AI-108将 | 擎创杨辰：从“脑白金到AIOps”，亲历中国运维20年

Posted 2021-04-24 小象

加入人工智能技术社区！

《AI108将》是AI时间全新的AI行业人物专访栏目。

艾伦·麦席森·图灵说：有时，那些人们对他们并不抱有期望的人，却能做到人们不敢期望的事情。Sometimes It's very people who no one imagines angthing of who do the thing no one can imagine.

百度李彦宏说：为什么大家觉得人工智能没有用？我在美国读书的时候，我就很喜欢人工智能这门课，但是学完之后，教授说其实没用。

“人工智能没有一个真正有商业价值的应用，你将来靠这个是找不着工作的。”

现在，全球AI领域从业人员仅30万，但人才缺口达到了200万。

对AI不抱希望的美国教授，恐怕现在很难理解中国政府将人工智能写进《中国制造2025发展规划》的初衷。

但中国的AI从业者懂。

我们寻找在中国的人工智能领域已经占有一席之地，或者正在路上的创业者，投资人，专家和媒体人，试图通过他们的故事来拼起属于我们中国的AI谱系。将不可能变为可能只是前菜。我们希望几十年后科兹威尔的奇点临近之时，《AI108将》可以作为一部真实可信的历史文献，供后人（或许是机器人）参考研究。

ALL IN AI，ALL IN人工智能。

8月7号，立秋，我们在北京中关村创业公社采访了擎创科技创始人兼CEO杨辰。

立秋三候：凉风白露寒蝉鸣。宋时立秋这天宫内要把栽在盆里的梧桐移入殿内，等到“立秋”时辰一到，太史官便高声奏道：“秋来了。”奏毕，梧桐应声落下一两片叶子，以寓报秋收获之意。

对智能运维创业公司擎创科技来说，也算是一个报秋的日子。

“今年合同签约大约4000多万吧。”杨辰说。

创业三年，这个成绩颇为喜人。但要成就这三年，按杨辰的说法，需要在行业里深耕20年，还需要为未来10年做准备。前路未卜，道阻且长。

中国运维20年，由运维老兵杨辰为我们讲述。

像卖脑白金一样卖IT管理软件，这事儿长不了

改革开放后中国开始打破计划经济一统天下的模式转而发展商品经济，直到1992年邓小平南方谈话发表对社会主义本质问题的论述，才使人们对市场经济并不是资本主义发展所独有的经济手段，市场经济并不直接与资本主义社会形态相关联这一命题有了准确的认识，在随后召开的中共十四大上，社会主义市场经济体制被正式确立为我国经济体制改革的目标。

在此之前，中国一直是半计划经济半市场经济，国有体制尾大不掉，工作效率低下导致产品无竞争优势，很多国有企业一直靠国家的补贴苟延残喘，造成了巨大赤字和包袱。

彼时，朱镕基总理进行了大刀阔斧的改革，对国有企业实行关停并转，提高生产力，改善生产关系。

1993—2003年,也被称为国企改革的制度创新阶段。在《国企改革1998》一书中有一个鲜活的例子：1998年之前，我国大多数企业叫厂子；1998年之后，都叫公司。称谓的改变意味着现代化企业制度在中国正式落地生根，为现代化企业保驾护航现代运维体系亟待建立。一大批国外IT管理软件公司在中国落地生根，其中就包括当时全球排名第二的CA。

1998年CA在北京注册了独资公司——冠群电脑（中国）有限公司，员工超过200多人。刚刚从上海交通大学毕业的杨辰就是其中一员。按他的话讲，他进入了一个“脑白金市场”。

“脑白金是个什么市场呢？就是大家都搞不清楚脑白金到底是什么做的，但是在当时，任何人都会觉得脑白金很高档。送礼只送脑白金。原因很简单：他们认为脑白金是对生活品质的提升。”杨辰介绍说，CA当时在给销售人员做培训时，也希望他们像卖脑白金一样卖运维软件。好不好用不重要，重要的是“有档次”。

