传统网络数据分析的智能化升级- AIOps在企业数据中心的探索

在2018云栖大会·上海峰会上，科来龙成分享了题为《传统网络数据分析的智能化升级- AIOps在企业数据中心的探索》的主题，该分享围绕AIOps的核心概念与实践进行了深入探讨。以下是根据提及的知识点整理的关键信息：

AIOps三阶段

AIOps的发展可大致分为三个阶段，从最初的监控数据自动化收集与分析，逐步演进到利用机器学习技术进行智能异常检测、根因分析，最终实现运维决策的自动化与智能化。

自动化分析 - 主动、高效性能管理解决方案

AIOps通过集成人工智能技术，能够实现对IT系统中时序指标的实时监测与异常诊断。这包括自动识别性能瓶颈和异常趋势，从而转向主动式性能管理，减少故障发生前的预警时间，提升运维效率。

AIOps的数据源与机器学习

AIOps整合多源数据，如日志、告警、性能指标等，作为机器学习算法的输入。这些算法模型能够学习历史数据模式，预测未来趋势，进行风险评估，并在问题出现时快速定位根本原因。

AIOps优势及技术要点

• 优势：显著缩短平均故障恢复时间（MTTR），提高业务稳定性；减少人工干预，提升运维效率；通过跨域关联分析，实现复杂场景下的故障快速定位。
• 技术要点：包括但不限于时序趋势预测、风险异常巡检、智能根因推荐等能力。这些技术基于阿里巴巴多年AI运维经验沉淀，结合大数据与云计算能力，提供全栈式IT运维管理方案。

综上所述，AIOps在企业数据中心的应用旨在通过智能化手段革新传统网络数据分析，实现更高效的运维管理和故障应对策略，推动企业运维向智能化时代迈进。

请注意，具体的技术细节、案例分析以及演讲中的详细数据和实施步骤，建议直接参考科来龙成在2018云栖大会的分享资料或相关视频记录以获取最详尽的信息。