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CMDB构建与应用.pdf下载
weixin_39820780
2022-01-04 09:00:24
CMDB构建与应用 1、CMDB是什么 2、CMDB的构建 3、CMDB的应用 4、CMDB建设经验与案例分享 , 相关下载链接:
https://download.csdn.net/download/u011223449/71256780?utm_source=bbsseo
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CMDB构建与应用 1、CMDB是什么 2、CMDB的构建 3、CMDB的应用 4、CMDB建设经验与案例分享 , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/u011223449/71256780?utm_source=bbsseo
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CMD
B
构建
与
应用
.
pdf
CMD
B
构建
与
应用
1、
CMD
B是什么 2、
CMD
B的
构建
3、
CMD
B的
应用
4、
CMD
B建设经验与案例分享
基于图数据库存储引擎的
CMD
B系统.
pdf
基于图数据库存储引擎的
CMD
B 系统 传统数据中心的资源对象与关系类型较为单一,
CMD
B 系统可以通过关系 型数据库对资源对象和关系数据进行分析和处理。 随着云计算、大数据等技术的高速发展与
应用
,数据中心资源对象的数 据规模越来越大, 资源对象之间的关系也更加复杂。 传统数据中心的资源对 象与关系类型较为单一,
CMD
B(Configuration Management Data Base,配 置管理数据库) 系统可以通过关系型数据库对资源对象和关系数据进行分析和 处理。 在云计算环境
应用
带来大规模图类型数据的场景下, 关系型数据库的 处理能力逐渐不足。 本文主要研究通过图数据库存储引擎处理大规模资源对象与关系数据, 为
CMD
B 系统提供高效可靠的数据存储
应用
方案。 同时结合实验对比分析图 数据库和传统关系型数据库在大规模资源对象与关系数据上的查询存储性能 及优势特点,借助图数据库存储引擎来提升数据中心
CMD
B 系统在故障分析、 风险预测等运维功能上的数据
应用
处理能力。 云计算平台模型分析 云计算技术通过虚拟化为业务系统提供了虚拟机、云硬盘、虚拟网络、 负载均衡等虚拟化的基础设施资源, 同时, 这些虚拟化的基础设施资源依赖数 据中心最底层的物理基础设施。 在数据中心中, 从底层物理基础设施到业务 系统之间, 云计算环境的承接产生了多层且复杂的关系。 每一层的资源节点 对象都与上层的业务系统存在关系,关系类型包括依赖、影响、关联等。 如图 1 所示, 从底层基础设施到上层
应用
业务系统需要跨越虚拟资源层上的多 个资源节点和对象。 云计算环境中业务系统、虚拟资源、基础设施相互关联,当某个节点出 现问题时, 需要通过关联关系找到其他受影响节点以定位整个故障域的影响范 围,并及时采取对应的措施。 由于自身设计结构的问题,关系型数据库在处 理不同对象组成的多种类型关联关系的图数据时, 只能依靠多表连接操作的方 式进行存储。 这种存储方式在处理关系运算上表现很差, 随着数据量和关系 深度的增加,无法在理想的时间内运算出结果。 随着图数据理论研究日趋完善,在开源社区里逐渐出现了很多优秀的开 源图数据库。 图数据库区别于传统关系型数据库, 专门针对图数据的关系进 行建模和存储, 同时还提供了一套全新针对图数据的查询语法—Cypher。 本 文将以其中比较具有代表性的 Neo4j 开源图数据库为工具, 对比传统关系型数 据库 PostgreSQL,并结合在数据中心中
应用
越来越广泛的 OpenStack 开源云 计算环境,进行研究分析,旨在梳理云计算环境中不同层面之间的对象关系, 结合图计算方法对其中的实际
应用
场景模型进行分析, 提出符合实际
应用
场景 的基于图数据库存储引擎的
CMD
B 系统建设方案。
CMD
B 系统
应用
分析 数据种类及规模分析 目前,在行业私有云建设中,为实现面向
应用
的智能运维,运维系统需 要实现从基础设施层到虚拟化层, 再到
应用
层的自动化、 可视化。 其中,
CMD
B 对各种资源的关系数据记录是系统的核心,资源之间的关系搜索是难点。 以中国铁路主数据中心铁路云的规模为例,计算节点的规模达上千个, 虚拟机的规模达上万个,虚拟机上承载的容器、服务进程、日志文件、配置文 件等规模达百万、千万个以上。 假 设 资 源 节 点 对 象 为 N , 关 系 对 象 为 R , 资 源 节 点 集 合 为 : (式 1) 排除资源节点自身与自身的关系, 资源节点间的单一类型关系全集合为: (式 2) 由式 1 和式 2 可以得到资源节点集合元素的个数与资源节点间的关系集 合元素的个数计算表达式为: (式 3) 由式 3 可知,理想状态下,当资源节点数量级为万级别时,资源节点间 单一关系类型的关系数量级为亿级。 目前,
CMD
