,在2017年12月18号,我走进了东四157号,正式成为了银河信息化集中交易团队的一份子 每每想到这些,我除了自责、懊恼、自我怀疑之外,也深深体会到了团队成员的团结和大家释放出来的善意,对于团队来讲,每天来自业务部门及客户的压力非常大,小心翼翼,如履薄冰,全部精力用来对抗外部还不够,对于团队内部制造麻烦消耗精力的人的态度 这次经历也让我对工作有了新的认识和更多的思考,在这里和大家分享一下: 操作层面 1. 线上操作无小事”,坚持 “双人复核”,坚持“按照流程操作” 端正心态,受过去经历和个人性格的影响,我是一个有一点个人英雄主义倾向的人,来到新的团队,更是急于证明自己,心态出了问题自然会导致路线跑偏,生产系统线上是一个严谨度要求非常高的工作

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    19条运营线路,北京地铁如何进行智能化

    在城市轨道交通智能化发展中,北京地铁不断与时俱进,朝着智慧化道路大步前行。北京地铁如何用智能化提升效率与服务水平,达到国内领先、世界一流水平? 2018年4月13日至15日在北京举行的RT FORUM2018 智慧轨道交通大会|春季论坛暨“第三届中国轨道交通运智能化与健康管理高峰论坛”将正式向业界揭晓答案。 智能化备受关注 目前,论坛各项工作进展顺利。 届时,将有来自巴黎地铁,伦敦地铁,中国台北捷运,内地44家地铁业主领导,10余家设计院,200家行业主流厂商等近千位轨道交通行业专业人士出席本次会议并围绕管理的智能化进行深入的探讨。 ·轨道交通列车运行控制系统状态检测与支持技术 ——轨道交通运营与管理信息大数据深度应用 ·基于大数据架构的轨道交通运管理新模式与平台技术 ·移动互联网条件下轨道交通综合监控新技术 ·移动互联和大数据条件下的体制创新

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    【kafka】ConfigCommand脚本

    默认配置 附件 More 日常 、问题排查 怎么能够少了滴滴开源的 滴滴开源LogiKM一站式Kafka监控与管控平台 ConfigCommand Config相关操作; 动态配置可以覆盖默认的静态配置

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    腾讯云数据库智能化海量的建设与实践

    腾讯云数据库海量的经验,主要分为以下三部分: 1.数据库架构师团队的组建 2.自动化平台的建设 3.智能海量的实践 数据库架构师团队的组建 1组建缘由 由于数据库产品的特殊性和复杂性,我们在平时服务客户的过程中常遇到一些问题 2分工合作 架构师团队组建起来后,我们整个数据库产品的服务体系就变成了以下这样一个三层架构:第一层是,负责处理平台稳定性相关的工作;第二层是架构师,负责在中间督促重难点的攻坚,包括数据库的建设、工具的建设等等 自动化平台的建设 要更好地服务客户、提高服务质量,光有数据库架构师团队和售后服务体系是不够的,我们还要有一个非常稳定的自动化平台来支持环境。 智能海量的实践 经过实践和思考,发现在海量数据中,我们的自动化平台还不能解决以下这些问题: ·定制化服务。 因此,腾讯内部目前正在研发一个智能化的产品,可以通过包括数据挖掘,或是架构师与客户沟通等方式,对客户的数据库应用场景进行画像,从而实现定制化服务。

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    杂谈

    前几天和一个朋友聊天,谈到的方方面面。简要记录如下: 1、关于愿景 建立标准化的体系,打造透明化的综合服务平台。 3、关于团队和个人的价值 这个价值是随着的阶段变化而变化的,我之前在一篇文章中阐述了我的观点,我把分成几个阶段-----单机运、组件化、服务化、云化,在每一个阶段都有他各自的特点 在YY的团队划分是:一线、应用(业务)、平台(网络、系统、数据库)、开发(监控和工具开发两个方向)、IT、应用、安全。 在腾讯部门团队:分成三个中心: 中心:前端、中间层、数据层、基础开发 运营分析中心:面向产品的运营分析和数据挖掘、面向技术的数据分析(没有挖掘) 基础架构中心:负责公共组件的开发 16、 关于金融维和互联网的区别 金融是规范式的,互联网是开放式、激情式的;金融的难点是对于商业产品的把控能力;互联网的难点是敏捷业务驱动下如何做出好吃的大杂烩。

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    IT发展进程中不同时期的差异!传统、互联网、业务

    作为IT运行的有力保障,在不同时期和不同类型的企业中正在发挥着越来越大的支撑和引领作用,今天就让我们聊聊信息化时代的传统、互联网时代的互联网维和数字化时代的业务有什么不同! 随着IT规模越来越大、系统越来越复杂,保障工作由最初的硬件不断细分,网络工程师、系统工程师、DBA、安全工程师等岗位加入到体系中,系统管理采用各种重耦合的ITSM、ITOA软件,如IBMTivoli 故障发生时,要求互联网能够第一时间发现问题,并快速进行根因分析,依靠人工巡检的传统管理方式严重落后,自动化逐渐流行。 未来,随着机器学习、深度学习等技术的不断成熟,AI技术将在业务体系中得到广泛的应用,共同推动IT市场的进步,而这就是业务在几年之后发展方向——智能AIOps。 通过不断的数据积累和持续学习,智能AIOps将把人员从纷繁复杂、过度依赖人工的监控、发现、告警和修复工作中彻底解放出来,而也将变得更加自动化、智能化

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