背景與挑戰(zhàn)

信息化“十二五”以來，“三通兩平臺”成為教育行業(yè)信息化建設的重點。在上述背景下，各地教育部門和學校開展了大量建設實踐。

隨著當前教育應用創(chuàng)新的不斷涌現(xiàn)和高校信息化建設從數(shù)字校園向智慧校園的轉變，校園IT系統(tǒng)也面臨著新的變化和挑戰(zhàn)，主要包括以下兩個方面：

此外，隨著數(shù)字校園向智慧校園的轉變，這一過程也給校園IT運維帶來以下痛點：

解決方案

高校智能業(yè)務運維三個階段包括運維工具完成階段、IT運維管理標準化階段、智能運維階段。

完成高校運維工具

運維工具完成階段主要包括完成基礎設施監(jiān)控、業(yè)務應用監(jiān)控、用戶體驗監(jiān)控、集中告警等校園IT基礎設施監(jiān)控。

此外，隨著智慧校園的建設和學校IT基礎設施的逐步完善，多個校園共享同一個機房??的特點，使得IT基礎設施的實時在線和安全性能顯得尤為重要。

基于以上背景，云智能基礎設施監(jiān)控可以通過豐富的協(xié)議訪問能力和模型定義能力快速支持新資源it運維技術，實現(xiàn)資源的綜合監(jiān)控，實時掌握服務器網(wǎng)絡軟硬件等基礎設施的現(xiàn)狀時間。健康狀況，用于評估和衡量基礎設施利用率，為用戶基礎設施優(yōu)化提供準確數(shù)據(jù)，了解基礎設施設備的處理能力，預測潛在故障并提供預警。

在校園機房可視化實時報警方面，云智慧提供機房3D全景，包括機柜和機柜外單臺設備；溫濕度采集模塊采集機房區(qū)域的溫濕度狀態(tài)，然后連接機房的串口服務器，串口服務連接網(wǎng)絡后，即可傳輸溫濕度狀態(tài)數(shù)據(jù)到云端智能服務器統(tǒng)一監(jiān)控。

在指標檢測方面，云智慧內置了上萬個指標項，開箱即用。

云智能可以主動發(fā)現(xiàn)業(yè)務問題，確保各校區(qū)教學樓專線的高可用性。一方面，云智慧通過全國乃至全球節(jié)點對高校對外業(yè)務進行7*24主動撥號測試，及時發(fā)現(xiàn)問題，主動報警；專線質量提升用戶體驗。

隨著校園內各種業(yè)務系統(tǒng)的逐步完善，業(yè)務與業(yè)務之間的調用關系逐漸復雜化，難以快速定位業(yè)務系統(tǒng)中的問題?；谝陨弦蛩?，面對復雜多樣的系統(tǒng)，學校業(yè)務系統(tǒng)需要可視化工具進行集中管理，同時量化第三方提供的業(yè)務系統(tǒng)質量，從而定位分析學校業(yè)務系統(tǒng)故障。

云智能擁有端到端的全技術棧應用性能管理，包括對移動和智能設備的支持it運維技術，以更好地了解真實的用戶體驗；支持端到端高度虛擬化的應用程序以跟蹤負載變化；并支持跨云環(huán)境的公有云、私有云和混合云部署方法。上述表現(xiàn)可以快速定位教務系統(tǒng)存在的問題，包括以下幾個方面：

在業(yè)務分析方面，云智慧可以根據(jù)唯一的請求ID自動連接整個請求，從前端到后端的應用代碼和基礎設施，并基于單個問題還原問題的快照請求序列，幫助高校從外向內逐步分析師生使用系統(tǒng)問題的根本原因，從而達到師生使用系統(tǒng)快速重現(xiàn)的目的。

云端智能高效的解決方案，可以快速定位代碼級問題。包括基于業(yè)務拓撲的問題發(fā)現(xiàn)、移動端代碼崩潰問題分析、Web端真實用戶體驗監(jiān)測分析、請求和關鍵事務分析、單請求分析。

云智慧可以基于各種教育系統(tǒng)整合整理應用和IT資源。一方面，系統(tǒng)架構拓撲圖分層展示了系統(tǒng)中所有對象的健康狀況以及它們之間的依賴關系。另一方面，用戶可以通過資源快速查看垂直依賴關系并分析關聯(lián)對象，從而加快根因排查過程。

