七牛云智能运维新品发布,何以成为行业颠覆性创新?

简介: 七牛云智能运维新品发布,何以成为行业颠覆性创新?

2021年7月9日,国内领先的企业级云服务商七牛云在上海举办新品发布会,发布其智能运维产品PISA。

PISA,即Pandora Intelligent Service Analysis,是基于七牛云的机器数据分析平台Pandora开发的智能服务分析工具。七牛云将PISA定义为Pandora上的全新应用,可见其对行业及七牛云本身的意义非同小可。

Pandora是七牛云推出的云原生的机器数据分析平台,通过平台和AI算法能力共同提供探索数据价值的核心能力,PISA是这个核心能力在智能运维领域的落地应用。通过PISA,Pandora的能力被充分地利用并开放给开发者,使得运维开发人员能够更加简单直接地根据自身业务场景灵活使用Pandora各项能力。

分析能力的开放是如何实现的?从架构上来说,PISA分为底、中、上三层。底层以Pandora 核心计算引擎为基础,输出强大、稳定、高性能、低成本的计算能力。中层依靠Pandora 开放平台,为开发者提供丰富、开放、易用的支撑功能。上层是应用层,依托七牛云丰富的AIOps 经验落地智能运维服务的应用,帮助最终用户灵活应对不同业务和IT运维分析场景。

yy.png


更智能的智能运维

既然通过PISA可以让Pandora的能力得以输出,那么我们就不得不说说PISA和Pandora结合对企业实际场景中的运维能够产生哪些帮助。

以一个实际场景——客户电话反馈银行代缴水电费出现问题为例,传统的处理方式往往是,客服提交工单给IT进行运维排查,运维排查问题并通过客服向客户反馈结果。然而此时,故障已经发生,客户体验难以挽回。在PISA和Pandora的帮助下,整个银行的运维系统可以发生根本性的转变。

首先,将事后处理变为事前发现。仍以上述案例为例,在客户致电之前,银行的IT部门就能够收到代缴费服务可能出现问题的告警。随后,相比于传统逐层、逐块排查的运维排查方式,PISA能够通过业务交易健康服务分析器迅速发现问题并修复故障。

PISA为实际运维业务流程带来的根本性改变,来自于七牛云思考方式的不同。


1、打通业务和运维,事后处理转变为事前发现

在实际场景中,业务和运维往往是两个割裂的部门。由于职业要求,业务部门一般不在意系统的底层是如何实现的,他们更重视交付。同时,两个部门一般很少交流,只有在出现故障或者业务想要争取IT资源时,才会凑在一起解决问题。

这就导致运维一直是公司的成本中心,是花钱的地方,从盈利的角度来说,自然是越花小钱办大事越好,但这也导致出问题的可能性提高。但如果让运维能够提前发现可能发生的问题,为公司减少亏损,将成本中心转变为利润中心,就是更优的运营逻辑。

七牛云认为,业务和运维要打通,这样运维才能提前预知风险,业务也才能更稳定、更安全地开展。


2、打通运维和运维,只有数据互通才能更快地修复故障

IT系统的每一个环节都可能有故障发生,然而现有的监控、运维系统往往只能关注到某一个层面,比如SkyWalking监控应用层,ZABBIX监控服务层。因此,要逐一排查非常费时费事。

并且,当企业的运维部门细分到应用运维、主机系统、网络、DBA等多条责任线时,由于数据不互通,排查更是困难。就好像破案时各部门无法将线索共享,势必会耽误进展。

因此,七牛云最底层的思考在于,数据一定要汇聚。七牛云成立于2011年,十年间,公司最重要的资产要数其建立了统一的异构数据湖,这也是Pandora得以施展拳脚的基础。


异构数据湖正发挥价值

从公司整体来看,七牛云的主营业务包括Media PaaS与Data PaaS等,所有数据会汇聚到脱胎于集合结构化、非结构化、半结构化数据的异构数据湖中。

Pandora是机器数据分析平台,负责分析任何机器或者系统所产生的数据,比如服务器、传感器、各种应用、网络设备等产生的数据。

Pandora有三大优势。首先,Pandora能够实现计算与存储的完全解耦,资源应需而变。

第二,Pandora原生支持schema on read的能力。支持采集时、索引时、搜索时三种解析方式。搜索时解析带来了极其简便的数据接入体验。

同时,Pandora使用SPL语言进行数据分析(SPL,机器数据分析的标准语言,SPL=SQL+Unix Pipeline)。SPL语言具备统一检索、分析、可视化和告警等需求的能力,支持对原始数据直接进行处理,且专为时序数据优化。

