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1位5年智能开发对智能的理解

这本书理论性很强,个人认为几乎囊括了人工智能各个分支的相关算法。   2019年:进入了千寻的保障部门,接触到了更为庞大的业务。对智能有了进一步的理解。...》:较为全面的介绍了智能。   ...对完整的智能解决方案,开始有了自己独特的理解; 总结一下自己的认知过程 12.png 从不同的角度看智能,以质量保障为例   个人认为,智能是一套复杂的人工智能的解决方案。...从业务的角度看智能   首先,智能是建立在运的基础之上的,只有了解了现有的的内容和技术体系,我们才能够合理的思考,智能在整个体系中的地位和作用。   ...5分钟定位问题 - 10分钟故障恢复;   •故障预测; 从产品的角度看智能   目标群体   智能的使用方,是一群有着丰富经验的专家,但是可能对数据分析、数据挖掘没有任何概念

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未来的发展方向是智能(AIops)

随着智能化技术的发展,为了解决上述领域的问题,智能的呼声越来越高。...3、在大数据时代, 智能与数据、自动化之间的关系 智能的理想状态就是把工作的三大部分(监控、管理和故障定位),利用一些机器学习的方法有机结合起来。...目前能够把这三部分融合起来的办法就是利用人工智能的手段,最后达到一种智能的状态。 4、智能当下的状况及智能发展的预测 智能当下还是一个初步探索的阶段。...可以举几个时间数字,我所看到的一个和智能相关的开源项目是在 2013 年,第一个主动出来宣讲智能相关内容的国内企业是百度,时间是 2015 年,智能大量出现在宣讲上的时间是在 2016 年下半年...现在比较明确的是大家会朝着智能方向发展,并且智能的发展一定是一个长期演进的过程。 对于智能的发展预测,我的简单看法如下: 智能会首先体现出其在告警系统上的价值。

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从ITOM到AIOps:IT管理向智能的进化

面对这些新形势下的挑战,IT 管理(ITOM)需要从原有的人工加被动响应,转变为更高效、更智能化的体系,为新形势下的IT系统保驾护航。...(来源:Turn Big Data Inward With ITAnalytics) 令IT团队感到欣慰的是,智能(AIOps)踏着人工智能的时代浪潮应运而生。...通过大数据和人工智能技术分析用户的行为日志和数据,发掘潜在的系统安全和合规问题,为企业的信息安全保驾护航。 ? 那么AIOps究竟在IT中有哪有典型的应用场景呢?常见的场景大致如下。...不同于以往每次仅可查看数量有限的几种日志,人员可通过智能平台所提供的关键字、统计函数、单条件、多条件、模糊查找等功能,在多个系统中快速定位故障信息,帮助人员从全局视角查看系统的数据信息。...因此,我们有理由相信AIOps能够帮助企业及各类人员在大数据中找到合适的发展模式。现在是时候用一些类似人工智能的思维方式来为IT产业服务,使大数据的分析方向转到IT上了。

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拯救人!智能如何实现1+1>2

同为打工人,人不该被这样对待。如何改变这种局面?近年来,智能异军突起,成为解救企业和人员的及时雨。...因此,智能开始呼之欲出,也即现在流行的AIOps。...智能虽好,却也有一个很现实的问题,即全球没有一家公司的产品可以覆盖全部数据范围来帮助用户构建智能中心。...2 如何让智能1+1>2 爱数与听云在智能领域开启了新模式。今年1月份,双方携手正式推出了智能整合方案,旨在帮助客户全面管理、深度洞察海量、多源、异构的机器数据。...未来,随着企业数字化转型的深入,以及像爱数、听云这些中国智能厂商利用生态不断完善联合解决方案,中国用户有望得到更加出色的智能产品与服务。

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智能机器人--AI的实践探索【二】

我们专注于场景,借助于AI技术,开发了智能机器人,为的就是缓解这一矛盾。 登场亮相 什么是智能机器人?...我们所开发的智能机器人,就是采用了人工智能技术的,预设场景定位于日常咨询和操作需求的,面向开发和两类人群的,依托于企业IM工具的客服机器人。 这个定义不怎么友好。眼见为实。...这一点切合工具定制化强,开发敏捷的特点。而且相比手机APP这个正统的移动平台,智能机器人的移动工具开发门槛低到大多数的同学都能够迈过去。...接下来详细介绍智能机器人的技术方案。 技术方案 智能机器人是基于企业IM工具的,它和用户的交互界面,就是IM工具的会话窗口。我们定义会话有三种模式: 智能模式,这是默认的模式。...这也是考虑到智能机器人的应用场景中,用户和智能机器人交互时,不是想找个人聊聊天放松一下,而是想得到一个权威解答。

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智能AIOps-学习笔记

[业界方案] 智能-学习笔记 0x00 摘要 本文为本人的学习笔记,非商用。...0x01 AIOps 背景 1.1 AIOps概述 智能的理想状态就是把工作的三大部分:监控、管理和故障定位,利用一些机器学习算法的方法把它们有机结合起来。...在这一层,我们期望通过对监控和平台产生的大量数据进行分析,做趋势性的预测和智能分析,提供一些比较有价值的统计报表,来指导业务运营和决策。...基于 AIOps,我们可以在异常检测、根因分析、故障预测、智能故障处理、智能机器人等方面继续发力探索。在解决问题方面,可以借助 KPI 聚类分析进行告警知识库自学习和故障自动处理等。...(AIOps)中几处问题的解决方案与思路 AIOps智能之三:无监督异常检测 技术干货 | 日志易产品总监饶琛琳:数据驱动的智能平台 从人肉到智能,阿里体系经历了哪些变迁?

