AIOps时代|人工智能如何赋能传统IT运维

Posted 2021-04-24 听云

Gartner 预计在2020年 AIOps 的使用率将会达到50%甚至更高，所以 AIOps 将会是业务运维场景下的大势所趋。

因此，遇到这样的情形你会怎样做呢？它是一个每一位IT运维专家都会面临的故事，他们度过了许多个不眠之夜，寻找着触发突发事件的关键点。

由此来看，随着公司越做越大，运维的场景也将会变得越来越复杂。那么仅仅依靠人工经验的运维工作将会变得捉襟见肘，所以就必然会走向基于机器学习算法的智能运维（AIOps）。另外人工智能和机器学习技术的发展，也推动大量依赖人脑决策和手工操作的IT 运维向着AIOps智能运维的方向快速前进。

要想把 AI 引入运维，就需要用 AI 的各种算法逐个攻破运维场景的各种难题。无论是时间序列异常检测，故障根因分析，业务调度等工作，都将会在 AI 的作用下变得容易完成。通过 AIOps 的发展，运维团队的工作效率将会得到大幅提升。特别是当人工智能与基于大数据的业务运维管理平台整合，在告警过滤、异常监测、自动修复等环节发挥效用，就能把IT部门从繁复耗时、容易出错的基础运维工作中彻底解放出来，专注于更有价值的业务运维。

日常的运维工作中痛点分析

• 业务量日益增长，依赖关系复杂

随着公司的发展，业务量急剧增长，很多企业系统庞杂，各业务与应用间的调用关系难以确认，各调用链间性能难以评估。

•  无法筛选重要告警

当我们的大脑在短时间内接收到大量的信息，达到了无法及时处理的程度时，实际上就处于“拒绝服务”的状态，尤其是当重大故障发生，各种信息、蜂拥而至的警报同时到达时。怎样从成千上万条信息中发现有用的，过滤掉重复的、抖动性的信息，或者从中找出问题根源，从来都不是一件容易的事情，所以业界流传着“监控容易做，告警很难报”的说法。

•  IT运维部压力及效率问题

庞大的数据流，导致运维人员的工作量急剧增加，甚至7*24小时的监控都无法排查出问题的根源所在，从而影响业务增长以及用户体验。

使用AIOps平台可增强各种IT运营流程，包括异常检测，智能告警、事件关联和根因分析，从而改善监控，服务管理和自动化任务。

基于AIOps的价值体现

• 依赖关系自动检测

可持续发现并自动检测环境中的各种依赖关系，实时掌握各依赖关系的性能，提升用户体验。

• 重要告警识别

实现跨服务和应用程序进行告警事件关联，帮助用户排除警报信息干扰，减少噪音，聚焦最可能的根本原因，大幅降低MTTR

•  降本增效

迅速获取到发生故障的来源，帮助企业IT运维部门提高监测以及解决问题的效率。

听云AIOps能力体现

AIOps数据处理引擎：不依赖人为指定规则，由机器学习算法配以神经网络模型从海量数据（性能指标、业务指标、日志等）中进行深度学习，并能够基于场景自我进化算法模型。同时通过自主策略指挥采集端数据输入，完成智能的数据分析，用于输出可视化视图或指导自动化工具进行执行层操作。最终构建以AI为核心的中枢调度管理平台，实现质量、成本、效率三者兼顾的智能化运维。

听云AIOps采用一体化监测方案，在IT运维工作中进行实时异常监测，持续性深入到业务环境中，并对海量告警进行重点筛选，帮助IT运维人员提升效率，助力企业业务顺利增长。

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关于听云

听云专注数字化监控13年，拥有国内领先的数据获取能力，为各行业企业提供完整覆盖用户端、网络、服务器端全栈实时的监控与大数据智能分析平台，帮助企业提升系统性能表现，改善用户体验，加速业务创新。

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