软件与互联网 · 智能运维与巡检
盼之网络借助阿里云STAROps构建自动化运维体系
通过引入阿里云STAROps,盼之网络实现运维智能化升级,故障定位效率提升50%,整体运维效率提升3倍。
业务效果
问题定位时长平均缩短50%
未披露
业务效果
整体运维效率提升3倍
未披露
业务效果
实现从被动救火到主动巡检的转变
未披露
01
业务背景
盼之网络成立于2018年,旗下“盼之代售”平台于2024年升级为“盼之游戏服务”,覆盖300余款游戏,提供账号代售、中介担保等服务,用户规模达千万级。
02
遇到的问题
随着系统升级为云原生架构,系统数量激增、关联关系复杂,导致运维门槛高:需分别学习SLS、ARMS、Prometheus等云产品语法,排查依赖专家经验;风险发现滞后,被动救火;传统AIops方案需大量二次开发,落地周期长。
03
AI 解决方案
引入阿里云STAROps,参考《全域运维自动化解决方案》构建自动化运维体系:利用大模型进行智能根因分析,实时接收异常信息并快速定位问题;配置定时巡检任务,覆盖数据库、中间件等核心云产品,每日自动巡检并推送报告至钉钉,实现风险主动发现。
- 1将服务异常信息和告警实时推送给STAROps。
- 2STAROps利用大模型进行根因分析,定位问题。
- 3配置定时巡检任务,覆盖核心云产品。
- 4每日自动巡检,生成报告并推送至钉钉群。
- 5根据巡检报告中的修复建议处理风险。
- 6通过自然语言描述问题,降低使用门槛。
04
实施结果
业务效果:问题定位时长平均缩短50%
业务效果:整体运维效率提升3倍
业务效果:实现从被动救火到主动巡检的转变
业务效果:降低了云产品使用门槛,无需专业经验
05
风险与边界
STAROps依赖云监控2.0数据统一接入,需要预先构建拓扑;大模型分析结果可能存在误判,需人工复核。
该案例展示了如何利用AIops工具降低运维门槛,实现自动化巡检和智能排查,对游戏行业等依赖复杂系统的企业具有很好的参考价值。
适合
运维团队规模较小、系统复杂度高的企业希望从被动救火转向主动运维的企业
前置条件
已采用阿里云云原生架构具备云监控2.0数据接入能力
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写;关键结论应可追溯到以下材料。