分析AIOps已是大势所趋，如何理解AIOps?

Posted 2021-04-24 移动Labs

摘要：

毫无疑问，运维技术的发展已经进入了深水期。随着 Docker、OpenStack、Puppet 等技术的流行，以及 CI/CD、DevOps 等理念的落地生根，自动化运维的发展迎来了小高潮。整体来看，自动化运维平台帮助提升了运维的效率，并减少了因人工和流程操作而引起的运维故障。

记得在 2001 年的时候，Gartner Group 有一个调查显示在 IT 项目经常出现的问题中，源自技术或产品（包括硬件、软件、网络、电力失常及天灾等）的问题只占 20%，但流程失误方面却占 40%，人员疏失方面也占到了 40%。这些年来，企业通过自动化运维平台以及 DevOps 等协作理念逐步解决了 Gartner 提到的流程失误和人员疏忽相关的 80% 的问题，虽然目前没有具体的统计数据，但可以确认的是，这一问题得到了有效解决。

但另外一个值得注意的点是当前的 IT 项目基础设施环境与 5 年前已经没有办法同日而语，更不用说 10 年前。近几年，随着云计算、微服务等技术的流行，以及互联网业务的迅速发展，运维人员要关注的服务数量也呈现了指数级增长，自动化运维虽然提升了效率，解决了一部分问题，但也遇到了新的难题，比如：

面对繁多的报警信息，运维人员应该如何处理？故障发生时，又如何能够迅速定位问题？

当企业遇到这些新的问题却无从下手时，恰好历史进入了人工智能时代，那上面的这些问题可否通过『AI + Ops』的这种跨界创新的方式来解决呢？于是 Gartner 在 2016 年时便提出了 AIOps 的概念，并预测到 2020 年，AIOps 的采用率将会达到 50%。简单来说，AIOps 就是希望基于已有的运维数据（日志、监控信息、应用信息等）并通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维没办法解决的问题。

就目前来看，国内的百度、搜狗、阿里巴巴等都已经探索尝试了 AIOps，并且取得了不错的收益。在 2017 年 InfoQ 举办的 CNUTCon 全球运维技术大会上，也有不少 AIOps 相关的议题，甚至会议主题也从去年的容器生态迭代到今年的智能时代的新运维，感兴趣的读者可以关注。

那如何理解 AIOps 呢？我觉得理解 AIOps 之前，还是先理解下 AI、机器学习、深度学习这样几个概念。如果用一张图，来表示，就是下图：

简单来说，AI，人工智能是一个广义概念，最早期提出来的时候，人们的愿景是希望 AI 能够完全具备人类智慧，这属于“强人工智能（General AI）”。但是除了在科幻电影和科幻小说外，在现实中还没有实现，可能不仅仅是要求对计算机技术要求极高，对生物医学技术也会有很高的要求，因为前提是我们得弄懂人类大脑运转的每一个细节吧。

但是过程中，研究人员发现我们虽然没法让机器完全具备人类一样的智慧，但是在非常具体和特定的领域，机器是可以做的比人类更好的，比如：

图形图像处理、语音识别等等，这些人工智能的应用，称之为“弱人工智能（Narrow AI）”，这些应用的实现手段，就得益于机器学习算法长足的进步，而深度学习又是机器学习领域很精深的一部分。

所以，我们现在提到的 AI，更多的是依赖机器学习（包含深度学习）算法的实现的 AI 场景，或者说机器学习算法只是实现 AI 的其中一种手段。

了解了上面的概念，再回到 AIOps 上来，拆分为 AI + Ops 会准确一些，也就是 Ops 与 AI 相结合可以做的事情。Gartner 的定义是 Algorithmic IT，而不是 Artificial Intelligence，我起初觉得也不是很合理，但是我认真理清楚整个关系之后，我觉得这样定义也没有问题。

最后，我觉得定义如何到没有必要纠结，因为不管 AIOps 里这个 AI 到底是 Algorithmic IT 还是 Artificial Intelligence，最终，我们根本上使用的，还是机器学习算法这个手段。

AIOps 涉及的技术，从 AI 的角度，主要还是机器学习算法，以及大数据相关的技术，因为涉及到大量数据的训练和计算，从 Ops 的角度，主要还是运维自动化相关的技术。另外 AIOps 一定是建立在高度完善的运维自动化基础之上的，只有 AI 没有 Ops，是谈不上 AIOps。

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春

分

南园春半踏青时，

风和闻马嘶，

青梅如豆柳如眉，

日长蝴蝶飞

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