云智能提供報警統(tǒng)一導出，實現(xiàn)報警的集中化、自動化、多元化、智能化、人性化。主要包括以下幾個方面：

高校運維管理標準化

高校運維管理標準化階段包括ITSM、CMDB、運維自動化等技術的實現(xiàn)。 Cloud 通過標準化的管理流程規(guī)范第三方服務，優(yōu)化師生的用戶體驗。

在IT服務管理（ITSM）的整體設計上，云智能數(shù)字化運營服務管理產(chǎn)品可以完成高校IT服務管理體系的建設。通過已有的產(chǎn)品功能+系統(tǒng)API接口+定制流程+部分功能的二次開發(fā)定制，即可滿足智慧校園項目的建設內容。

在信息資產(chǎn)的集中管控方面，云智慧擁有基于自動發(fā)現(xiàn)的CMDB數(shù)據(jù)維護。通過Agent、API等多種方式自動采集Iaas、Pass、Saas層的配置項信息。支持多數(shù)據(jù)源的聯(lián)合采集，協(xié)調各種數(shù)據(jù)源的采集數(shù)據(jù)，保證CMDB中配置項信息的完整性和準確性。

下圖展示了CMDB的整體架構設計。通過云智能CMDB，可以完成從IaaS、PaaS到SaaS層的運維元數(shù)據(jù)的綜合管理，為運維監(jiān)控、服務管理、自動化等系統(tǒng)提供完整、準確的元數(shù)據(jù)支持。

以下是CMDB應用于監(jiān)控報警處理及自動化平臺的數(shù)據(jù)良性循環(huán)流程。 CMDB作為各種資源的配置信息庫，提供監(jiān)控告警信息的信息下鉆能力，可以將單點告警信息延伸到具體的影響區(qū)域。自動化平臺通過報警自愈觸發(fā)系統(tǒng)修復。此時會通過CMDB獲取任務執(zhí)行的目標列表，提高了任務執(zhí)行的準確性和可行性。問題系統(tǒng)修復后，CDBM會自動收集系統(tǒng)信息并更新原數(shù)據(jù)庫中的信息，完成信息歸檔。

在信息工單可視化方面，云智慧通過工單統(tǒng)計，使高校信息化工作可追溯，從而達到持續(xù)優(yōu)化的目的。

高校智能運維

高校智能運維包括智能分析、預測分析、機器學習、AI等技術的實現(xiàn)。一方面，通過實現(xiàn)AIOps智能運維場景，轉變運維管理模式，從而提升智能化、自動化水平。另一方面，利用人工智能算法，根據(jù)數(shù)據(jù)特征感知業(yè)務隱患，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預測故障。

云智能提供的指標異常檢測旨在通過算法發(fā)現(xiàn)KPI（Key ）時間序列中的異常點，然后通過告警通知運維人員相關風險。同時，指標異常檢測也是其他AIOps場景的前置場景，檢測結果為后續(xù)的告警收斂、根因定位、故障自愈等場景提供輸入信息。

單指標智能異常檢測如下圖所示：

多指標智能根因分析如下圖所示：

智能日志異常檢測包括日志異常模式檢測、日志統(tǒng)計異常檢測、日志序列異常檢測等異常檢測。

云智能提供基于用戶體驗的運維思路。從數(shù)據(jù)監(jiān)測，到分析優(yōu)化，再到管理指導，提高了師生的整體滿意度。實現(xiàn)了從基礎、提升、管理、進階四個階段的轉變，實現(xiàn)了從儀器化運維向智能化運維的演進。

落地實踐 某高校統(tǒng)一監(jiān)控平臺案例 需求痛點 方案亮點 方案價值

開源的好處

云智慧有一個開源的數(shù)據(jù)可視化編排平臺。通過配置數(shù)據(jù)模型，為用戶提供數(shù)百個可視化圖形組件，零編碼即可實現(xiàn)滿足自身業(yè)務需求的炫酷可視化大屏。同時，飛魚還提供靈活的擴展能力，支持組件開發(fā)、自定義功能和全局事件的配置，確保復雜需求場景的高效開發(fā)和交付。

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