AIOps指多層技術(shù)平臺，這些平臺采用分析和機器學(xué)習(xí)技術(shù)分析從多種IT運營工具和設(shè)備收集的大數(shù)據(jù)，智能運維 aiops自動實時確定并應(yīng)對問題，從而實現(xiàn)IT運營的自動化和增強。
Gartner預(yù)測，我們會看到當(dāng)前的IT應(yīng)用程序會發(fā)生劇變，而且我們管理整個IT生態(tài)系統(tǒng)的方式也會改變。這些變化的關(guān)鍵是Gartner所稱的AIOps平臺。
今天，ServiceHot為大家分享的是什么是AIOps，以及推動其發(fā)展的力量有哪些。
1、數(shù)字化轉(zhuǎn)型
了解數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何引發(fā)Gartner的AIOps平臺出現(xiàn)非常重要。數(shù)字化轉(zhuǎn)型包含云計算的采用、快速變更和新技術(shù)的實施。它還要求將關(guān)注的重心轉(zhuǎn)向應(yīng)用和開發(fā)人員，更快地開展創(chuàng)新和部署，并且贏得新的數(shù)字化用戶–機器代理、物聯(lián)網(wǎng) (IOT) 設(shè)備、應(yīng)用編程接口 (API) 等–而企業(yè)過去無需為這些用戶服務(wù)。所有這些新技術(shù)和用戶將傳統(tǒng)性能和服務(wù)管理戰(zhàn)略與工具推到了其能力極限。
Gartner采用AIOps一詞描述應(yīng)對這些數(shù)字化轉(zhuǎn)型問題所需的IT運營描述變化。
2、什么是AIOps？
AIOps指多層技術(shù)平臺，這些平臺采用分析和機器學(xué)習(xí)技術(shù)分析從多種IT運營工具和設(shè)備收集的大數(shù)據(jù)，智能運維 aiops自動實時確定并應(yīng)對問題，從而實現(xiàn)IT運營的自動化和增強。
簡單的說，AIOps就是指IT運營分析和管理(ITOA/ITOM)體系與大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)結(jié)合的產(chǎn)物。
Gartner解釋了AIOps平臺如何采用圖1所示模式而運行。AIOps包含兩個主要組件：大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)。它要求摒棄孤立的IT數(shù)據(jù)，以整合觀測數(shù)據(jù)（例如在監(jiān)控系統(tǒng)和工作日志中發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)）和大數(shù)據(jù)平臺內(nèi)部的交流數(shù)據(jù)（通常存在于工作單、事故和事件記錄中）。
然后，AIOps自動化運維針對匯總的IT數(shù)據(jù)實施一種綜合的分析和機器學(xué)習(xí) (ML) 戰(zhàn)略。這樣做的預(yù)期成效是獲得持續(xù)的洞察力，進而采用自動化能力實現(xiàn)持續(xù)改進和修復(fù)。AIOps可視為核心IT功能的持續(xù)集成和部署 (CI/CD)。
3、AIOps業(yè)務(wù)價值描述
AIOps工具平臺是AI人工智能與傳統(tǒng)IT運營的融合，當(dāng)AI的強大功能應(yīng)用于IT數(shù)據(jù)中心運營管理時，它將徹底重新定義基礎(chǔ)架構(gòu)管理方式。 比如：
>容量管理和規(guī)劃
>資源配置管理
>異常檢測
>風(fēng)險監(jiān)控與報警
>數(shù)據(jù)分析與預(yù)測
4、AIOPS發(fā)展趨勢
基于ServiceHot解決方案團隊經(jīng)驗、訪談、觀察、思考和實踐得出的AIOps發(fā)展趨勢，即行業(yè)多樣化、產(chǎn)業(yè)生態(tài)化、數(shù)據(jù)多樣化、場景多樣化、場景精細化、算法服務(wù)化、技術(shù)平臺化、落地加速化、成熟度評估的標(biāo)準(zhǔn)化。
趨勢一：落地的多樣化
多種渠道采集到的信息清楚表明：現(xiàn)在開始落地AIOps的，除了互聯(lián)網(wǎng)公司、銀行以外，證券、保險，電力、運營商、工業(yè)制造、國家機關(guān)、自動駕駛公司也都在嘗試AIOps落地。
趨勢二：產(chǎn)業(yè)生態(tài)化
“產(chǎn)、學(xué)、研、用”各方也都在積極跟進，形成了一個AIOps生態(tài)系統(tǒng)。在這個生態(tài)系統(tǒng)里，專業(yè)的人負(fù)責(zé)專業(yè)的事，有越來越多的學(xué)術(shù)機構(gòu)從事AIOps原理研究；由機構(gòu)用戶負(fù)責(zé)提出實際需求，由有預(yù)研能力的廠商把AIOps原理上的突破變成實際落地效果；有負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)采集、接入、存儲等的廠商，還有負(fù)責(zé)集成、交付、維保等的廠商。也就是說，“學(xué)、研、產(chǎn)、用”幾方專業(yè)分工，通力協(xié)作。AIOps產(chǎn)業(yè)生態(tài)化在AIOps落地過程中是一個重要的里程碑，會大力推動AIOps的更快落地。
