目前全部是概念阶段，A=B+C，这个等式我比较认同，AI = BigData + Cloud，如果后两者没搞明白，搞AIOPS就是空中楼阁。
我觉得智能化运维将来能实现的应该是帮助运维人员日志分析。简化定位故障的范围，简化重复性的劳动比如代码更新，修改。或者在一定的阀值范围内。按照设定的任务对系统资源或者业务进行调整，简单的说我觉得智能化运维要像一个多功能的工具。去帮助和简化人的运维。而不是代替...
告警本身是轻量级的程序，模型需要对大量的历史数据进行学习，如果存在时效性问题，还是要分清是由什么带来的，如果确实模型训练耗时真的非常严重，建议采用更高配置的GPU服务器。告警收敛需要结合聚类算法和专家经验进行，具体还需要结合应用场景才有意义。...
智能运维是一个大的话题，gartner提出将现有的AIOps能力划分为11个类别（可以百度一下），要实现智能运维需要一个体系化的系统建设规划，结合实际需求分应用场景实现，不建议随风涌动。机器学习是实现智能运维中某些场景的技术手段之一，大数据、自动化都是智能运维中不可或缺的手段。...
在我的理解运维工作量大更适合于自动化来解决。ai是解决分析决策效率问题，自动化是解决操作效率问题。aiops应该基于数据，发掘数据，发掘数据价值。手眼心脑，数据是心脏供血，监控是眼发现问题，ai是脑分析决策发指令，自动化是手做事。...
多元线性回归、决策树、贝叶斯都是非常好用的机器学习算法。首先这几个算法都是监督学习算法，也就是数据需要预先打标签的。我当前还没有使用到这几种算法的原因也是因为没有人力财力去打标签，需要运维数据更丰满之后才能进一步使用。但是这些算法最终还是会应用到智能场景...
算法本身与数据是如何存储的并无直接关系，基于分布式存储的大数据平台正是机器学习、智能运维分析的奠基石，大量、丰富、有效的数据为算法分析提供了分析的可能。磁盘故障的分析需要首先观察磁盘历史数据的趋势及分布，选择相应算法可以实现有效的预测。故障自愈部分的建设需...
数据库 AIOps 运维系统是一个持续发展的系统。当前实现的智能运维场景也仅仅是个开头，后面还有大量的想法需要验证和实现。刚开始决心做这套系统的时候是因为我对 DB2 数据库非常了解，我也清楚在工作中遇到的难题是什么。我对 AI 非常感兴趣，了解 AI 的能力，一直也想把 AI 的...
哈哈，这个问题特别好。IBM应该反省。db2内部没有保存历史性能信息。如果分析当前存在的问题倒是有几个工具。我一般会用db2pd查看状态类的信息. db2top观察当前运行性能。有个神器是psmon，IBM网站提供的，可以分两次采集当前的数据库性能信息做差值，并且生成重要的性能数据结...
当前我监控了 show global status 的输出作为数据库级别的指标，然后加上 PERFORMANCE_SCHEMA 里面的 event 和 sql 视图 。从监控元素来看， mysql 相比 db2 和 oracle 还是要弱很多。 Event 和 SQL 视图只能提供有限的指标信息，其实是远远不足的。希望未来 mysql 会在这方面...
