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w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
故障自愈机器人:针对单个业务场景进行台化抽象,使之成为一个基础服务,基于AIOps台研发和运行。 AIOps时代的职责和技能变化 台研发工程师负责运维台及基础组件的研发与建设。 传统运维场景中,台研发工程师负责台、基础组件、类库和工具的研发工作。针对运维的场景中,会覆盖运维相关的服务管理、监控、变更、流量调度等相关台。 这部分台是运维的基础,AIOps时代仍然需要依赖于这些台的建设。 同时AIOps场景中,数据成为了中,运维各种状态信息转换为大数据,机器学习则作用大数据上进行分析。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台,三大台的建设和实施离不开大数据、机器学习架构的引入。这就要求台研发工程师具备大数据、机器学习台架构师的多重身份,具备流式计算、分布式存储、机器学习台、算法策略台等一系列大数据和机器学习台架构能力。 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案,能够满足大部分场景需求,但并不意味着可以直接提供给各个业务线来使用。
嘟****y 2018-07-11
大型企业适用的云台账户体系
第四.台通知和管理机制 前文将各种资源和权限进行了区分,那接下来要区分的就是台通知机制。 单账户大通铺模式下,所有的台短信和邮件都往一个账户发就行了,但现要重新设计。我的一线技术工作经历并不依赖第三(如云台)通知机制,对通知功能的研究较少,所以我只能提出通用性设计建议: a.别把台维护通知当做甩锅通知,大客户会因此忙到鸡飞狗跳。 b.员工正常操作不要通知到管理员,自然人收到的信息太多会麻木。 c.员工执行摧毁核资源等高危的操作要及时通知管理员。 d.这些操作日志可以通过API等式对接到企业自身的台。 e.合规和安全风险发送台管理员和资源池管理员。 云台有通知机制就要有管理权限,比如说某IP存合规隐患,管理员要能查看和操作该IP;否则台管理员只能组织各部门领导开会,台的管理员一般不是公司高管,其处理速度和处理效果就很慢也很扰民了。 第五.其他随笔说明 a.过去云管台做计费和权限开发很繁琐,云台支持精细控制后云管台的对接成本会瞬间降低,那些功能缺失又不是行业标杆的云台会云管台被逐渐放弃接入。
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