天旦榮膺“智能運(yùn)維100強(qiáng)”

從傳統(tǒng)的APM產(chǎn)品到日志監(jiān)控工具，云原生可觀測性概念在智能運(yùn)維管理領(lǐng)域的熱度不斷提升。介于傳統(tǒng)的智能運(yùn)維產(chǎn)品僅面向服務(wù)端，解決基礎(chǔ)運(yùn)維問題，而云原生環(huán)境存在著復(fù)雜的分布式系統(tǒng)，需要盡可能多地收集所有系統(tǒng)組件的相關(guān)數(shù)據(jù)（包括云、容器、終端與應(yīng)用等），實(shí)時評估業(yè)務(wù)的運(yùn)行狀態(tài)。此外，大家都知道“Metrics、Tracing與Logging”是“可觀測性能力”的三大支柱，在云原生運(yùn)維實(shí)踐中，必須建立統(tǒng)一的Metrics、Tracing與Logging規(guī)范，才能快速地發(fā)現(xiàn)問題，找到問題根因。

天旦“全景感知”的智能運(yùn)維體系，守護(hù)數(shù)字業(yè)務(wù)生命力

從On Cloud到In Cloud，云原生2.0的時代已經(jīng)來臨。面對敏捷的云原生業(yè)務(wù)，企業(yè)一方面需要應(yīng)云而變，運(yùn)用主動發(fā)現(xiàn)等可觀測性能力實(shí)現(xiàn)云原生環(huán)境下的智能故障診斷與根因分析；另一方面需要借助更敏捷、智能的網(wǎng)絡(luò)與業(yè)務(wù)運(yùn)維管理產(chǎn)品以解決監(jiān)控節(jié)點(diǎn)數(shù)量的成倍增長、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)采集難、海量數(shù)據(jù)處理瓶頸等規(guī)模化運(yùn)維管理難題。為此，天旦通過一項(xiàng)核心技術(shù)、三大核心產(chǎn)品幫助企業(yè)快速構(gòu)建全景感知的智能運(yùn)維體系，通過一體化的性能監(jiān)控管理靈活應(yīng)對云原生應(yīng)用的彈性擴(kuò)縮與規(guī)?；?，實(shí)現(xiàn)實(shí)時感知、敏捷擴(kuò)展的運(yùn)維管理能力新升級，守護(hù)數(shù)字業(yè)務(wù)生命力。

• “全景感知”的智能運(yùn)維體系，具備主動發(fā)現(xiàn)能力

云原生環(huán)境，由于系統(tǒng)整體行為方式發(fā)生變化，導(dǎo)致為這些系統(tǒng)、應(yīng)用提供的保障與服務(wù)也隨之改變。即使是智能運(yùn)維產(chǎn)品也只是報(bào)告系統(tǒng)整體的運(yùn)行狀況，被動地呈現(xiàn)“失敗”與“故障”。而隨著大量分布式系統(tǒng)、規(guī)模化的微服務(wù)部署之后，影響故障產(chǎn)生的因素可能出現(xiàn)在任意細(xì)微的節(jié)點(diǎn)，如何主動發(fā)現(xiàn)這些問題、調(diào)取影響故障的全路徑、詳細(xì)分析故障產(chǎn)生的原因就需要運(yùn)用主動發(fā)現(xiàn)能力。

天旦全景感知的智能運(yùn)維體系以核心的互聯(lián)數(shù)據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ)，首先將云原生、混合云等環(huán)境中的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行全量采集，其次通過分析與解碼，理解并還原數(shù)據(jù)的傳輸路徑、業(yè)務(wù)與上層應(yīng)用的表達(dá)，將各種各樣的業(yè)務(wù)系統(tǒng)語言、網(wǎng)絡(luò)傳輸路徑等轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一的格式，最后通過建立統(tǒng)一的Metrics、Tracing與Logging數(shù)據(jù)規(guī)范，綜合運(yùn)用“依賴分析”、“剖析”與“排錯”等主動發(fā)現(xiàn)能力，通過指標(biāo)實(shí)時呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)與業(yè)務(wù)實(shí)時動態(tài)，調(diào)取模塊間的交互狀態(tài)，基于逐層下鉆分析獲取詳細(xì)的日志信息，實(shí)現(xiàn)智能故障診斷與根因分析。

