AIOps话你知

Posted 2021-04-24 苏宁云Cloud

Gartner发起的2018年度CIO调查中，三千余名CIO均把数字化业务和数字化转型作为业务工作的重点。越来越多的大型企业将大数据、人工智能技术应用于IT管理，因此AIOps在业内引起了很大的关注。

 

AIOps是什么

 

AIOps的概念由Gartner在2016年提出，在《Market Guide for AIOps Platforms》报告中作出如下定义：AIOps即AlgorithmicIT Operations，AIOps平台是结合大数据、人工智能或机器学习功能的软件系统，用以增强和部分取代广泛应用的现有IT运维流程和事务，包括可用性和性能监控、事件关联和分析、IT服务管理以及运维自动化。

国内清华大学裴丹教授将AIOps解释为Artificial Intelligence for IT Operations，即将人工智能应用于运维领域，目标是基于已有的运维数据(日志、监控信息、应用信息等)，通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维所未能解决的问题。目前在国内外顶尖互联网公司得到了应用，且其前景被业内所一致看好。

从人工运维，到依赖于人为指定规则的自动化运维，再到，展现了运维管理工作不断演化升级的过程。如果说DevOps强调开发与运营的紧密结合，那么AIOps就是DevOps在运维侧的高阶实现。

AlOps可以不依赖于人为指定的规则，主张由机器学习算法自动地从海量运维数据中不断地学习，不断地提炼并总结规则。相当于在自动化运维的基础上，安装了一个人工智能大脑，指挥监测系统采集决策所需数据，基于数据做出分析与决策，并指挥自动化脚本去执行该决策，涵盖IT监控、应用性能管理、外网监控、日志分析，系统安全等方面。

AIOps始终聚焦于“运维”这个核心词，其目标是“利用大数据、机器学习和其他分析技术，通过预防预测、个性化和动态分析，直接和间接增强IT业务的相关技术能力，实现所维护产品或服务的更高质量、合理成本及高效支撑”。市场上的相关产品也是围绕这个目标、由运维部门主导的。

 

现阶段AIOps的发展：重在落地

 

据Gartner预测，至2020年，将近50%的企业会在业务和IT运维方面采用AIOps，这一比例远远高于今天的10%，AIOps将会在未来2、3年中进入高速发展阶段。

立足于AIOps，IT部门可以获得强大的自动化IT决策和运营管理能力，并能对业务质量和用户体验进行准确检测和持续优化。但理想与现实之间往往存在着一定的差距，目前阶段的AIOps可以理解为：通过深度整合IT数据资源与运维的实际场景进行深度集成的，同时结合了大数据以及机器学习技术，以多种维度和分析场景为展现的智能辅助分析平台。

当前阶段的AIOps平台主要适用于中大型客户，并需要构建者在行业领域相关知识、对应行业运维场景知识和机器学习相关知识上具有一定的储备。

，成为行业标准的制定者之一。在AIOps实践方面，苏宁自主研发的“云穆立体式智能监控平台”已经走在了前面，它能够为用户提供从系统监控、问题定位、实时告警到决策分析、故障自愈的一站式解决方案。

(推送内容和图片源自互联网，部分内容有所改动。)