一面是改革的迫切需要，一面是市场的完全空白。靠着脑白金式销售，CA在有段时间甚至超过了甲骨文，赚得盆满钵满。但杨辰认为，这不是一个合理的市场表现。

“那个时候的市场非常粗糙。具体表现是：大众对于先进事物的接纳程度和实际使用的价值之间，产生了严重错配。他们就觉得这东西很高级，应该花很贵的钱去买。包括像新民晚报报社都会买百万甚至几百万级的CA软件。”

在90年代末纸媒黄金时代，营收过亿的报纸杂志社们花费几百万引入IT管理体系，并不令人惊讶。令人惊讶的事情是，一些企业购买昂贵的运维软件，仅仅是用来装门面的。

“上海一个非常大的全球性制造型企业，买了CA千万级的软件，主要以放在办公室的书架上为主，盒子摆了一书架但并不去使用……这是IT管理软件市场最容易赚钱的时代。只是短短的一两年时间，这个时代就破灭了，为什么？因为大家迅速的发现，花了数百上千万所获得的软件根本就用不起来！”

德鲁克认为可持续的商业才是好的商业。可以想见，靠面子的商业并不可持续。CA中国的美梦因时代而生，因时代而灭。

10年一觉终觉醒，CA退出中国市场。一同觉醒的，还有杨辰的商业理性。

有价值的产品客户用得才舒服

“有价值的产品客户用得才舒服，我卖得也踏实。”之所以这么说，是因为杨辰亲历过一件事。这件事对他触动很大。

杨辰在上海电信的一个项目中，客户买了CA几百万的一款软件，紧接着又买了一家英国小公司Micromuse的软件。这家公司小到在上海本地一个员工都没有。杨辰很疑惑，大而全的CA都满足不了客户需求，一家小公司能做什么？

带着这样的疑惑他回访了自己的客户。客户说，CA的产品是好，但是太难用。这家小公司新的产品虽然不全，但有一项技术很好用，叫常驻内存技术，非常快，是传统运维软件的几十倍。一招鲜，吃遍天。

“因为运维最关键的是要搞清楚故障、迅速地处理大规模的故障事件。那么当故障频发成风暴趋势出现的时候，这项技术能够迅速的把故障中的大量噪音给压缩掉，因为它处理速度非常快，所以能够迅速识别出在这么多的故障中，到底哪一些故障才是真正应该去关心的。 ”

“有一些技术创新虽然看上去并不像脑白金那样炫目，但是对客户的实际生产使用却非常有价值，客户会因为这个很实在的效用而愿意去买单。”

经此一役，杨辰的切实体会是：当你提供一些真正对客户有价值的东西时，这种价值才会使得客户与你之间产生一种信赖的关系。

与此同时，市场也在悄悄发生变化。

2006年，时任浙江省委书记习近平做客央视，他认为国企改革的动力源泉是民营经济。“民营企业多的地方、先发的地方，民营企业市场属性的一些东西对国有企业也有着客观上很大的影响，起着一个促进(国有企业)观念更新的作用。”

无论是深入市场化还是观念更新，体系化建设的必要性不言而喻。

据杨辰介绍，恰恰是在2006年，运维市场也经历了从工具化到体系化建设的转变。这一转变的标志性事件就是ITIL概念的确立。

ITIL是个名词，简单来讲就是当时英国商务部颁布的一套IT组织管理的最佳实践，后来几乎成了所有企业的IT组织如何去做管理的方法论和实施标准。 当这套实施标准出台的春风吹到中国来以后，标志性的使得中国企业的IT运维管理进入到了一个体系建设的时代。

“我当时所在公司叫Mercury，后来卖给了HP。后来我在08年加入了当时全球最大的运维管理软件公司BMC，BMC在03年的时候就推出了业务服务管理，其实都是为了去满足ITIL提出来的这套最佳实践。”杨辰介绍说，“大概从2006年开始，大家终于意识到运维人员去维护一个系统的行为其实是个系统工程，并不比医生看病来得简单，而且实际上可能会更复杂。因为它是好多好多医生去完成一个复杂的工作。”

