能力层主要考虑监控的基础通用能力,包含数据采集模块、数据存储模块、数据加工模块、数据检测模块、AI分析模块。 功能层需要贴近用户使用场景,主要有管理、展示两类功能,在建设的过程中可以不断丰富功能场景。
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一、如何做好运维监控?
现在大势所趋的AIOps智能运维对于现在的传统监控工具就起到很好的赋能作用。
对于已经构建集中监控的企业，新建立的AIOps智能告警系统可以和既有的系统协同工作，这里会有一个并存的过程；在第二阶段，就可以随着智能监控的日益成熟逐步完成转型，也就是将主要的工作舞台迁移到智能集中监控系统；
对于还未构建集中监控的企业，完全可以换道超车，直接建立具备智能运维能力的集中监控系统。
我们下面以擎创科技的夏洛克AIOps告警辨析中心为例，来展开分析这种AI赋能的几种方式：
1. 对既有的完全基于经验进行规则梳理的处理方式的智慧赋能
夏洛克AIOps首先可以通过算法甄别重复性、相似性、相关性事件来进行告警事件的自动化抑制，从而使运维人员无须费心费力总结这些规则就能够达到很高的降噪压缩比，而同时，既有的规则仍然可以同时运行，因此夏洛克AIOps能够有效结合机器学习的洞察能力和既有运维经验所梳理的规则，充分提升了告警质量。
2. 对事件的精细化分析能力的智慧赋能
仅仅是在告警处理时降低噪声是远远不够的，传统监控往往是败在告警的分析能力不足上，看似监控是实时性更重要，但对于已发生的事件是否能进行有效的分析，直接关系到未来类似事件的处理能力是否能够提升，这一点往往在管理上重视度不够，任何事件发生，都应该以这样一种管理思路去分析。
3. 通过建立人工和智能相融合的迭代反馈机制促使监控持续优化
人不是万能的，有其局限性，但AI同样也有其局限性。因此关键在于如何利用AI的洞察力结合人的经验迭代反馈。在夏洛克AIOps告警辨析中心，告警的处理机制就是人机融合的典型例证。
二、如何对产品运营情况进行监控
一、产品初期阶段
该阶段产品处于一个雏形，面临功能不够全面，用户认知度低等问题，那对于产品运营来说，用户侧：我们需要做在有限的用户群体中建立自己的用户团队， 该团队职能包括：提交产品的问题、提出产品未来改进意见。这2点是重点，可能很多朋友都会说，这里为何不包含让用户帮助我们推广产品？由于产品在初期阶段 功能不够全面，很多功能体验都属于首次展示给用户，如果贸然去推广产品很容易让用户对这个产品产生不好的口碑，毕竟在互联网用户的选择成本非常的低，只需 要点一下鼠标我们的产品可能就被别的产品替换了，因此这里需要非常的谨慎。产品侧：根据用户提出的问题进行不断改进。另外在初期如果有条件建议对整个产品 建立完善的监控系统。近可能的将监控粒度做到最细，细致到一个按钮、一个链接。这里我们可能会一下面对大量的数据无法应对的困惑，但是到后期的二三阶段大 家就会发现这些东西将会发挥出他的作用。
二、产品中期阶段
该阶段，产品进入相对稳定的迭代周期，用户群体也相对稳定，面临着可能是一群远比我们强势的竞争对手，那该阶段我们需要怎么做？用户侧:持续扩充自 己的用户团队，由于有前期的用户群体作为铺垫，这个时候可以筛选出一部分高端用户我们可以将这群用户作为重点培养对象，他们将会成为我们中后期产品推广和 形成口碑效益的领导用户。而对于其他用户，紧紧需要让这些高端用户去管理和筛选即可，毕竟用户越来越多而产品经理可以抽身出来只需要去引导重点用户即可。 在产品侧：持续根据用户反馈来做产品修正，这时用户反馈了大量的需求，我们就需要通过第一阶段的统计数据来进行对比筛选分析。最终将用户的需求划分开，我 们只需要重点关注用户对于我们的核心的需求。
同时，如果技术有条件，则可以尝试对产品进行灰度放量等技术手段配合产品运营去监控通过改进后的运营效果。
三、产品的中后期
该阶段产品具有相对稳定和庞大的用户群体，同时对于用户的基本需求挖掘到了一定的时候，同时数据伴有增长缓慢的趋势，在该阶段我们则需要通过对用户 进行个性化运营让用户在产品中有五星级的感受。用户侧：发挥用户的力量特别是通过我们培养的高端用户的力量去营造我们的产品口碑。而在产品侧，我们则可以 通过对用户在产品内行为的统计、分析来为运营做出数据上的支持，通过这些数据我们可以讲我们的内容按照用户的喜好推送给用户让每个人感受到的内容其实都是 根据自己喜好来推送，而不是常规的内容推荐。
所以一个好的产品运营是关键，一个好的运营数据是关键，作为运营类的产品经理跟多的是注重如何去推广这个产品、如何去一鸣惊人。产品运营官家在于用心，如果连用心都不会去，那么这样做出来的产品中就不会有什么感情，只会是烂东西。
到此，以上就是小编对于运营监控的基础的问题就介绍到这了，希望介绍关于运营监控的基础的2点解答对大家有用。
