运维数据输出适合使用的高阶场景有哪些？

1．知识图谱

知识图谱的广泛应用始于 Google 搜索服务。从此，知识图谱的数据输出能力得到拓展， 常见的是各类知识库。在运维领域，很多高阶的运维数据运用知识图谱，尤其是基于海量 数据的颗粒度关联和数据在聚合场景下的应用，通俗点说，基于运维的知识图谱是基于业 务连续性框架下的运维知识工程。

2．故障自动评估

故障自动评估有较多应用场景，如应急演练时快速规避盲测带来的风险，故障发生时 快速判断其对业务的影响。故障自动评估是基于运维知识图谱实现的。

3．无人值守变更

变更在运维领域是核心输出能力。在项目上线和产品投产环节，变更是最后一个步骤， 变更的成功与否至关重要。在运维领域无人值守变更并不是指没有人参与，而是指无须人 员过度参与。

4．动态阈值

动态阈值经常应用在高流量且突增突降的电商生态场景中，如数据源输出、支付、线 上抢购。此类生态系统的运维方式和普通的运维方式相比，存在诸多不同，如监控指标繁 多，动辄上万个监控指标，且配置复杂，一旦用户流量呈几何级增长，准确率和召回率断 崖式下降，同时会出现剧烈的报警“风暴”，噪音也呈几何级上升态势。因此，调整监控阈 值并不是一个好办法，只能通过数据挖掘或机器学习来实现阈值的自动调整。

故障处理包括 4 个阶段：故障发现、故障处理、故障恢复和故障总结，动态阈值是故 障发现的重要一环。

资料来源于《DevOps权威指南：IT效能“新基建”》

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