随着數字化更新，裝置系統的增多，業務的增長，還有其他林林總總的原因，導緻物聯網運維人員即使技術過硬，加班加點地維護、探查，也無法實作24*7不間斷運維。反而，運維人員所面臨的挑戰有了許多改變：
1、由于網絡不穩定，導緻裝置間歇性離線狀态
2、由于電池容量限制，很多 IoT 裝置無法做到24小時線上，裝置沉睡處于離線狀态
3、由于業務、工時等因素的周期波動，人為的開關機導緻進入離線狀态
裝置的上下線是經常性頻繁發生的，這一現狀帶來一個新的挑戰，即：如何有效獲知群體裝置中出現了線上裝置數的異常情況？進而采取措施減少對業務的影響。
此次，阿裡雲物聯網平台增值服務全新釋出，新增智能運維服務解決了依靠傳統運維無法滿足海量裝置及豐富名額的運維管理需求。阿裡雲物聯網平台采用基于人工神經網絡的智能算法，實時檢測裝置上報資料，動态計算智能基線及基準區間，取代傳統的人工規則的方式對異常資料進行探測和告警，實作24*7無人值守的智慧化運維，可以幫助戶客戶在第一時間獲悉名額異常狀态，降低運維風險，提高裝置運維效率和品質。
智能運維優勢展現在哪些方面？
· 豐富的資料診斷名額
提供網絡連接配接成功率、裝置離線原因、雲對接次數等豐富的資料診斷名額檢測裝置，幫助您全方位、多角度分析定位問題。
· 自動拟合智能基線
無需手動配置裝置名額異常的門檻值，基于裝置運作資料，通過機器學習算法自動生成名額智能基線，幫助您識别及智能化管理名額異常的裝置。
· 異常檢測報警
支援對裝置名額進行實時監控，當監控項達到報警門檻值，觸發報警通知，便于您及時識别裝置異常。
智能運維能做什麼？
· 診斷名額
可視化展示目前執行個體下資料診斷名額，包括網絡連接配接成功率、消息到達率、端到雲連接配接耗時等，幫助您檢視和分析裝置的運作狀态。
· 智能基線
基于機器學習算法自動生成名額智能基線，通過智能基線檢測異常名額，有效避免靜态門檻值報警以及誤報。
· 裝置離線分析
根據裝置離線發生的時間區間以及裝置的未重連時長統計離線裝置的特征，包括離線次數、離線區域分布等，幫助您全面了解、分析離線裝置的情況。
· 裝置診斷
針對指定裝置提供異常項目診斷服務，包括裝置離線異常、上下行消息異常、規則流轉消息異常等，并根據診斷結果給出相應的排查處理建議。
案例分析
對于單個裝置，離線的時刻存在随機性，當把運維統計的視角切換到群組裝置時，線上裝置數則會呈現規律性。根據曆史資料所反應的規律，可以獲知異常的裝置上下線行為，并進行告警，降低離線損失。
如下圖所示，某充電裝置企業線上的裝置數不斷的波動，蘊含随機性的同時也随同工作日時間有規律的起落，在第二天的下午出現了較大範圍的掉線情況，AIOPS可以有效發現這一情況，及時告警。
AIOPS智能運維算法通過對裝置組的大量曆史資料進行自回歸模組化，利用神經網絡抽取曆史時序特征，進而指導對目前資料的判斷，當發生異常時可以及時告警，并通過短信、釘釘等管道通知使用者，避免不需要的損失。
現新使用者首次僅需1分錢即可開通智能運維服務
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