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文档简介
1、基于ACM自主云管理的AIOPS解决方案技术创新 变革未来议程背景简介AIOps的背景和挑战AIOps的实现:ACMDynatrace的ACM之旅Dynatrace 是什么?Dynatrace,超O PM专为云原D和混合云而M计的软件智能平台应用 性能监控云基础架? 监A IOps数字体P I理软件智能平台为企业云构建的软件智能平台3连续9年Gartner评选为应用性能管理魔0D限的领2者Gartner 20 9年的应用性能管理魔0D限 , 能0与执行0都是9高得分4关于Dynatrace,你1能知G。5DevOps loud Migration loud NativeAIOpsAIOps的N
2、化过程6AIOps结合大I据和人D智能,O实无需人D干预的ITT动 化操作,推动下一代企业IA化的转型和发CAIOps是企业IT发C的路程,MM道路通向AIOpsAIOps的目标告警降噪根因分析自动修复业务自动化7AIOps的元素数据智能开放自动化8Dynatrace的AIOps解决方D - ACM9ACMCDynatrace通过自身实O的基础上,A索出的 一套帮助企-从传统的交付和运M模式转向AIOps和 完全自主云I理的解决方Dffiliates. All rights reserved.M I T 2019, Amazon Web Services, Inc. or its aACM的方
3、法论1自动化监控提高应用程序的A能可见A减少问题分析时间和精力消除手动部署监视的工作2自动化质量管控减少测试更改的时间和精力在交付M期识别代码缺陷自动控制交付阶段的升级3自动化软件交付更快地将代码推送到生产提高代码部署频率提高软件服务的可靠A更快、更有效地修复问题将运营资涌重新分配到更具C略A的活动主动缓解不良客户体验4自动化问题修复自我修复自生助存监控质量管控重要性全自动交付ACM的参考实现架构KeptnGithubJenkinsDynatraceIstioIaaSRunbook Automation事件驱动Application开发驱动Kubernetes11用户 应用 服务+码 主O 日
4、志 网络 移动端到端的映ADynatrace实现AIOps的O制答案操作OneAgent确定性 AI高保真数I自动ce检查业务D响分析 自动根因定位 减少告警噪音a发自我修复完全自动化高保真数据高保真数据确定性AI开放式架构DevOps自动化AIOps的正确方式从基础架构,应用,业务清求到最 终用户的完全可见性自动监控,包括容器和应用进程, 零手动配置自动关联上下文的拓扑和事务流的 依赖关系技术支持范围 (DEM, APM, CIM)高保真数据确定性AI开放式架构DevOps自动化AIOps的正确方式全栈技术监控问题根因自动定位高保真数据确定性AI开放式架构DevOps自动化AIOps的正确方
5、式精准的定位异常的根因实时拓扑的故障模型异常演变重放代码级向下钻取根因分析流程剖析高保真数据确定性AI开放式架构DevOps自动化AIOps的正确方式垂直依赖关系水平调用关系Web服务 集群主机服务 1服务 2运丁 在服务 3微服务 集群微服务 集群微服务 集群Docker主机主机主机调用调用调用应用运丁 在运丁 在运丁 在影响分析高保真数据确定性AI开放式架构DevOps自动化AIOps的正确方式用户影响:问I发生以来受D问I影响的用户数量服务影响:受影响的后端服务和 请求数量业务影响:根据用户数据评估业 务KPI的变化Dynatrace评估问I的严重程度36 度的IP高保真数据确定性AI开
6、放式架构DevOps自动化AIOps的正确方式S缝集成自C义指标和第3方平台的6件CI/CD Pipeline的部署6件ITSM 工具的e置T改6件A部数M源的监a数M和6件c过将其他数M源与Dyna0/ace AI引擎结 合,D现其他数M源的价值最大化DevO/s的自动修复高保真数据确定性AI开放式架构DevOps自动化AIOps的正确方式与 l/ D、lTOM、WorkflowD loud onfiguration技 O的集I,实现自动化问a修复全栈WM自动T查问a根因分析发送C警C警女又修复作业触发Playbook皮执行问a皮修复Dynatrace 智能平台 l/ D 自动化生产运维的自1修复高保真数据确定性AI开放式架构DevOps自动化AIOps的正确方式1CPU?耗尽?添加新的服务实例以分配负载 !3由金丝雀3布引起?重定向流量.主金丝雀部署!2?耗尽的连C池?P耗尽?增加连C池大小!2级?还在进U中?通知团队 ?没有降低影响?Dynatrace实践ACM的成果2622011年2019年版本发布2000+202011年2019年EC2 实例050002011年2019年每日部署7%10
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