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智能告警抑制的实现

在监控系统中,频繁的告警通知可能会对团队造成干扰和疲劳,影响其对真正重要的告警事件的关注。...NetView告警抑制作为一种优化告警管理的方法,可以有效减少无关紧要的告警通知,提高效率。本文将介绍NetView告警抑制的定义、工作原理以及其在告警管理中的应用。...通过定义告警抑制规则,可以阻止不必要或重复的告警通知,减少对团队的干扰。告警抑制的工作原理如下:定义告警抑制规则:通过配置告警抑制规则,指定需要抑制的告警条件,例如时间段、告警级别、主机组等。...告警抑制具有以下优势:减少告警噪音:通过抑制无关紧要的告警通知,减少运团队的干扰和疲劳,使其能够更专注于重要的告警事件。优化资源利用:避免因大量重复告警而浪费资源,提高资源的有效利用率。...告警抑制适用于以下应用场景:频繁产生的重复告警:对于一些周期性出现的告警,可以通过告警抑制规则将其抑制,避免对团队的干扰。

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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...,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?...二、 从AIOps最早的意思看,AIOps原指基于算法的,与ITOA(IT运营分析)是类似的,并没有说智能两个字。...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

对于AIOps简单来说就是智能,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。...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智能的基础理解 ?...也正是这个原因,出现智能就有必要的,对于智能可以理解为: 智能是在自动化基础上,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,而最多算做自动化。...因此在谈智能前,还是先谈下自动化平台。 自动化平台分析 ?

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短期内不太看好智能

所以在运层面主推智能化总是存在一些阻力和瓶颈,我觉得有几点, 一方面是容量和规模不一,有的公司服务器规模就几百几千,人工完全可以搞定,而引入智能工作带来的收益难以衡量,但是现在成本短期内远远高于现有的状态的...怎么衡量价值,创造了多少业务收入,节省了多少运成本,这些是很好衡量的,不单单是好评和赞美,而产品的价值可以通过成本的方式打包进来,比如我们做了一个高可用的智能服务,可以把这个纳入到系统服务的打包成本中...顺着这个思路,我们很多的问题其实都可以不那么高大上的解决掉,而这个收益是和智能化相似的。...如果对需求提出更高的要求,那么我们的智能化就是一种迎刃而解的利器了。...所以储备是必要的,而智能化带给我们的挑战一种是学习的门槛和基础要高一些,没有扎实的理论基础,是很难转化成功的,同时我们要提高自己的标准和要求,更高更快更强,智能化的部分只是需要时间来证明。

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智能的时代到来了吗?

智能时代,来了但还没完全来为什么这么说呢?这就要从企业中有哪些痛点来说起了。...达成智能的前提是标准化、数字化、一体化,是一个循序渐进的过程,目前大多数企业团队都还达不到。在现阶段,优先建设统一的自动化平台十分重要。02. 自动化平台应该具备哪些功能?...而我们嘉为蓝鲸一体化PaaS平台,基于海量实践蓝鲸平台打造,实现企业一体化。...智能是未来,少部分企业已经走完标准化、数字化、一体化的路程,坐拥海量且标准的数据,为智能打造了一个及其深厚的根基,在其之上发展并实践出了各种智能场景如异常检测、健康画像、容量智能管理等。...但从整体来看,智能还有更多更有价值的场景等待发掘和落地,发挥更大的价值。

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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...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。...(2)监控系统 负责监控系统的设计、开发工作,完成公司服务器和各种网络设备的资源指标、线上业务运行指标的收集、告警、存储、分析、展示和数据挖掘等工作,持续提高告警的及时性、准确性和智能性,促进公司服务器资源的合理化调配...招聘岗位和要求 /* 职位一 【岗位职责】: 1、制定和优化解决方案,包括但不限于柔性容灾、智能调度、弹性扩容与防攻击; 2、推动及开发高效的自动化、管理工具,提升工作效率;

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迈向智能的第二步: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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数据库智能探索与实践

如何朝着智能化转型?传统苦在哪里?智能又能解决哪些问题? [167aa78d73db8e24?...换句话来说,智能不用报警,通过看报表就能知道可能要出事了,能够把故障消灭在“萌芽”阶段;第二,传统是被动接受,而智能是主动出击。...但主动出击不一定是通过DBA去做,可能是系统或者机器人操作;第三,传统是由DBA发起和解决的,而智能是系统发起、RD自助;第四,传统属于“人肉救火”,而智能属于“智能决策执行”;最后一点...,传统需要DBA亲临事故现场,而智能DBA只需要“隐身幕后”。...w=1340&h=672&f=png&s=274797] 上图是传统维和智能的特点分析,左边属于传统,右边属于智能

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