告警根因分析算法有哪些

一、告警根因井下人员定位系统功能特点有哪些

1、分析随时了解员工在井下的算法分布情况并对其进行实时跟踪监控。能够及时、告警根因准确地将井下各个区域人员及设备的分析情况反映到地面计算机系统，是算法管理人员能够随时掌握井下人员及设备的分布状况，以便于进行更加合理的告警根因调度管理。

2、分析可以实现完善的算法考勤管理功能，如查询某人在任意时间段的告警根因活动轨迹，查询一人或多人入井次数及在井下的分析工作时间等一系列信息。可以督促和落实巡查人员是算法否按时进行各项数据测试和处理，从根本上杜绝人为因素造成的告警根因事故。另外，分析考勤部门通过信息中心站从井下采集的算法数字信号，获取员工的准确出勤率，实现了员工考勤的自动化。

井下人员定位

3、有报警提示功能，通过设定员工出入井时间，对入井超时的人员指示报警；并且还能通过在井下一些重要硐室、危险场合（盲巷等）设置电子围栏，对员工进行进出权限管理，未授权人员进入，将报警提示。

报警提示

4、安全、可靠，在恶劣环境下24小时正常工作，有利于抢险救灾工作，在发生事故时，能立即从计算机上查询事故现场的人员位置分布情况、被困人员数量、遇险人员撤退线路等信息，为事故抢险提供科学依据。煤矿安全问题成为当今社会各界关注的焦点问题。从长远角度来看，安装井下定位系统是势在必行的。只有系统安全、稳定的运行下去，对井下人员的分布情况加以精确定位分析，在事故发生时，才能节省大量的救援时间，将人员损失降到最低。

二、智能运维服务都有哪些功能以及效果呢

智能运维是一种全新的数字化运维能力，且是企业数字化转型的必备能力。智能运维的本质是提升运维数据的认知能力，它在提升运维数据治理能力、优化企业业务数字化风险、降低运维人力成本和提升运维在业务侧的影响力方面都有本质的提升。

智能运维，又称AIOps（Artficial Intelligence for Operations），是一种将大数据、人工智能或机器学习技术赋能传统IT运维管理的平台（技术）。

比如以我们公司的夏洛克AIOps智慧运营平台为例。它能以全局运营视角解读IT运维，在AI算法平台的支撑下实现包括精准告警、异常检测、根因定位和容量分析等场景，助力企业数字化业务高效、稳定和顺畅运行。

运维数据治理。通过高性能实时处理的数据平台广泛采集、处理和分析数字化业务运行过程中的多样化运维数据，包括告警、指标、日志、配置以及运维工单等类别，不仅提升了运维大数据的治理能力，优化了数据质量，而且为进一步激活运维数据的价值打下了良好基础；

业务数字化风险。使运维人员不仅提升了历史运维数据的分析能力并且能够对实时数据进行异常检测和问题预判，有效降低数字化业务的运行风险，提升可用性、稳定性；

运维人力成本。使真正意义上的跨域根因定位成为可能，降低对专业运维人员经验技能的依赖，迅速缩短故障排查时间并有效降低人力成本；

业务侧影响力。以业务视角利用多元化数据提高运营分析和决策能力，比如端到端的分析业务交易状态，提供给业务、客服部门及时反馈和决策支持依据，充分增强业务影响力；

智能运维发展正如火如荼，Gartner预见其为下一代运维，认为到2022年将有近50%的企业用户部署智能运维。虽然目前不少企业已经在积极投入建设，也还有一些企业处在迷茫阶段，尽早布局才能在数字化时代不会被淘汰。

三、云计算运维人员将面临哪些新趋势

1、企业IT系统越发复杂，运维挑战更大，需要实现更高程度的自动化

随着数字化升级的深入、业务的增长，企业的IT系统日趋复杂，林林总总的网络设备、服务器、中间件、以及业务系统微服务化等让IT运维人员难以从容应对，即使加班加点地维护、部署、管理也经常会因这样或那样的故障而导致业务的中断，严重影响业务的正常运行。

同时，市场竞争变得越来越激烈，企业业务迭代需提速，以抢占市场先机，互联网行业尤为明显。产品市场化或迭代的速度成为产品成功至关重要的一个条件，如何更好地支持业务的快速迭代就成了运维人员又一压力。显然，人工的运维方式难以为继，于是国内运维行业开始寻求自动化。

