【摘 要】
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传统运维系统存在三大难点:系统变化感知滞后、未来故障不可预测、故障响应成本高,主要表现为可维护性差、可重用性低、主机配置自动化率低等,而基于机器学习和神经网络的智
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传统运维系统存在三大难点:系统变化感知滞后、未来故障不可预测、故障响应成本高,主要表现为可维护性差、可重用性低、主机配置自动化率低等,而基于机器学习和神经网络的智能化运维系统有望解决这些难点问题。智能化运维系统通过对IT系统海量数据的采集和自动分析,能主动感知IT系统节点运行状态的变化;通过构建运维模型,可直观地显示各节点对IT系统的影响力、健康度和依赖性,实现对IT系统节点的三维感知;通过机器学习可预测未来各系统节点的潜在故障,真正做到防患于未然。
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