B 处理如此巨大的关系数据是十分困难的。 在实际场景中, 资源节点对象 N 还包含一些其他业务信息的属性,如 IP 地址、位置编号以及 软硬件信息等。 关系对象 R 中一般包括关系类型、相关联两个节点信息等。 关系数据库与图数据库区别 关系数据库将数据存储在具有固定结构 (架构) 的表中, 每列具有名称、 类型、长度、约束等。 表与表之间的引用通过将一个表的主键作为另一个表 的重复外键来实现。 对于多对多的关系数据,需要 JOIN 表(或关系表)作 为连接表之间的桥梁。 区别于关系型数据库主外键的数据结构表达方式,图数据库中仅使用节 点、 关系 (边) 来表示和存储数据。 节点和关系可以保存任意数量的属性 (key- value pairs) 。 上述资源节点对象 N 和关系对象 R 的其他相关业务属性可直 接存储到对应节点和关系对象本身。 除资源节点关系表外,所有的表在图数据库中都可以认为是具有某些特 定属性节点的集合
蓝鲸BK_
CMD
B配置平台.
pdf
蓝鲸配置平台是一款面向
应用
的
CMD
B,在 ITIL 体系里,
CMD
B 是
构建
其它流程的基石,而在蓝鲸 智云体系里,配置平台就扮演着基石的角色,为
应用
提供了各种运维场景的配置数据服务。它是企 业 IT 管理体系的核心,通过提供配置管理服务,以数据和模型相结合映射
应用
间的关系,保证数据 的准确和一致性;并以整合的思路推进,最终面向
应用
消费,发挥配置服务的价值。
运维平台之
CMD
B系统建设.
pdf
运维平台之
CMD
B系统建设,运维平台之
CMD
B系统建设。需要可以
下载
重磅推荐-2025智能运维AIOps与人工智能大模型最佳实践PPT合集(100份).zip
重磅推荐,2025智能运维AIOps与人工智能大模型最佳实践PPT合集,共100份。 1.AI 驱动的大数据自治:智能应对复杂运维挑战.
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2.AIOps智能运维进化之路:从深度学习到大模型DeepSeek.
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3.DataOps和AIOps在腾讯游戏运维团队的运营实践.
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4.DeepSeek 赋能安全运维:智能化转型的实战之道.
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5.LLM 在操作系统运维场景的现状、挑战和实践.
pdf
6.LLM和Multi-Agent在运维领域的实验探索.
pdf
7.PB级数据的智能化运维实践.
pdf
8.三位一体
构建
智能化高可靠精细化的运维体系.
pdf
9.全场景自愈运维体系
构建
.
pdf
10.可观测与大模型技术在运营商的融合实践探索.
pdf
11.命令行也疯狂:Amazon Q CLI为开发运维插上智能之翼.
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12.在新一代运维中台架构之上
构建
智能场景化运维.
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13.在运维团队中普及DataOps和AIOps.
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14.基于 AI+大模型的运维智能体探索与实践.
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15.基于多个头部客户案例解析大模型在运维领域的落地实践.pptx 16.基于机器学习的数据库智能化运维.
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17.大型企业智能运维的探索和实践.
pdf
18.大数据海量任务调度和智能运维实践.
pdf
19.大模型Agent在AIOps运维场景的实践.
pdf
20.大模型Agent技术在金融运维领域
应用
与思考.
pdf
21.大模型及 DeepSeek 在运维场景中的
应用
.
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22.大模型在京东科技智能运维平台上的实践.
pdf
23.大模型在华为云数字化运维的全面探索和实践.pptx 24.大模型在超大规模数据库运维中的研究与
应用
.
pdf
25.大模型时代,AIOps 的探索与落地实践.
pdf
26.大模型知识库在运维领域的
应用
和改进.
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27.大模型驱动的稳定性保障智能升级实践.
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28.大语言模型在 IT 运维领域的建设落地实践.
pdf
29.大语言模型在制冷空调系统运维中的
应用
方法研究.