同样道理，IT运维管理这件事情不是光靠几个工具就能完成的，更重要的是工具、流程和人之间的结合。也就是说任何一种运维管理能力的提升、效率的提高，不仅仅是靠工具本身的技术提升，还要包括使用工具的人的技能提升、相应的使用方法和使用流程的搭配才能够完成这个体系的建设。 “这是一个系统工程，一个比较复杂的系统工程。”

国际软件巨头的软件赶不上中国经济的发展

 只是谁也没有预料到这之后的中国经济开挂般地发展，而那套基于英国IT组织最佳实践标准，也渐渐难以应对海量的数据需求。

2001年中国的GDP只有1.16万亿美元，排在世界第6，在法国之后，是日本的1/4。而在2017年，中国的GDP达到了13万亿美元（2018年更高），比2001年刚加入WTO时增长了10倍，是日本的2.5倍。

“在中国大概近十几年的经济建设过程中间，中国企业的规模和复杂度相对05、06年是不可同日而语的。经过经济体制的改革，到13、14、15年的时候无论在任何一个行业都出现了一些世界级规模的企业。它们的复杂度、业务的活跃程度、创新程度其实都可以比肩全球性的企业。有一些特殊的行业，比如说像金融服务行业银行业，甚至出现了全球最大的银行：中国工商银行。这些企业对于运维管理的需求更蓬勃了，要求也更高了或者说是更贴合他自己业务需要。可是供应端都是一些美国企业。”

当时供职于BMC的杨辰把变化形容为“春江水暖鸭先知”。他注意到：以美国为首的跨国软件巨头的产品使用场景、以及处理能力达不到中国客户的要求。而中国客户呼唤国际型厂商能不能根据他们的需求进行一些考虑和改变？

但跨国企业往往面临全球化标准和区域市场需求的不匹配，这一点在BMC身上也不例外。

“一方面它不是特别重视；另一方面因为中美之间的关系,使得像BMC这样的企业在政治政策上是比较保守的。BMC是美国德州的企业，德州在美国是共和党的大本营,是比较保守的，所以它不愿意投入更新的技术（给到中国市场）。”

在当时尽数外国供应商的大背景下，微软、HP、IBM都采用了比较保守的商业策略，BMC只不过是无数轻视中国市场的外企之一。

真正让杨辰萌生退意的是两件事：

一件事是他当时作为BMC南中国区总经理，希望将研发中心落户上海，结果最后却搬到了印度。而在08年到14年，通过杨辰及其团队的共同努力已经使BMC成为中国运维管理软件市场占有率第一的产品。按杨辰的话来说，“（感觉）梦想破灭了”。

第二个打击是当时出现了一些大客户投诉的情况。当时华为、银联、中国银行、农业银行等规模大发展快的客户，都因为管理对象大到一定数量（接近1万台），结果出现了一些丢漏数据的情况。因为当时传统的ITOM产品处理层结构比较老化，使用的是传统关系型数据库的架构，不是大数据的架构，处理高并发大数据量效率很低，也缺乏贴合客户需求的管理分析场景，更不用提什么机器学习的场景，都没有。客户提出来的一些新需求没有办法被厂商理解和接受，但是存在的问题又没有很好的解决，支持跟不上。

“中国客户的规模膨胀的太快造成了国际厂商的产品跟不上中国客户成长的速度。倒挂的结果就是客户在运维的过程中出现一些严重的事故，而这些事故确确实实是因为当时提出来的产品的问题造成的。这使得BMC在中国的业务受到了比较大的影响，更重要的是产品没能为客户创造出应有的价值，我个人感觉到非常糟心。”

