智能运维是现代IT管理的重要组成部分，它通过自动化和智能化手段提升运维效率，降低故障率，保障系统的稳定性和安全性。在“智能运维之数据化运维构筑智能运维能力”中，主要涉及了以下几个关键知识点：
1. **运维进化**：运维从传统的人工操作逐步发展到脚本化运维、DevOps（开发运维一体化），再到现在的AIops（人工智能运维），体现了运维工作从手动到自动，再到智能化的趋势。数据化运维是这一过程中的重要阶段，它强调利用数据驱动运维决策，提高运维的精准性和效率。
2. **数据仓库**：数据仓库在智能运维中扮演着基础性角色，它是数据集成和分析的核心。通过数据仓库，可以将来自不同源头的数据（如DB、API、日志等）统一管理，进行清洗、整合，形成结构化的业务数据，便于后续分析和应用。
3. **知识图谱**：知识图谱用于构建运维领域的语义网络，它可以将运维中的各种实体（如服务器、交换机、应用、机房等）和关系（如异常检测、根因分析等）组织起来，实现快速查询和关联分析。结合Elasticsearch等搜索引擎，可以提供强大的运维搜索能力。
4. **智能监控**：智能监控是通过异常检测、根因分析和故障预测等技术，实现对系统状态的实时感知和智能响应。例如，通过对原始指标的预处理和象征抽取，运用算法进行异常检测，再通过DBSCAN等聚类算法识别日志异常，从而提前预警并定位问题。
5. **运筹优化**：运筹优化在运维领域主要用于解决资源分配、流量优化等规划问题。例如，通过运筹学方法平衡多集群的容量，合理分配用户配额，以及优化应用间的通信流量，确保资源的有效利用。
6. **数据分层与数据工具**：数据仓库通常采用分层设计，如ODS（Operational Data Store）、DWD（Data Warehouse Detail）、DWS（Data Warehouse Summary）和ADS（Application Data Service）。这种分层有助于简化数据加工过程，减少重复劳动，降低错误概率。同时，利用阿里云的技术栈，如LogService、DataWorks、MaxCompute等，可以构建高效的运维数据仓库。
7. **Chatops**：Chatops是将协作和操作流程融入到日常对话中，通过集成Elsticsearch和钉钉，实现对话即搜索，提升运维沟通和工作效率。
智能运维借助数据化运维，通过数据仓库的构建、知识图谱的应用、智能监控的实施以及运筹优化的策略，实现了运维工作的高效、智能和自动化。这些技术的结合不仅提升了运维团队的工作效率，也使得系统的稳定性、可维护性和服务质量得到了显著提升。
