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随着信息技术的快速发展,分布式架构已经成为主流的系统架构形式。基于分布式架构的系统具有资源利用率高、可扩展性好等优点,已广泛应用于各类企业信息系统之中。分布式监控系统应运而生,它通过在各个节点部署轻量级代理程序,实现对分布式系统的监控数据采集和分析，有效地解决了分布式场景下复杂的微服务调用链路与指标监控难题。但随着IT架构和业务规模越来越庞杂，一次分布式服务请求往往会涉及几十甚至上百个服务或方法，而分布式系统的指标监控、异常发现、故障定位及故障修复等仍主要依赖人工经验进行配置、维护及操作，运维效率相对较低，无法适应生产故障发现、定位和修复的“1-5-10”要求，影响分布式系统的整体可用性。

中国工商银行已于2015年开启了IT架构转型工程，截至目前分布式体系已基本覆盖行内大部分应用，日均服务调用量近200亿，各类业务场景交易复杂多样，现有的分布式监控运维体系正面临越来越大的压力，如何更快速有效的发现生产性能隐患并及时修复故障，成为摆在中国工商银行面前的一大难题。在此背景下，中国工商银行借鉴行业先进实践经验，立足行内庞大的系统及业务监控需求，将人工智能算法引入监控运维平台，积极探索并打造智能运维体系，提升异常发现、故障定位及故障应急处置效率，解决了海量交易场景下的分布式体系监控运维难题。

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