工欲善其事必先利其器。随着技术的发展和自动化运维工具的出现，包括事件监控预警、自动化部署、自动化编排以及自助诊断等工具，为运维效率的提升提供了可能。

2、云计算的诞生和大规模普及，带来了运维对象、运维工具甚至是技能的变化，DevOps趋势引起关注

一般，很多企业会把运维部门的工作分成两个层级：一是基础设施运维，主要是针对企业IT基础设施的管理，包括服务器、交换机、网络等物理资源的监控、报警、维修上线等;二是应用运维，主要是针对企业具体业务的运维，包括某些业务应用的上线下线、发布部署和扩缩容等。

从业务的维度来说，应用运维的效率提升能更直接地加快业务迭代的效率和增长速率;基础运维则是根基，自建数据中心的企业，其运维的主要工作侧重于基础设施。

云计算具有“软件(或服务)定义一切”的特点，云厂商基本承接了底层基础设施的维护与虚拟化的工作。上云之后，企业运维的主要对象则从硬件(服务器等)，转向了面向服务API的运维，包括主机运维和应用运维，提倡自动化的部署流水线和持续交付的DevOps愈发受到关注。

3、人工智能与大数据兴起

到近几年，运维时兴概念不止于DevOps，还有各种DataOps与AIOps。这些都反映了运维领域智能化、数据化运作的需求。

智能化实际上是自动化的更高追求，可以进一步释放运维人员的时间。人工智能热潮卷到一切实现能够自动化的领域，运维领域也不例外，这必然是发力的重要方向之一。不过，在大多数企业还未完全实现大规模的自动化，甚至初步的代码化时，智能运维实际上有点遥远。

四、企业数字化建设都需要做哪些工作

企业数字化转型包括：

1、提高数字化认知水平：

在企业内部，建立从上至下的数字化转型认知体系，特别是企业领导层、管理层，要充分认识到数字化转型的重要性、紧迫性和系统性，从思想上，深刻认知数字化转型和企业发展是密不可分的一个整体，强化数字化转型和业务的融合思想，强化技术和业务协同发展的理念。

2、制定数字化转型战略：

由企业领导层亲自负责，制定企业级的数字化转型战略，做好数字化转型的顶层设计，对企业数字化转型，进行全面、系统、整体的规划布局，明确企业数字化转型的战略定位、战略目标，确定数字化战略的具体内容，指明数字化转型战略的实施步骤和实施路径。

3、建立数字化企业架构：

推动企业传统架构，向新一代的数字化企业架构转变，重构企业业务架构、数据架构和技术架构，建立以混合云为基础，以企业数字化云平台为载体，实现业务自由扩展、应用高效支撑、服务灵活部署、数据融合应用的新一代企业架构。

4、推动数字化组织变革：

全面开展企业的组织变革，建立数字化的组织变革领导小组，调整组织架构，建立适应数字化转型的组织体系，构建起以业务为核心，灵活机动、分布式、扁平化、网状化的组织体系，形成适应数字经济条件下的新的组织体系。

5、统筹数字化系统建设：

统筹企业数字化系统建设，重构企业IT基础设施，建设以企业智慧大脑为主体的数字化系统矩阵，形成企业系统服务总线、API服务平台，融合企业内部ERP、CRM、电商、小程序、会员系统、库存系统、数据分析系统等各类系统，形成业务的全面感知、实时分析、智能决策的数字化企业系统矩阵。

6、再造数字化业务流程：

全面梳理企业业务流程，推动业务流程的数字化变革，强化数字技术对各个业务环节、业务模式、业务流程的变革和再造能力，形成更加数字化、网络化、智能化的业务运行体系，系统化的再造企业的业务流程。

7、重构数字化客户服务：

推动企业客户管理、客户服务的数字化重构，强化数字技术对客户价值创造、客户体验优化、客户旅程管理等领域的全面改造，建立以客户为中心，与客户协同发展的全触点感知、全场景体验、全天候服务的数字化客户服务体系。

8、推动数字化产品研发：

将新一代数据化、网络化、智能化的技术，融入到产品设计、研发中，强化数字技术对产品本身的改造，建立更加智慧化的产品体系，推动产品设计、研发、试样的网络化、智能化技术应用，构建实时响应、敏捷迭代的产品研发体系。

