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从APM到AIOps华青融天如何解决棘手运维难题

人工智能和机器学习技术的发展,推动大量依赖人脑决策和手工操作的IT 运维向着AIOps智能运维的方向快速前进。特别是当机器学习算法与基于大数据的业务运维管理平台整合,在告警过滤、异常监测、自动修复等环节发挥效用,就能把CIO和IT部门从繁复耗时、容易出错的基础运维工作中彻底解放出来,专注于更有价值的业务运维。 纵观目前涉及AIOps的厂商,有两个技术流派。其一是从传统底层基础设施运维中走出来,借助机器学习技术,向上去与业务运维管理平台整合。其二是从业务性能监控解决方案出发,配合运维数据平台和数据分析大脑,通过自动分析监控数据并给出运维决策建议,大幅度提升运维决策的时效性和准确性。 “自上而下”的运维模式 华青融天就属于后者。至于两种技术流派的区别,华青融天产品解决方案总监包彤举例谈到,“对于华青融天所服务的金融大型客户来说,最需要的是从上往下的运维模式,比如有时候CPU 80%系统告警,如果对用户体验没有影响,那就不那么紧急;但如果CPU占用没那么高,但用户已经抱怨得很厉害了,就要尽快处理。” 华青融天产品解决方案总监包彤 也正是因为这样,华青融天新一代AIOps产品EZSonar4....

使用Spring Boot构建微服务(文末福利)

本文主要内容 学习微服务的关键特征 了解微服务是如何适应云架构的 将业务领域分解成一组微服务 使用Spring Boot实现简单的微服务 掌握基于微服务架构构建应用程序的视角 学习什么时候不应该使用微服务 软件开发的历史充斥着大型开发项目崩溃的故事,这些项目可能投资了数百万美元、集中了行业里众多的顶尖人才、消耗了开发人员成千上万的工时,但从未给客户交付任何有价值的东西,最终由于其复杂性和负担而轰然倒塌。 这些庞大的项目倾向于遵循大型传统的瀑布开发方法,坚持在项目开始时界定应用的所有需求和设计。这些项目的开发人员非常重视软件说明书的“正确性”,却很少能够满足新的业务需求,也很少能够重构并从开发初期的错误中重新思考和学习。 但现实情况是,软件开发并不是一个由定义和执行所组成的线性过程,而是一个演化过程,在开发团队真正明白手头的问题前,需要经历与客户沟通、向客户学习和向客户交付的数次迭代。 使用传统的瀑布方法所面临的挑战在于,许多时候,这些项目交付的软件制品的粒度具有以下特点。 紧耦合的——业务逻辑的调用发生在编程语言层面,而不是通过实现中立的协议(如SOAP和REST)。这大大增加了即使对...

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