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智能化是建立在大数据基础之上的,所以智能化运维首先需要解决的是运维数据的智能化采集问题。根据客户单位的业务需求,确定运维服务总体目标,明确需要采集哪些数据?如何采集这些数据?使用什么样的手段去采集这些数据?不同类型数据的采集频率如何确定?如何对数据进行分类存储?
其次是进行大数据挖掘。设计开发运维数据的分析模型,从海量的历史数据中准确地发现IT系统所存在的问题。就拿监控系统来说,大部分客户都采购了网络监控系统,证明在实际工作中是有这样的刚性需求的。但实际上大多数客户都并未很好地使用该系统,主要原因就是因为这些系统在数据的准确性上并不理想,大数据的分析提取方面更弱。由于营销的需要,监控系统开发商把主要精力都放在新功能的开发和数据的展示上,对数据的准确性及分析挖掘缺乏深入研究,因而使得监控系统的实用性大打折扣。
还有就是各种运维工具及其所产生的数据如何整合的问题。如何将各种运维管理工具进行业务上的关联和数据上的整合使其无缝对接,共同组成一个智能化的运维管理平台,充分发挥其整体价值。对于需要人工干预的事件,还需要与服务流程管理系统进行对接,使得人、机服务一体化,实现服务流程的智能化。
跟运维组织化、标准化、专业化一样,运维智能化也是运维服务业发展的大趋势。谁能很好地顺应这一趋势,把握好这一发展机遇,谁就能赢得未来
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熟悉计算机系统的基础知识; 熟悉网络操作系统的基础知识;
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1.沟通能力
无沟通,不成功。东西做得再好,没有充分理解用户的需求,或通过沟通将业务部门的需求转化为可实现的IT方案,将会一事无成。用户在与你沟通的过程中,发现你很难理解其所要表达的想法,也是一个大大的问题。
2.理解业务能力
每个行业都有自己的行业发展,每个公司都有自身的业务流程。不理解业务流程,盲目使用IT工具去解决问题,得到的东西肯定不能被业务所接受。