9、形成数字化技术体系：

建立企业数字化技术管理体系，将互联网、移动互联网、大数据、人工智能、区块链、云计算等各类技术，进行统筹管理，融合企业内外部技术团队的能力，建立一个开放式的技术开发应用生态，推动各项技术在企业数字化转型中的实时响应、有力支撑、高效应用。

10、构建智能化生产作业：

提升企业在生产作业、产品制造等环节的自动化、智能化水平，构建自动化作业流程、智能化制造产线，让前端客户订单、后端供应链和生产制造环节的数据实现无缝连接，提升企业生产作业和智能制造的数字化、网络化、智能化水平。

11、建立数字化运营机制：

建立企业数字化运营平台，强化企业运营、管理、财务、资产等各个方面的数据采集、融合、分析能力，推动日常运营工作的智能化水平，推行以数据为核心自动运营机制建设，建立以一线运营人员为主体的微决策运行体系。

12、构建数字化营销体系：

积极利用数字技术，对内搭建以CRM系统为基础的企业数字营销服务平台，对外通过API打通外部营销平台，实现内外营销无缝连接，建立以客户旅程为核心的营销矩阵，形成从引流、转化、留存、促活的全域流量运行体系，强化CRM、小程序、红包、裂变等各类营销技术在营销体系的应用。

13、重塑企业价值体系：

重新审视企业价值创造体系，梳理企业价值链，推动企业全价值链的数字化变革，打造以客户为中心，以业务为主线的价值创造体系，强化数字化技术，对企业客户价值、产品价值、服务价值、业务价值等价值链的改造应用，推动企业价值创造活动的持续动态升级。

14、建立数字化增长模型：

设立企业首席增长官职位，设计企业数字化增长模型，将数字技术广泛应用到企业增长的各个流程、各个环节，特别是在流量运营、客户旅程、市场销售、生产制造等领域，推行数字化的增长模型应用，建立模型数据监测指标体系，不断调整和优化各个领域的增长模型。

15、实现企业数据实时感知：

充分利用信息系统、各类传感器、机器视觉、人工统计等多个数据采集方式，依托大数据平台，实现数据的实时采集、企业状态的全面感知，打通企业数据壁垒，建立数据服务平台，形成数据开放共享机制，提升数据智能化应用水平，充分发挥数据价值。

16、打通企业内外互联网络：

统筹企业的网络化建设，打通企业内外部网络，推动企业商业BI、ERP、CRM等运营网络的互联互通，深化5G网络在企业生产制造环节的普及应用，实现企业所有环节、所有要素的网络全贯通、系统全连接、业务全在线。

17、推动人工智能全面应用：

制定企业AI战略，建立企业AI服务平台，全业务推行AI化改造，将语音识别、图像识别、文本识别等AI技术，广泛应用到产品研发、客户服务、市场营销、生产制造、运营管理等各个领域，实现企业的智能化升级。

18、组建数字化人才团队：

变革企业人才管理策略，着眼企业数字化转型需求，组建数字化人才队伍，引入数字化技术开发、数字化技术应用、数据分析等领域的人才，建立外包、外聘技术、应用专家团队，形成内外互补的数字化人才体系。

19、建立知识智能体系：

高度重视企业知识智能体系建设，强化业务知识的搜集、整理、编写、测试、、修订、发布、版本控制、迭代更新、存档管理等企业知识全流程管控，充分利用知识计算引擎、知识图谱、知识库、文本识别、文本洞察、文本分析等各类知识应用工具、系统，构建智能化的企业知识智能体系和知识运行管理机制。

20、深化企业数字文化建设：

建立企业数字化转型的文化氛围，让数字化转型深入人心，成为企业的主流文化，用数字化转型，推动企业各个部门、各个小组、全体员工，学习数字化转型相关内容，了解数字化转型给企业、部门、小组、个人带来的价值，形成自上而下，自下而上双向驱动的数字化转型文化。

21、建立企业数字化创新机制：

推动企业创新和数字技术的融合发展，建立鼓励创新、激励创新的机制，强化数字技术对企业经营、管理、生产、运营等领域创新的驱动作用，实时推动创新成果在企业内的共享，实现创新价值的闭环。

22、打造企业数字化生态体系：

建立企业数字化生态体系，建立企业级数字生态服务平台，以开放共享的理念，连接企业客户和上下游合作伙伴、第三方服务商等各类主体，形成以企业价值创造为核心的全面开放、协同共生、共建共享的企业级数字化生态共同体。

参考资料:零侵扰可观测性