智慧运维(AIOps)，是将机器学习算法与基于大数据的业务运维管理工具整合，在告警过滤、异常监测、自动修复等环节发挥效用，可以将IT人员从繁复耗时、容易出错的基础运维工作中彻底解放出来，专注于更有价值的业务运维。AIOps不仅可以节省IT人员的时间、提升效率，更重要的是提高判断准确性，减少误判。Gartner在2016年时便提出了AIOps的概念，并预测到2020年，AIOps的采用率将会达到50%。AIOps目前在国内外领先的互联网企业开始被逐渐应用，也是近年来国内外被普遍看好的技术。AIOps平台未来将逐步取代现在的运维监控、管理工具和自动化运维产品，成为各类IT系统必备的运维组件，对一级资源池这样设备规模巨大的重要IT基础设施更是具有重大意义。
思特奇多年前就开始投入对AIOps产品研发，完全掌握了人工智能和运维体系下的技术和产品，具备自有知识产权和持续研发迭代升级、服务的能力、机制和团队，分别在2018年、2019年获得TMF最佳孵化器奖和年度卓越奖。
思特奇智慧运维分析系统，以人工智能技术为核心，使用tensorflow、spark、hadoop、mysql、kafka等开源软件作为基础组件，支持云化部署。
采集中心 ——提供统一采集能力，对设备、应用、服务、日志、业务等数据进行全量的抽取和存储，并通过制定数据标准和ETL工具统一数据模型，为AI分析提供数据基础;
AIOps能力中台 ——封装通用的算法和模型，提供智慧运维敏捷开发能力，以提升开发效率、评估模型效果及规范管理;
业务实现层 ——围绕效率提升、质量保障和成本管理的典型场景，进行能力工具集的建设。
思特奇成立26年来，成功实施了上百个IT运维平台项目，在项目建设过程中积累了丰富经验，并形成一套自己独特的流程机制和保障措施，思特奇AIOps平台经过多年的深入研发与实践，产品成熟，目前产品功能完善，得到了用户的广泛认可。在政企、运营商等行业有大量落地场景案例。
某省电信-工单流程智能化： 构建智能化工单预处理，面向IT故障、问题，通过预处理实现信息补全、初步诊断，自动派单，提升运维效率。处理后的故障形成规范化知识条目，以智慧能力向报障渠道输出;已经接入主要工单流程，针对工单流程的“处理时长”和“处理震荡”两个维度分析，找到电信部门中哪些部门、哪些人、哪类工单处理效率低，针对流程执行过程的瓶颈点进行针对性优化。
某省联通-告警收敛： 解决海量告警轰炸，将多个告警事件收敛成较少的告警事件，解决冗余问题，提高获取告警信息的效率，并帮助运维人员从大规模告警信息中判别故障根因。已经全面接入SaaS、Paas和IaaS相关告警，最近一个月总共产生告警96209条，告警压缩后为39467条，减少告警56742条，减少告警量58.98%，压缩比41.02，极大降低无效告警的数量。
某省移动-数据库操作异常检测： 平均每天采集240多万条SQL执行操作日志和近100亿条调用链日志数据进行关联分析。从系统上线运行至今，一共检测优化1651多条异常SQL，发现39个异常数据库账号并发起账号处理流程，保障生产系统的稳定运行。
某省移动-智能运维机器人： 替代一线值班重复高频且无技术含量的工作，解放人力来执行更多需要人工参与来提升工作质量的工作，可以通过开发智能运维机器人来接管总控目前负责的如监控、通报、变更单录入、日报发布等标准化流程化的工作，实现监控异常自动通报、自助咨询问答、变更单报备自助录入、日报自动统计发布并可进行投诉工单智能处理等工作。
关于思特奇
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