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前言
金融行业是当今实现电子化发展最靠前的行业之一，贸易银行尤其如此。IT扶植在此配景下也成为企业重中之重，险些所有的紧张买卖都必要信息体系支撑。这对于信息体系的买卖一连性要求非常高。一旦信息体系显现异常或者处理不实时，丧失将会非常惨重。因此金融行业的IT运维首要任务是确保紧张买卖在运营中断变乱产生后快速恢复，低落或消除因紧张买卖运营中断造成的影响和丧失，保障买卖持续运营。
贸易银行的IT运维面临非常多的挑衅。
体系多：电子化的高速发展直接反应在贸易银行必要管理的信息体系规模越来越庞大。大量的体系占用了大量的硬件设备，发生了大量的内容。尤其是移动互联网等买卖的发展，各类分布式手艺的使用，大内容的使用等。体系的设备数量在这几年险些是爆炸式的增长。这么多的体系都必要监控和管理好，对IT运维是非常大的挑衅。
情况多：这里的情况多主要是指手艺产物对照多。分歧买卖体系的特点要求差别化的手艺产物。内容中心存在着众多分歧型号的主机、存储、收集、中间件、内容库、大内容和分布式等产物。新买卖的推广和新手艺的运用是一个持续的过程。所以手艺产物的监控和管理也是很大的挑衅。
内容多：这里的内容仅仅是指运维过程中发生的可监控内容，非买卖内容。即便如此，大量的体系、产物，发生了大量的监控内容。这里包括内容指标多和指标内容多两个方面。大量的指标要一一监控并制订规则费时费力。单个指标不绝发生的内容量也非常可观，这些大内容也存在挖掘代价。
面对如此大规模的体系和内容必要进行管理，传统的监控和自动化运维存在一些痛点。内容中心现有的性能容量阐发手段仅仅做到对性能容量的单项指标监控和进行大致的趋势阐发。例如监控CPU、内存、IO、文件体系使用率等信息，然后根据经验人为设定阈值，跨越阈值就进行告警。这种自动化运维是“基于人为指定规则”的模式，必要大量人力资源来阐发和制订规则。
当告警产生后，还必要人实时登录体系阐发是什么原因导致告警的发生。这一点完全依赖处理人的经验和程度。对于性能容量类问题的阐发，人力运维是基于专家经验和产物理论的根蒂，无法快速准确定位到问题根源，在日常处理问题的过程中存在不敷。因此当前的运维能力是不克做到对问题根源进行深度和快速阐发的。
01
解决方案
一、打胎智能为IT运维带来转机
1.打胎智能与呆板学习。
打胎智能（Artificial Intelli-gence）是较量机科学的一个分支，是包括应用较量机科学、生物学、心理学、神经科学、数学、统计学和哲学等学科的科学和手艺。打胎智能的应用领域非常广泛，尤其在智能呆板人、天然语言处理、图像辨认、语音辨认、专家体系、智能搜刮等应用场景显示凸起。“呆板学习”（Machine Learning）是打胎智能的焦点研究领域之一，也是实现打胎智能的焦点方法。呆板学习顾名思义，是赋予呆板（较量机）学习的能力，通过阐发已有的内容，获取内容的内部纪律或者代价，而且实现对新内容的处理方法。
呆板学习最强大的能力是分类和回来。众多呆板学习模型都是为了实现这两种能力。各种应用场景都是基于这两种能力的应用。分类能力很好懂得，例如判断一张图片是猫照样狗。回来则是预测一连的值，例如根据房屋的地舆位置、面积等特性预测房价。在IT运维中，我们必要呆板学习的分类能力来判断当前指标是正常照样异常，必要回来能力来预测容量等。将打胎智能手艺运用到IT运维中，将为解决传统IT运维面临的困难带来转机。
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