趨勢三：數(shù)據(jù)多樣化
數(shù)據(jù)中心的系統(tǒng)物理架構(gòu)和軟件架構(gòu)都非常龐大復(fù)雜。因此我們必須采集、治理、融合多種運維數(shù)據(jù)源、從中提取對運維最有用的信息，幫助我們了解數(shù)據(jù)中心最新最全的運行狀態(tài), 從而為AIOps的眾多場景服務(wù)。因此我們說AIOps數(shù)據(jù)多樣化是必然趨勢。
趨勢四：是AIOps場景多樣化
aiops幾個大場景：即異常發(fā)現(xiàn)、事件發(fā)現(xiàn)、事件分析、系統(tǒng)畫像、圖譜豐富等。每一個大場景會包含很多的具體場景，比如“事件分析”大場景就包括“異常機器定位”、“交易鏈條定位”、“多維度異常定位”等多種類型的事件分析。也就是說，當(dāng)用戶認(rèn)識到AIOps能實際幫助到運維的時候，會自發(fā)與生態(tài)系統(tǒng)中的伙伴共同找到越發(fā)多樣化的AIOps場景。
趨勢五：是AIOps場景精細化
如下圖所示，異常檢測（也就是通過分析監(jiān)控數(shù)據(jù)自動發(fā)現(xiàn)運維故障）就包含單指標(biāo)異常檢測、多指標(biāo)異常檢測、多維度異常檢測、日志異常檢測等等。而單指標(biāo)異常檢測在檢測業(yè)務(wù)、機器、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫、存儲系統(tǒng)、批處理的異常時，其場景和檢測側(cè)重點會有所不同，因此需要針對精細化的具體場景進行AIOps異常檢測算法的適當(dāng)調(diào)整或適配。
第六個趨勢：就是AIOps算法服務(wù)化
為了避免AIOps場景多樣化和精細化導(dǎo)致的落地工作量增加，我們必須把各類場景用到的AIOps算法共性部分抽象提煉出來作為公用模塊，為多個場景服務(wù)。如下圖所示，從日志數(shù)據(jù)測量出的指標(biāo)數(shù)據(jù)的異常檢測，就可以復(fù)用單指標(biāo)異常檢測這一算法模塊，并且這一算法模塊已經(jīng)服務(wù)化，即可以通過API直接調(diào)用。
第七個趨勢：即AIOps自動化運維技術(shù)平臺化
AIOps技術(shù)平臺化打穿多個場景、多個數(shù)據(jù)源、多個算法。如下圖所示，上面輸入的是各種運維監(jiān)控數(shù)據(jù)，輸出的就是我們所需要的各種運維智能，中間是各種服務(wù)化的AIOps算法。不管具體的某個運維場景有什么樣的特點，我們都可以通過整體平臺進行自由組合和編排，從而高效落地該運維場景，避免傳統(tǒng)方法的重復(fù)低效落地。
趨勢八：AIOps新算法落地加速化
以往一個新算法研制出來后，需要大量的工程工作配合才能讓新算法產(chǎn)生實際效果。有了平臺化之后，只需要通過編排把該新算法、新算法所需數(shù)據(jù)、已有工程工作“串”在一起，就能夠快速落地。比如做了一個0day攻擊檢測算法ZeroWall，我們在一家具體機構(gòu)進行嘗試的時候，一周內(nèi)捕獲28種0day攻擊，每天捕獲上萬條0day攻擊，每天誤報數(shù)0到6個。如果按照以往方法，我們要花大量的時間去做ZeroWall的落地工作，而有了AIOps平臺化， ZeroWall的落地工作就快了很多。
趨勢九：AIOps和超自動化
超自動化被Gartner引用為2021年的領(lǐng)先技術(shù)趨勢之一，它融合了機器人流程自動化（RPA），人工智能，機器學(xué)習(xí)，業(yè)務(wù)流程管理（BPM）和高級分析功能，以使進入的業(yè)務(wù)流程實現(xiàn)自動化。隨著大小企業(yè)加快其數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃，超級自動化已成為使人類智能與AI保持一致的一種手段-一種周期性的伙伴關(guān)系，這種協(xié)作可以看到由數(shù)據(jù)饋送的任務(wù)的自動化，從而幫助人類做出有意義的決策和提高生產(chǎn)力。
5、AIOps 自動化運維 與 ITSM
AIOps工具是運維人員不可缺少的工具，在IT服務(wù)管理體系中，充當(dāng)運維和工程師的眼睛，他可以主動發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)架構(gòu)和系統(tǒng)底層已經(jīng)出現(xiàn)或者即將出現(xiàn)的問題，（避免在客戶投訴時才發(fā)現(xiàn)問題）從而使得運維管理更加主動。
在ServiceHot ITSM一體化IT服務(wù)運營管理解決方案中，您可以選購智能監(jiān)控管理模塊，打通設(shè)備、服務(wù)臺、工程師之間的最后一公里，使得發(fā)現(xiàn)的問題都能及時傳到到相關(guān)負(fù)責(zé)人手上，并且確保在服務(wù)級別要求的時間內(nèi)解決處理，確保IT服務(wù)的可用性、連續(xù)性，充分體現(xiàn)IT管理價值。