屋漏偏逢连夜雨。正当杨辰和BMC焦头烂额的时候，政策风向也变了。

2014年，中国人民银行联合银监会、保监会、证监会，先从银监会开始连续发文。要求在信息技术产业这一块逐渐的实现自主可控。

杨辰从三个方面总结了2014年ITOM行业在中国的新常态：

第一，由于政治和各种其他的原因，中国客户的需求很可能在一个相当长的时间里都没有办法被主流的国际上的供应商所满足。

第二，中国客户的这些需求一定需要被满足，因为中国的经济还会继续成长。

第三，国家的政策正在希望能够用自主可控的力量去摆脱原来的束缚。

对国外ITOM企业来说，这无疑是火上浇油。而对杨辰和他的同伴来说：机会来了。

Now: To B Service, to be AIOps

一方面，传统运维市场萎缩不可逆转；另一方面，全球市场包括中国市场的运维需求却在不断扩大。IDC数据显示，2014年全球IT运维管理软件市场规模约为200亿美元，到2020年预期可达400亿美元。中国的IT运维管理软件市场近些年的增幅约为20%，到了2020年市场规模预测可达250亿元左右。

与之对应的，架构层逐渐从本地化转向云化、虚拟化；应用层的应用数量激增，迭代速度加快。这就导致一个问题：IT部署太快，数据几何级增长，运维人员不够用了。

杨辰对此表示了同样的担忧。

“本质上，传统市场的萎缩不是因为这个传统市场不重要，而是这个市场中的低效能造成它一定需要被革命。

为什么说operation这个市场是一个急需要被AI替换的市场，是因为operation这个市场它真正支撑的是数字化业务，而数字化业务在过往的5到7年中间的成长何止十倍百倍，未来的成长每年的增速也是惊人的。

因为大量的企业都被数字化了，在这个过程中间，如果按照原来的运维的管理水平，你要对等的投入多少人，才能够把这些数字化业务支撑住，但是哪有这么多合适的人？ ”

不过问题仍旧亟待解决，擎创初创的愿景也来源于此。杨辰解释说：“在15年的时候做出了决定：一定要去创办一家自己的企业。我们要和几个圈内的志同道合的伙伴一起打造一家自己的软件公司。

当然我们会做更多的创新，就像当年Micromuse做那个创新的技术一样。我们希望用新的技术去改变现行的运维管理平台所面临的一系列的问题，这就是我们当时产品的构想。

我们在做这个事情的时候就考虑用大数据和人工智能相关技术，并没有受AIOPS这个后来出现的市场的影响。因为这个市场是在2016年的年底才出现的，而我们是在15年的下半年就开始在布局做原型，所以我们差不多提前了有一年半时间（去准备）。”

一年后，当AIOps趋势初露端倪之时，擎创已经可以提供完整的解决方案了。

擎创科技建立了全栈式的大数据平台，可以秒级采集包括告警数据、性能指标、日志、配置信息、运维工单等在内的数据。采集层的技术壁垒较高，一方面体现在如何使用同一系统采集多种数据，另一方面体现在如何适配不同的系统。杨辰表示，其采集层技术开发耗时长达一年，现在可以采集90%以上的主流系统的多维全量运维管理数据。

数据采集完成后，擎创科技会对数据进行结构化处理和自动解析。并通过不同的算法模块，从发现问题（异常检测）、分析问题（趋势分析、容量预测等）、解决问题（业务排障、业务决策辅助等）三个方向，对各类运营数据进行可视化展现。

在实际应用过程中，擎创夏洛克AIOps产品可以将数据监测和整理的周期从几天、几周，缩短至分钟级。同时其发现和分析问题的准确率均已达到80%以上，其中较为常见的需求异常检测的准确率达到了88%-97%之间。

“原有事物的效率必须要跟得上数字化业务蓬勃发展的速率，这个时候这个事物才有效。而这种效率光靠原来传统运维管理软件的技术水平是绝无可能的，它必须要被彻底的打烂和改变。所以在这个过程中间怎么样去充分利用运行中的全量数据，怎么样在这些数据中用机器学习的方法去发掘它其中的规律，从而替代人脑人手一些相对更低效能的事物，这是AIOps真正要去解决的问题。”

至于为什么能够旗开得胜，杨辰给出的理由是：信任感。

“信任是To B Service能够长期有效的一个保证。所以我们一开始也给自己的公司做了一个定位，我们不是说一定要去追逐潮流，我们其实就是要做一家真正值得信赖的科技公司，这个是最重要的。

