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w****t 2018-07-10
AIOps中的金刚
同时在AIOps场景中,数据成为了中心,运维各种状态息转换为数据,机器习则作用在数据上进行分析。在百度AIOps的实践中,运维开发框架、运维知识库、运维策略框架共同组成了完整的智能运维平台,三平台的建设和实施离不开数据、机器习架构的引入。这就要求平台研发工程师具备数据、机器习平台架构师的多重身份,具备流式计算、分布式存储、机器习平台、算法策略平台等一系列数据和机器习平台架构能力。 运维研发工程师 基于多个业务线场景抽象出的单机房故障自愈解决方案,能够满足部分场景需求,但并不意味着可以直接提供给各个业务线来使用。原因如下: 策略和参数需要进行调整 流量调度、容灾策略等策略,针对不同的业务线,配置并不相同。例如某些业务对响应时间敏感,跨地域的调度会带来较的延迟,影响用户体验,这时就需要根据业务情况配置机房之间的跨机房流量调度延迟系数,来实现流量优先调度到延迟系数最低的机房。 通用框架无法满足所有需求 部分业务线需要对原有的策略进行部分重写才能够满足需求。例如,部分业务在流量调度时,需要联动服务降级来满足容量需求,这就需要额外增加服务降级联动的逻辑。
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