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在垃圾分类理念深入人心的时候，运维人员同样要研究“垃圾分类”，不过，这里的“垃圾”指的是那些造成IT事故的各种原因。将这些原因进行合理归类，逐一处理，才能促进IT大环境的可持续发展。

近一两年，业界发生了很多超大规模的IT事故，究其原因，主要是技术、业务需求变化快，基础架构、应用架构不同，而IT系统逐步扩大，同时面临复杂性、不确定性和运维的不及时性。如何提升运维工具的有效性和服务水平，加强灵活性和弹性？不言而喻，采用统一的运维工具，将原来以监控为目的的工具转换为以归因能力的分析工具，才能解决上述问题。

如何收集分析散落在各层面的日志？

由于新问题不断产生，有效的IT运维需要一套不断发展演进的管理体系和工具。目前的管理，无论是纵向还是横向分析，只有日志贯穿了整个系统。

目前普遍被大家接受的AIOps，就是希望基于已有的运维数据（日志、监控信息、应用信息等），并通过机器学习的方式进一步解决自动化运维无法解决的问题。数字化、智能化运维正在成为新趋势，大数据和机器学习成为关键实力。其中简单易行却至关重要的工作就是日志的收集和分析，因为，所有的问题和异常都在日志里面。

各个系统都会产生日志，日志跨越了各种层面。有效地分析日志，可以帮助用户定位故障判断问题。那么，如何做到呢?

★首先需要用户积累多种日志及大量日志。

★需要对分析工具进行不断迭代以适应新架构变化和需求变化。

显而易见，目前很多用户通过公有云的方式，基于大数据和机器学习的运维工具，不断完善数据迭代，以实现更精准智能的运维。

如何彻底告别“槽点”多多的传统运维？

AIOps平台显著区别于传统运维工具，可以采集多维度、海量的IT数据，并进行异常分析、根因分析、相关性分析和预测，有利于现场人员更加快速高效地处理现场故障。基于AIOps平台的Oracle智能运维解决方案(OracleManagementCloud)，是集监控、管理、分析和预测于一体的新一代IT运维管理系统套件，能够为企业带来颇多收益，减少运维人员的工作压力：

如何通过有效的工具、合理的策略来补充现有运维的短板，提升运维有效性，是每位CIO都要面临的问题。有效处理各类垃圾（IT故障），维护良好的IT环境，运维人员人人有责。

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让你的IT运维智能化

有了智能化运维工具后，具体怎么操作呢？敬请