To B Service不是仅仅某一个产品的创新，而是规划到咨询到设计到落地到后期的持续支持和改进，每一个环节的拼接有效，才能够最终让客户感受到产品的价值。这些环节缺一不可。所以怎么样去在AIOps智能运维领域做一个全方位全站式的服务型的企业，能够让客户跟我们在这个领域中间常伴常青，这个是我们擎创真正要去做的事情。

这也是未来五到十年甚至于更长时间，我们要去真正成就的目标：成为一家值得信赖的科技公司。”

大客户是打磨技术的绝佳舞台，但我们要有利他心

方向正确，产品对路，能帮助客户解决问题，生意就不难做。

杨辰说，擎创的第一个客户就是银联。银联给了他们品牌背书，同时为他们的技术平台提供了经得起检验的技术实现。而能够成就彼此，源于双方的互信。

“现在我们每年跟银联的合作就已经是一年数百万规模了。同样像浦发、上海铁路等很多客户其实本质上需求是比较类似的。开始的时候能够有几个种子客户，特别是有规模的主流客户，他能够给AIOps智能运维这个平台所带来的价值，不仅仅是他能够给你背书这么简单，更重要的是它本身的需求会打磨这个产品变得更成熟。它的运维数据的样本丰富度，使得你在这个平台之上所运行的算法模型会更有准确率和成熟度。”

实际上，在上次参加其他媒体的会议时，杨辰也提到过类似的看法。他说：“AIOps的这个赛道是一定要先从大客户那儿取得突破的，因为我们获取的并不只是客户，而是获取了客户的一些运维数据的样本，这些运维数据样本中间的一些异常的samples，使得我们的异常检测算法领先市场很多，获得比较高的准确度。”

不光客户如此，投资方也是如此。

17年初，擎创在产品发布不足半年就拿到了元璟资本的投资。杨辰介绍说，元璟资本的认可本质上离不开初期客户的打磨，为什么呢？因为元璟资本是一家具有浓厚阿里技术派背景的投资公司，他们在尽调上的特色就是他们会去验产品的Performance。这对擎创来说，是一道考试题。

“如果我们没有在银联那样日增十个T的数据的运行的打磨下，我们是没有办法通过这套考试题的。所以这个也很幸运，因为之前你做过这种大规模客户，使得你的产品平台的性能变得非常优越，然后你的算法能力领先一步于市场，也比较成熟，所以就获得了资本的青睐。碰上了一个比较懂技术的资方，也是我们的幸运。”

目前，擎创的客户遍及银行业、保险业、证券业、制造、能源以及交通运输等各大领域，其中不乏国开行、太平洋保险、浙江能源、东方航空集团等大型企业。2018年深化国企改革的要求是要加快培育世界一流企业。众多大中型企业对于IT管理和智能运维的诉求一定会随着政策东风水涨船高。

最后当我问担不担心今年AI泡沫的时候，杨辰回答说：

“其实我们并不关心AI的泡沫是不是破裂，没有场景支撑的AI泡沫是一定会破裂的。所以我们更关心的是哪一些场景上确实因为AI这个技术产生了实际的价值，我们相信只要他真的能够在客户的生产上对业务有帮助，无论它是不是风口，客户一样会付费。”

我问他只是付费吗？他想了想补充说：

“一个企业受尊重，并不是说能卖多少东西，而是销售出去的产品是不是真的能够帮助到客户产生价值。同样的，一个人能不能受尊重取决于到底你所做的事情是不是能够对他人产生真正的价值。用这两点去衡量我们存在的意义，我觉得可能比去衡量营收、衡量市场的投放来的更加长情一点。

我对中国的整体大势还是比较有信心的，我相信在经济稳定增长的情况之下，在中国任何一个细分行业都有可能出现像华为这样的在全球经济中的领军人物，这是有可能的。但是能不能做到这样，这就靠我们这些从业者的职业良心了。”

道阻且长 行则将至。

 推荐项目或者寻求报道，请联系[e-mail]。期待来信

往期回顾

- END-

原创声明：本文为「AI时间」原创文章，转载请联系后台。