隨著互聯網、5G、IoT等技術的快速發展，全球大型數據中心的數量將以3.6%的年復合增長率增長，數據中心規模將持續增長擴容，數據中心服務器規模達到10萬臺級別，這不僅需要更多的運維工程師，增加了企業的運維成本，也給運維帶來了很大的困難和挑戰工程師：如何及時發現異常設備？異常的根本原因是什么？故障能自愈嗎？可以預測失敗嗎？性能趨勢是什么？如何決定？

運維發展歷程：人工運維、自動化運維、智能化運維

早期的運維工作大部分是由運維工程師手動完成的，稱為人肉運維。服務器的運行狀態取決于運維工程師日常的目視檢查來定位和解決問題。自動化運維的出現，大大提高了檢測異常設備的效率，降低了運維成本。然而，面對故障根源、故障預測、性能趨勢、控制決策等方面，自動化運維顯得力不從心。

2016年提出智能運維（針對IT）的概念，預計到2020年，智能運維的采用率將高達??50%。從服務器運維角度分析服務器智能運維，目標是收集帶外信息（配置信息、狀態信息、性能信息、日志等）和帶內信息（配置參數、性能信息、日志信息），機器學習用于解決運維問題，提高系統預警能力和穩定性，降低運維成本服務器運維，提高運維效率。

異常快速檢測，問題準確預警

在服務器運維中，異常檢測是基礎。常見的監控數據有三種：狀態指標、性能指標和日志數據。狀態指標一般誤報率較低，而傳統性能指標的設置閾值往往是某個時刻產生的噪聲數據，導致誤報；無法對周期性變化的數據進行動態調整，經常會產生誤報，大大降低了報警的準確性。日志一般是半結構化數據，根據日志級別生成告警，非常不準確服務器運維，只能檢測到已知且確定性模式的異常。

云助手通過閾值實時告警，達到監控的性能指標，自動、實時、準確識別異常數據。對于日志處理，通過單條日志的語義識別和日志文件的時間序列識別，訓練或維護自然語言、專家系統、神經網絡、深度學習等算法，不斷改進和準確檢測日志異常.

智能故障處理，操作簡單，維護如此簡單

智能故障診斷基于異常檢測。具有準確的異常檢測，通過綜合各種異常指標進行數據融合、過濾、加權等處理，并利用神經網絡、SVM、隨機森林等智能算法找出問題的根本原因，并給出問題的根源。給出問題的解決方案，讓運維工程師分分鐘解決問題。

智能故障預測是對設備某一部分的性能數據和狀態進行動態檢測，對原始數據進行數據挖掘，尋找特征數據建立數學模型，利用神經網絡、SVM等智能算法進行在線/離線訓練形成預測模型。在組件發生故障之前感知故障，從而避免業務停機并提高系統穩定性。

智能故障自愈是指在故障被確認或預測后，無需人工干預即可通過重啟、配置或某些流程使系統恢復正常。對于故障自愈，需要維護一定的規則或標記故障。經過神經網絡、SVM等算法訓練，形成自愈模型，實現系統的自愈。

智能決策，感知未來發展

云助手自動化運維工具可以預測服務器的性能數據，不僅為人工預測或智能決策提供基礎數據，還為業務系統提供優化建議。

云幫手基于異常檢測、故障診斷、故障預測、性能預測等，通過數據模型的建立，通過神經網絡、深度學習、專家系統等智能算法的不斷學習，決策模型是在沒有人為干預的情況下形成的。干預，智能調整服務器配置參數，進行版本基線升級/回滾等決策，實現系統性能最優、異常最少、功耗最低。

例如監控服務器運行的性能，可以在業務低時降低服務器的功耗。在集群模式下，甚至可以關閉服務器。當業務量較大時，可以將服務器性能調整到最優智能。決策。整機房/機房，功耗管理，服務器滿載時，服務器功耗是否超過整機房或機柜最大功耗，超過后如何智能決策。

智能推薦，發現無限價值

智能推薦是在平臺上對大量數據進行統計、計算、分析和挖掘，建立數據模型，通過神經網絡、深度學習、最小、SVM等進行分析預測，指導客戶在服務器下架、備件量、擴容、減容、廠商采購等方面做出決策。比如某類服務器故障率太高，維護成本相應增加。建議將其從貨架上移除。此外，由于業務增長，需要購買新的服務器。智能算法評估購買金額并提出建議。

目前，云幫手依托自身的技術優勢，自主研發了一系列自動化、智能化的服務器管理軟件套裝，實現了從服務器巡檢、配置、部署、監控、到服務器的全生命周期運維管理。故障分析。它還突破了大型基礎設施智能管理平臺的分布式網格架構、高性能數據采集框架、智能分析系統、無狀態管理技術，實現了大型服務器全生命周期的智能管理。 ????