Pandora的三大优势完美地解决了复杂数据的高效智能分析问题,也与PISA结合,为智能运维的颠覆性创新带来了答案。上文所说的主动发现、数据打通,其实就是异构数据的累积与异构数据的分析能力相结合的结果。


工业互联网时代,智能运维爆发新火花

2020年8月24日,在全球因疫情影响全面线上办公的时候,Zoom停服3小时。在对用户带来不便的同时,也使其蒸蒸日上的势头遭受质疑。对于互联网和科技公司来说,服务的稳定性意味着业务本身,其重要性不言而喻。

如今,除互联网本身外,IT技术及智能技术走进了深水区。在工业及制造业,运维正发挥着前所未有的效力。预测性维护、故障预诊、远程智能运维、工业数据分析……,这些相对成熟的功能已经在工厂、电力系统、轨道系统等领域先后应用。

在这些行业,各种机器及系统时刻都在产生数据,「有数据,缺算法」是行业常态。因此,如何采集及分析机器数据,是七牛云等公司制胜智能运维的关键。从这个角度看,今日发布的PISA与Pandora结合,可谓是七牛云搅动行业浪花的一个举动。

相关文章
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
智能化运维:AI在IT管理中的应用与挑战
【6月更文挑战第12天】随着人工智能(AI)技术的不断进步,其在IT运维领域的应用也日益广泛。本文将探讨AI如何改变传统的运维模式,提升效率和准确性,并分析在实施智能化运维过程中可能遇到的技术挑战和解决方案。
11 2
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
智能化运维:AI在故障预测与自动化修复中的应用
【6月更文挑战第15天】本文探讨了人工智能(AI)技术在现代IT运维领域的革新性应用,重点分析了AI如何通过机器学习算法实现对系统故障的预测和自动化修复。文章首先概述了智能化运维的概念及其重要性,随后详细介绍了AI技术在故障检测、诊断和修复过程中的关键作用,并通过实际案例展示了AI运维解决方案的有效性。最后,文章讨论了实施智能化运维的挑战与未来发展趋势。
11 3
|
1天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
智能化运维:AI在IT管理中的应用与挑战
【6月更文挑战第15天】随着人工智能(AI)技术的飞速发展,其在IT运维领域的应用正变得日益广泛。本文将探讨AI技术如何革新传统的IT运维模式,提升效率和准确性,并分析在实施智能化运维过程中可能遇到的挑战。
|
2天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
智能化运维:未来的IT服务管理
【6月更文挑战第14天】本文将探讨智能化运维的概念、优势以及在IT服务管理中的应用。随着人工智能和机器学习技术的发展,智能化运维已经成为了IT服务管理的新趋势。通过引入智能化运维,企业可以提高效率、降低成本并提升服务质量。
|
2天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
智能化运维:未来数据中心的守护者
【6月更文挑战第13天】随着技术的飞速发展,传统的运维模式已难以满足现代数据中心的需求。本文将探讨智能化运维的概念、优势以及如何通过AI和机器学习技术提升数据中心的管理效率和安全性。
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
智能化运维:AI在故障预测与自愈系统中的应用
【6月更文挑战第13天】本文探讨了人工智能技术在现代IT运维领域的应用,着重分析了AI如何通过数据分析和机器学习算法实现故障预测和自动化修复。文章将揭示智能运维系统的工作机制,以及它如何帮助企业减少停机时间,提高服务稳定性,并最终推动业务连续性和增长。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
智能化运维:未来IT管理的新浪潮
【6月更文挑战第13天】在数字化时代,随着企业对信息技术的依赖程度不断加深,传统的运维方式已难以满足日益复杂的系统管理需求。本文将探讨智能化运维的概念、优势以及实施智能化运维的关键步骤,旨在为企业提供一种更高效、更智能的IT管理方案。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 运维 监控
智能化运维:未来数据中心的守护者
【6月更文挑战第11天】在数字化浪潮不断推进的今天,数据中心作为企业信息架构的核心,其稳定性和高效性对企业运营至关重要。本文将探讨智能化运维如何通过先进的技术手段,实现对数据中心的实时监控、自动化管理与故障预防,从而确保企业IT基础设施的高可用性和性能优化。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
智能化运维:AI在系统管理中的应用与挑战
【6月更文挑战第11天】本文探讨了人工智能(AI)在现代IT运维领域的应用,以及它如何改变传统的运维模式。通过分析AI技术的具体使用案例和面临的挑战,文章旨在为读者提供对智能化运维的全面理解。
24 1
|
5天前
|
机器学习/深度学习 运维 监控
智能化运维:未来数据中心的守护神
【6月更文挑战第11天】随着技术的不断进步,智能化运维正在成为数据中心不可或缺的力量。本文将探讨智能化运维的重要性、实现方式以及它如何改变数据中心的运作模式。

热门文章

最新文章