今天分享的是：《基于海量应用日志交易故障的快速定位实践报告》

（内容出品方：北京农商银行（孙嘉良））

作为全球电动车行业绝对的领军企业，特斯拉今年第一季度却遭遇了一场“滑铁卢”，当季交付量比分析师预期低近14%，同比下滑9%，引发股价大跌。今年以来，特斯拉的股价已经下跌了33.62%。

该公司的经济学家预测，到2025年底，标准普尔500指数将飙升至6500点，比目前的水平高出约25%。这可能是目前华尔街机构中最为乐观的。

报告共计：24页

这篇文章主要介绍了AIops智能运维的发展背景、运维大数据平台的建设、智能运维的规划思路、项目创新方案以及建设成效。文章还提出了智能运维体系化建设的愿景，并对传统运维与智能运维进行了对比分析，最后对未来的发展进行了展望。

项目建设背景：

国家政策导向：强调智能运维及其相关领域的重要性，推动产业数字化智能化改造。 行业指导政策：金融领域出台了一系列政策，指导数字化转型。

运维大数据平台建设：

平台概述：自2021年上线，优化算法，提升告警效率，以数据支撑运维。 功能实现：包括业务日志数据治理、可视化数据分析、业务日志串联分析等。

智能运维规划思路：

平台场景支撑：通过不同场景实现运维提效目标。 先进技术应用：如Hadoop、FLINK、Kafka等技术在平台中的应用。

项目创新方案：

数据支撑：利用数据支撑实现故障主动发现和推荐根因告警。 机器学习：通过机器学习方法实现链路自动生成和业务交易指标监测。

建设成效：

主动发现异常：通过监控业务交易指标，提前发现风险隐患。 故障定位：基于应用日志快速定位故障，提升运维效率。

智能运维体系化建设愿景：

传统运维与智能运维对比：传统运维耗时且效率低下，智能运维提高了事件处理的时效性。 智能运维实践：通过指标智能告警、可视化大屏展示等方式，快速恢复业务。

总的来说，文章详细阐述了智能运维的发展背景、平台建设和创新方案，展示了智能运维在实际应用中的成效，并对未来的智能运维体系化建设提出了愿景和展望。

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