AIOps是运维未来？没有业务运维就只是个自动化工具

Posted 2021-04-24 云智慧

如今的中国企业不但要直面全球经济一体化的竞争压力，还随时会遇到来自BAT等互联网巨头和数字化颠覆企业的破坏性冲击。

因此，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。

然而数字化进程的推进并非简单的加减法，传统业务与创新业务之间能否平滑对接，如何实现业务与IT的统一管控，都是数字化转型的“拦路虎”。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，AIOps在业内引起了很大的关注，那么到底什么是AIOps、AIOps对数字化业务的发展有何帮助呢，本文将为您进行解读。

AIOps，拥有学习能力的自动化运维

AIOps在Gartner的词库中是AlgorithmicIT Operations的缩写，字面的解释是一种基于AI算法的运维方式，Gartner在《Market Guide for AIOps Platforms》报告中为AIOps作出如下定义：AIOps平台是结合大数据、人工智能（AI）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。

国内对AIOps有深入研究的清华大学裴丹教授对AIOps的解释略有不同：AIOps的英文释义成为Artificial Intelligence for IT Operations，是将人工智能应用于运维领域，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没办法解决的问题。AIOps 不依赖于人为指定规则，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。

无论哪种定义，都是把AIOps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。

然而站在企业发展的宏观角度来看，AIOps只是拥有了学习能力的自动化运维，能够有效提升运维部门的工作效率，但对于如火如荼进行的数字化业务转型并没有直接的推动作用。如果要让AIOps直接作用于数字化转型，并最大化的发挥AI带来的效率和决策提升，就需要业务运维平台的帮助！

业务运维，AIOps的最佳实践

作为国内第一家实现AIOps跨行业场景化应用的业务运维解决方案提供商，云智慧（北京）科技有限公司认为，随着数字化业务的发展和IT部门职能的转变，AIOps不仅作为传统人工运维和自动化运维、DevOps的高级发展阶段，还应该突破传统运维管理的权责限制，依托业务运维平台深挖IT性能指标背后的数字化业务影响，实现IT数据与业务KPI的双向驱动分析，用数字化业务KPI导向的智能IT决策逐步取代拍脑门式的人工决策。

云智慧业务运维是BSM、传统运维和APM、AIOps等技术融合发展的全新路径，也是云计算、大数据和AI技术综合应用到企业运维管理工作中的必然结果。

面向全业务和IT的业务运维平台，把来自不同数据源的IT数据、报警、业务拓扑、业务数据进行梳理和规范，实时分析系统异常对业务造成的实际影响，从而帮助企业找到亟需解决的根源问题。云智慧业务运维关注的不是单纯的IT系统运行状态，而是以业务运行健康作为核心指标，采集、分析和管理企业数据，为业务决策提供有效的数据支持。

云智慧CEO殷晋表示：“AIOps通过业务运维平台的落地，将繁复的IT巡检工作移交给拥有机器学习和自动化运维能力的智能业务运维平台，把运维管理人员从筛查海量告警信息、执行重复性任务、人工判断故障、手动解决问题的低效运维模式中释放出来，专注围绕企业核心业务构建更加高效、高扩展的应用系统，支持企业的数字化业务发展，这就是云智慧所倡导的‘数字化运营’。”