• “全景感知”的智能運(yùn)維體系，具備業(yè)務(wù)可觀測性與云網(wǎng)可觀測性能力

傳統(tǒng)的智能運(yùn)維管理已經(jīng)無法適應(yīng)云原生環(huán)境。智能運(yùn)維（AIOps）的概念最早由Gartner提出，是指通過將機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)應(yīng)用至運(yùn)維管理過程中，自動地從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并總結(jié)規(guī)則，作出相應(yīng)決策的運(yùn)維方式。盡管智能運(yùn)維管理技術(shù)改變了傳統(tǒng)的運(yùn)維工作模式，將運(yùn)維從繁瑣的故障排查流程中解放出來，但在云原生環(huán)境下，IT架構(gòu)發(fā)生改變，無法感知與預(yù)測的因素越來越多，智能運(yùn)維管理無法再單獨(dú)以運(yùn)維的視角，而要融入開發(fā)與業(yè)務(wù)部門的視角，在具備主動發(fā)現(xiàn)能力的同時，運(yùn)用全鏈路業(yè)務(wù)可觀測性能力與云網(wǎng)可觀測性能力保障網(wǎng)絡(luò)與業(yè)務(wù)系統(tǒng)的穩(wěn)定。

天旦運(yùn)用Cloud Probe云流量可觀測性采集產(chǎn)品將公有云、私有云、混合云、虛擬化、容器等環(huán)境中的網(wǎng)絡(luò)流量通過微探針、旁路探針、SDN引流等多種方式進(jìn)行全量采集與集中管控，再通過互聯(lián)數(shù)據(jù)智能解碼引擎進(jìn)行分析與處理，運(yùn)用具備云網(wǎng)可觀測性能力的網(wǎng)絡(luò)性能管理NPM智能關(guān)聯(lián)中間件、網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用交互各節(jié)點(diǎn)的邏輯訪問關(guān)系，綜合分析IT基礎(chǔ)設(shè)施指標(biāo)與網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)，構(gòu)建對云網(wǎng)環(huán)境的全景、立體式監(jiān)測；運(yùn)用具備業(yè)務(wù)可觀測性能力的業(yè)務(wù)性能管理BPC，通過全鏈路監(jiān)控，提供四大指標(biāo)與兩大維度，實(shí)時感知業(yè)務(wù)變化趨勢，實(shí)現(xiàn)單個業(yè)務(wù)請求全生命周期的觀測與分析，為云原生、混合云環(huán)境下的全鏈路業(yè)務(wù)監(jiān)控提供保障。除此以外，全景感知的智能運(yùn)維體系還能為企業(yè)提供安全審計(jì)、監(jiān)管上報(bào)、科技績效管理等管理能力，實(shí)現(xiàn)以業(yè)務(wù)核心的綜合運(yùn)維管理能力的新升級。

從恒豐銀行、臺州銀行、聯(lián)通支付到廈門國際銀行，“全景感知”的智能運(yùn)維體系不僅助力眾多國內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的數(shù)字化實(shí)踐，還在制造、醫(yī)療、政府、能源電力等眾多行業(yè)成功落地。隨著云原生技術(shù)的不斷發(fā)展、云原生應(yīng)用程度的不斷加深，智能運(yùn)維管理的難度也在不斷上升。除了需要應(yīng)對新技術(shù)應(yīng)用所帶來的挑戰(zhàn)外，各行業(yè)還需要面臨嚴(yán)峻的市場競爭、國際形勢變化等眾多考驗(yàn)。在邁向云原生2.0的關(guān)鍵時期，天旦將持續(xù)以全景感知的智能運(yùn)維產(chǎn)品體系為依托，運(yùn)用統(tǒng)一可觀測性能力賦能企業(yè)的運(yùn)維管理工作，為企業(yè)的數(shù)字化業(yè)務(wù)高質(zhì)量發(fā)展保駕護(hù)航。