运维工程师的“班味”是从风险管理就加重的。

什么是班味呢？指的是打工人身上特有的疲惫气质， 面色憔悴、双目无神和腰酸背痛都是“班味”的显著表现。习惯性回复“收到，马上来”、不自觉唉声叹气、下班也提不起精神等症状，则说明运维工程师的“班味”已经深入灵魂。 不管以前多么开朗阳光， 一旦上过班，你的气质就变了 。

对运维工程师来说，扎心的是明明已经下班，班味儿却时刻笼罩头顶，让工作和生活的边界逐渐模糊，收到告警得多看一眼，遇到故障还得紧急救场，昔日清澈天真的大学生已消失，如今有的都是职场人专属的条件反射。

我们试着另辟蹊径远离班味儿（不是辞职）。在工作之内，简单、智能、高效 地 处理工作，让下班回归生活，不然这股班味或早或晚都得焊死在身上。

运维工作的核心在于稳定，风险管理则贯穿于监控对象的整个生命周期，识别、评估、应对风险是关键环节。我们着重从预防和管理方面去提升效率。

提高风险识别场景是保障运维安全，提升运维效率的关键。事中响应不如事前预警，运维价值最大化是将风险扼杀在摇篮中。

提高风险预警依赖于常态化的运行风险识别机制，通过全栈监控系统，AI趋势性预测，快速发现及时响应，建立数字化的风险预防机制。

资产统一纳入监控系统，对每个资源节点的状态、性能进行实时监控。 监控不漏报、少误报、高响应，从风险角度重点关注，即时发现风险，包括众多风险监测。 高效应对规模庞大的基础设施，网络设备、服务器、存储、应用等。

监控系统健康度，通过系统视图展示各个资产运行的状态，业务拓扑图、告警列表趋势等。 告警管理上，模拟客户行为，先于客户发现风险，从风险角度重点关注业务层面的风险发现。 帮助工程师快速对故障进行诊断，提前感知风险，防患于未然。

实现精准告警、异常检测、根因定位和容量分析等场景。 实现故障快速响应： 能发现问题，也能提供解决方案。

根据历史数据， 计算指标会超出每个阈值的次数， 来预测设定条件下告警数量。 用户根据趋势算法，可以提前预防， 既能在业务高峰期减少信息发送进行降噪， 同时在业务低谷期可以全部发送防止遗漏 高效解决异常问题，提高系统的稳定性。

当服务器或应用发生故障时告警信息内容非常多，定义告警的主次，智能降噪，降低噪音干扰，在提高告警管理效率方面有更高的价值。

根据业务调整算法推荐的阈值， 将告警分为 p1-p5级5个不同级别的告警， 用户根据 触发告警时显示的告警级别， 提高响应决策并合理分派资源。

利用人工智能和机器学习算法， 自动识别和过滤不必要的告警， 通过分析历史数据，学习系统行为和模式， 自动识别和过滤掉不重要的告警， 保留真正重要和有价值的告警， 从而 减少运维团队负担，降低内耗。

提供 7*24 在线值守，配备 moc 专家和二线专家团队，提高事件的响应及处理效率，大大降低人力成本和专家技术成本。

代替人力巡检，主动、快速地对IT运行风险的发现与评估，最大可能地发现存在隐患， 同时有针对性地提出预警及解决建议，最大限度降低系统运行风险。