對廣大從事ICT領域維運的工程師們來說，工作的最大目標莫過於努力維持網路與各種資訊系統的最高可用度。市面上的維運輔助工具大多是採取定期而持續性的採集狀態，搭配一個根據經驗所定義出來的閥值對目標系統進行監控。只是當需要被監管的設備數量非常龐大時，這種較依賴人力的作業方式對維運工作幫助有限，只有告警卻無法提供障礙根源分析。

---

在上一期的電子報裡，筆者曾說明IT維運三種主要數據SNMP/Flow/Syslog其分別的用途以及做到整合關聯分析後對日常維運工作所帶來的效益。本期文章則著重在如何運用智慧學習的技術將收集到的SNMP/Flow/Syslog數據做更深層的應用，目的是比傳統僅監控發告警的模式做到更進階，可以幫助維運人員清楚地掌握全域狀態、快速定位障礙根源、提升IT系統的穩定度與運作效率，進而強化資安防禦能力。

大家對於AI(Artificial Intelligence)人工智慧這個名詞並不陌生，其相關的運用已經實際滲透到各樣的領域裡。N-Robot是N-Partner公司最新規劃發表的智慧維運助手工具，其最大的特點就是維持背景運作模式，將收集到的大量數據進行學習與運算，諸如運用最小平方演算法推測網路流量以及CPU使用率的未來走勢；運用高斯分佈演算法建立合理使用閥值區間；即時比對當下數值與歷史用量的差異抓出異常暴量等。過程中不需要人力的介入設定固定閥值，N-Robot就像是一位智慧的維運幫手，適時提醒管理者應該注意的障礙根源以及CPU與網路頻寬使用率微量成長的趨勢走向。

另一方面，N-Robot運作時也會完整記錄N-Reporter/N-Cloud使用者的操作歷程與偏好，當使用者經常關心的報表出現了值得注意的變化時將主動提醒。

N-Robot能夠分析多種情況間的關聯性，幫助IT維運人員省去在眾多告警與事件中耗費人力與冗長時間只為了找出障礙根源。以下舉幾個實際案例說明：

【案例1-網路重要閘道防火牆CPU衝高】

【案例2-DNS NXDomain(不存在域名)查詢數增加】

【案例3-寄送郵件數量異常增加】

【案例4-非常態工作時間的檔案下載與修改行為】