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30.实践BSM运维,AIOps赋能业务价值实现.
pdf
31.循序渐进推动运维数字化和智能化.
pdf
32.操作系统运维新体系:健康分与自动化诊断.
pdf
33.数字化运维平台建设实践.
pdf
34.
构建
运维数字化转型的基石:国信证券
CMD
B 数据治理实践.
pdf
35.浙江移动AIOpsDev运维转型实践.
pdf
36.腾讯运维的AI实践v_0.4.
pdf
37.腾讯音乐 DevOps 体系建设:奏响高效运维与创新的交响曲.
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38.趣丸科技在运维AI Agent 的探索与实践.
pdf
39.58集团在稳定性建设领域的智能运维探索.
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40.AIOpsDev新基建,智领价值运维转型.
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41.AIopsIT
应用
监控保障系统开发实战.
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42.AIOps园区网络运维实践
PDF
.
pdf
43.AIOps如何服务
应用
运维.
pdf
44.AIOps工具体系建设提升研发效能.
pdf
45.AIOps趋势下的运维管理体系变化.
pdf
46.DataOps和AIOps在腾讯游戏运维团队的运营实践.
pdf
47.ManageOne云管理平台,使能金融智能运营运维.
pdf
48.PB级数据的智能化运维实践.
pdf
49.万台服务器下的智能运维实践.
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50.上海银行业务级智能运维实践.
pdf
51.中国电信IT全面上云智能运维体系探索.
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52.中国移动灰度发布AIOPS场景实践.
pdf
53.中畅数据AIOps一体化平台.
pdf
54.云化环境下智能运维实践.
pdf
55.以数据为驱动的AIOps平台.
pdf
56.保险公司主动运维与智能运维实践.
pdf
57.制造业全栈式监控一体化智能运维平台.
pdf
58.北京移动面向5G的技术运营中台实践和AIOps探索.
pdf
59.华泰证券智能运维体系探索与实践.
pdf
60.在新一代运维中台架构之上
构建
智能场景化运维.
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61.在线教育行业从0到1的AIOps之路.
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62.在运维团队中普及DataOps和AIOps.
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63.基于 AIOps 的大规模微服务轨迹数据分析.
pdf
64.基于时序数据的AIOps实践.
pdf
65.基于智能运维算法的异常检测
应用
.
pdf
66.基于机器学习的数据库智能化运维.
pdf
67.大型企业智能运维的探索和实践.
pdf
68.大数据海量任务调度和智能运维实践.
pdf
69.大规模微服务集群的智能运维实践.
pdf
70.宜信无侵入智能业务运维实践.
pdf
71.实践BSM运维,AIOps赋能业务价值实现.
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72.平安科技AIOPS建设实践分享.
pdf
73.平安科技智能运维探索与思考.
pdf
74.循序渐进推动运维数字化和智能化.
pdf
75.数据库智能运维(含手机端远程运维)建设实践.
pdf
76.日志易-数据驱动的智能运维平台.
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77.智能开发 高效运维.
pdf
78.智能运维AIOps 6大趋势.
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79.智能运维体系下的IT运营体系.
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80.智能运维分析领域中的算法研究和场景探索.
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81.智能运维在高德弹性容量领域的落地实践.
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82.智能运维数据化运维构筑智能运维能力.pptx 83.智能运维的实用性和易用性探索.
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84.智能运维赋能的58集团系统稳定性建设.
pdf
85.民生银行-数据库智能运维实践2.0.
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86.浙江移动AIOpsDev运维转型实践.
pdf
87.浙江移动基础设施AIOps实践及探索.
pdf
88.浙江移动私有云AIOps实践.
pdf
89.百万交易系统 AIOps 架构实战.
pdf
90.百度AIOps解决方案及行业落地案例.
pdf
91.腾讯-为AIOps的普及而重生的基础监控.
pdf
92.虎牙直播AIOps探索与实践.
pdf
93.迈向智能运维时代-AIOps如何服务
应用
运维.
pdf
94.运维大会之安全运营中的AI智能分析和预警实战.
pdf
95.运维行业的变革——数据运营化与智能化.
pdf
96.金融业务级智能运维.
pdf
97.阿里云弹性计算智能诊断运维体系建设实践.
pdf
98.阿里云自然语言处理(NLP)在AIOps中的
应用
.
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99.阿里巴巴智能数据中心AIOps演进.
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100.阿里巴巴海量服务器下的基础运维智能化实践.
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