文件名称:
从DevOps到AIOps，阿里如何实现智能化运维？
开发工具:
文件大小: 660kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-25
详细说明：随着搜索业务的快速发展，搜索系统都在走向平台化，运维方式在经历人肉运维，脚本自动化运维后最终演变成DevOps。但随着大数据及人工智能的快速发展，传统的运维方式及解决方案已不能满足需求。基于如何提升平台效率和稳定性及降低资源，我们实现了在线服务优化大师hawkeye及容量规划平台torch。经过几年的沉淀后，我们在配置合理性、资源合理性设置、性能瓶颈、部署合理性等4个方面做了比较好的实践。下面具体介绍下hawkeye和torch系统架构及实现。hawkeye是一个智能诊断及优化系统，平台大体分为三部分：1.分析层，包括两部分：1）底层分析工程hawkeye-blink：基于Blink完成数据处
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