随着互联网、5G、IoT等技术的快卐速发展，全球大型数据中心的数量将以3.6%的年复合增长率々增长，数据中心规模将持续增长扩容，数据中心服务器规模达到10万台级别，这不仅需要更多的运维工程师，增加了企◥业的运维成本，也给运维带来了很大的困难和挑战工程师：如何及时发现异→常设备？异常的根本原因是什么？故障能自愈吗▼？可以预≡测失败吗？性能趋势是什么？如何决定？

运维发展历程：人工运维、自动化运维、智能化运维←

早期的运维工作大部分是由运维工程师手动完】成的，称为人肉运维。服务器的运行状态取决于运维工№程师日常的目视检查来定位和解决问题。自动化运维的出现，大大提高了检测异常设备的效率，降低了运↓维成本。然而，面对故障根源、故障预测、性能趋势、控制决策等方面，自动化√运维显得力不从心。

2016年提出智能运维（针对IT）的概念，预计到2020年，智能运维的采用率将高达??50%。从服务器运维角度分析服务器智能运维，目标是收集带外信息（配置信息、状态信息、性能信息、日志等）和带内信息（配置参数、性能信息、日志信息），机器学习用于解决运维■问题，提高系统预警能力和稳定性，降低运维成∮本服务器运维，提高运维效率。

异常快速检测，问题准确预警

在服务器运维中，异常检测是基础。常见的监控数◥据有三种：状态指标、性能指标和日志数据。状态指标一般误报率较低，而传统性能指标的设置阈值往往是某个时刻产⊙生的噪声数据，导致误报；无法对周期性变化的数据进行动态调整，经常会产生误报，大大＠降低了报警的准确性。日志一般是半结构化数据，根据〒日志级别生成告警，非常不准确服务器运维，只能检∑测到已知且确定性模式的异常。

云助手通过阈值实时告警，达到监控的性能指标，自动、实时、准确识别异常♀数据。对于日志处理，通过单条日志的语义识别◆和日志文件的时间序列识别，训练或维护自然语言、专家系统、神经网络、深度学︻习等算法，不断改进和准确检测日志异常.

智能故障处理，操作简单，维护如此简单

智能故障〇诊断基于异常检测。具有准确的异常检测，通过综合各种Ψ 异常指标进行数据融合、过滤、加权等处理，并利用神经网络、SVM、随机森林等智能算法找出问题的根本原因，并▃给出问题的根源。给出问题的解决方案，让运维工程师分分钟解决问题。

智能故障预测是对设备某一部分的性能数据和状态进行动态检测，对原始数据进行数据挖掘，寻找特征数据建立数学模型，利用神经网络、SVM等智能『算法进行在线/离线训练形成预测模型。在组件发生故障之Ψ前感知故障，从而避免业务停机并提高系统稳定性。

智能故障自愈是指在故障被确认或预测后，无需人工︽干预即可通过重启、配置或某些流程使系统恢复正常。对于故障自愈，需要维护ξ一定的规则或标记故障。经过神经网〓络、SVM等算法训练，形成自愈模型∩，实现系统的自♂愈。

智能决策，感知未来发◣展

云助手自动化运维工具可以预测服务器的性能数据，不仅为人工预测或智能决策提供基础数据，还为业务系统↑提供优化建议。

云帮手基于ζ异常检测、故障诊断、故障预测、性能预测等，通过数据模型的建立，通过神经网络、深度学习、专家系统等智能→算法的不断学习，决策模型是在没有人为干预的情况下形成的。干预，智能调整服务器配置参数，进行版本基线升级/回卐滚等决策，实现系统性能最优、异常最少、功耗最低。

例如监※控服务器运行的性能，可以在业务低时降低服务器的功耗。在集群模式下，甚至可以关闭服务器。当业务量较大↙时，可以将服务器性能调整到最优智能。决策。整机房/机房，功耗管理，服务器满载时，服务器功耗是否超过整机⌒房或机柜最大功耗，超过后如何智能决策。

智能推荐，发现无限价」值

智能推荐是在平台上对大量数据进行统计、计算、分析和㊣　挖掘，建立数据模型，通过神经网络、深度学习、最小、SVM等进行分析预测，指导客户↓在服务器下架、备件量、扩容、减容、厂商采购等方面做出决策。比如某类服务器故障率太高，维护成本相应增加。建议将其从货架上移除。此外，由①于业务增长，需要购买新的服务器。智能算法评估购买金额并提出建议。

目前，云帮手依托自身的技术优势，自主研发了一系列自动化、智能化的服务器管理软件套装，实现了从服务器巡检、配置、部署、监控、到服务器的◥全生命周期运维管理。故障分析。它还突破了大型基础设施智能管理平台的分布式网格架构、高性能数据采∴集框架、智能分析系统、无状态管理技术，实现了大型▓服务器全生命周期的智能管理。 ????