研发背景
随着IT系统上云，传统运维模式面临挑战，主要体现在：
- 监控对象几何级增长：从几个到上千个，人力无法胜任。
- 调用承载关系复杂：从简单对应到极其复杂，需要引入运维工具。
- 分布式架构挑战：数据分片、异地存储，传统维护模式难以为继。
- 混合云挑战：IaaS/PaaS/SaaS层故障难以关联分析，快速定位。
- 云原生架构挑战：原有基于Oracle及传统架构的运维手段、经验不可用。
云上IT运维需求包括：
- 工具集市：支持低代码开发运维工具，形成工具集市并共享。
- 知识共享：建立企业级运维知识库。
- 关联监控：通过主数据治理，实现故障根因快速定位。
- AI注智：引入AI算法，实现动态告警阈值及故障趋势预测、关联分析、根因分析。
- 统一监控：按系统/场景/专业等维度，整IaaS/PaaS/SaaS的监控手段，实现全省IT系统监控统一纳管。
- 统一调度：固化常见故障自动化处理手段，探索实现故障自动发现、自动调度、自动修复；集中管控日常巡检等作业计划。
- 统一展现：建设可视化大屏，数据、系统可视监控赋能运维赋智运维生态。
从融合监控到智能监控
总体目标：构建云-网-业-数-安融合监控体系，实现统一采集、统一调度、融合云、融网、融平台、融AI。
总体架构：
- 六中心一门户：监控中心、智能监控中心、智能调度中心、AI中心、智能工具中心、智能知识中心、统一门户。
- 核心能力：统一门户、基础配置中心（CMDB数据源）、智能监控中心、智能调度中心、AI中心、智能工具中心、智能知识中心。
总体部署模式：
- 1+X两级部署：智慧运营大脑（SaaS版本）和行业运营大脑（私有化部署）。
- 平台部署：运营商侧集中部署或客户内网单独部署。
- 网络需求：SaaS版本无需客户侧提供服务器，行业运营大脑需客户提供主机等运行环境。
- 适用场景：使用电信天翼云、专线等云网融合产品的客户或安全保密要求高的客户。
配置中心：
- 整合多维监控数据源，CMDB主数据治理。
- 打通集团翼龙、省内主机、网络、日志、动环、业务等，汇聚整合142个系统、2545个SaaS指标、15753个PaaS指标、3631个IaaS指标，120个其他指标，共计2.2万余个监控点。
监控中心：
- 实现监控客户端统一，无需安装多个采集进程。
- 关联监控实施方案：建立数字孪生模型，实现跨IaaS/PaaS/SaaS的关联监控。
- 低代码大屏展示平台：搭建“1+N+1”架构，实现云/网/数/业/安等20余个大屏应用。
调度中心：
- 告警自愈：通过监控告警，智能匹配自愈规则，自动调度执行基于低代码开发平台服务编排的自愈能力。
AI中心：
- 动态阈值/故障趋势预测：引入统计检验、KNN、孤立森林等算法，实现动态阈值判单。
- 知识图谱：基于资产-事件的IT运维知识，构建全流程端到端监控图谱，实现告警归并和收敛、故障根因分析和快速定位。
- NLP自然语言交互：打造IT服务台智能问答机器人、微信告警通知、微信对话交互、微信告警自动语音外呼等多模态的运营交互能力。
- 企业大模型探索：利用ChatGLM实现IT运维规范等公文内容的智能搜索。
元宇宙：
- 打造云上第二监控现场，确保极端情况下IT运营监控安全不中断。
- 搭建元宇宙应用平台，打造元宇宙样板间，逐步摸索积累经验，为后续对外服务奠定基础。
应用案例：
- 某市卫健委融合监控：基于用户的整体云网部署架构，可视化呈现用户云网结构全貌，实现对多云资源、网络专线的一体化监控。
- 某市政务云融合监控：监控127平台宿主机和13个租户共242台云主机和漏洞情况，实现云内一体化的融合监控。
- 政府热线监控：对市民热线专线、云上主机及主要业务系统指标进行融合监控。
