近年来运维技术快速的提升，运维团队大多建设好了各种系统，虚拟化、容器化、持续集成等等。但是如何有效的利用这些系统最终实现站点的高可用、高性能、高可扩展?随着智能化技术的发展，未解决上述运维领域的问题，智能运维的呼声越来越高。
在日志易产品总监饶琛琳看来，目前国内智能运维发展还处于一个探索阶段，要想尽快在智能运维领域有所突破，首先要重点做好监控系统和告警系统，并利用机器学习算法进行快速监控和排障。
传统的 IT 运维需要管理大量的告警，极大地分散了企业的注意力，消耗运维人员大量的时间和创新力。想办法高效地解决一天收到几千封告警邮件的情况，把运维人员从纷繁复杂的告警和噪音中解脱出来， 是一个能够迅速产生价值的思路。
智能地判断告警，而不是依据经验设定阈值，设定告警阈值是一项耗时耗力的工作，需要运维人员在充分了解业务的前提下才能进行，还得考虑业务是不是平稳发展状态，否则一两周改动一次，运维工程师将会疲于奔命。
日志易刚刚发布的1.10.1版本，对告警的管理和统计做了非常大的改进，不一样的颜色代表不一样的等级告警，用户都能够非常直观的看到不同优先级别的告警数量占比与处理进程。另外，为了应对告警风暴，日志易设有一套告警规则，根据告警属性分类收起，保证用户能直观浏览到最新告警的概况。
日志易的告警机制，不仅提供了丰富的告警类型，如基线告警、SPL(搜索处理语言Search Processing Language)告警，还针对企业版用户更好的提供了告警转发接口，将日志易系统的告警通过HTTP接口POST给接收机器，从而十分便捷的与客户现有的告警监控系统相集成。
现在的故障定位完全依赖于人的经验和CMDB的完备性，但维护一个复杂的CMDB本身又是大难题。智能运维应该能从相关性分析等方面，辅助运维人员快速定位故障。
日志易1.10.1版本发布了一个新功能基于聚类算法的日志模式发现。借助机器学习技术让运维更智能。
新版本在搜索界面上，添加了一个切换标签“模式”。根据搜索出来的结果的数据间相似度，该功能采用聚类算法对日志进行聚类合并，形成一个个包含相似数据的数据集，方便用户在查看种类非常之多的搜索出来的结果时，进行快捷的模式行为分析。
通过算法快速帮助使用者找到数据中隐藏的规律，这将非常大地节省工作量，提高分析效率。
利用一些 NLP(自然语言处理)技术，对自然语言写成的故障报告做处理，自动反馈到智能运维系统里。这一点可能是更遥远的一个设想，但会是将来发展的一条道路。
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