AIOps將賦能運維，帶給用戶全新的體驗

時間：2022-04-16 11:48:01 | 來源：行業(yè)動態(tài)

時間：2022-04-16 11:48:01 來源：行業(yè)動態(tài)

近10年來，云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術浪潮風起云涌，運維的價值逐漸顯現(xiàn)，企業(yè)底層IT基礎架構愈加復雜化，軟件規(guī)模量級提高，原來的傳統(tǒng)運維方式已經(jīng)越來越跟不上時代的步伐，此時AIOps應運而生。

根據(jù)Gartner的闡釋，AIOps通過松耦合、可擴展方式去提取和分析數(shù)據(jù)量、種類和速度這三個維度不斷增長的IT 數(shù)據(jù)，進而為IT運維管理產(chǎn)品提供支撐。

AIOps的落地在多方面直擊傳統(tǒng)運維的痛點，AI算法承擔起分析海量運維數(shù)據(jù)的重任，能夠自動、準確地發(fā)現(xiàn)和定位問題，從決策層面提高運營效率，為企業(yè)運營和運維工作在成本、質(zhì)量和效率方面的優(yōu)化提供了重要支持。



談及AIOps的未來發(fā)展，博睿數(shù)據(jù)產(chǎn)品管理部高級總監(jiān)孫麗表示，隨著企業(yè)業(yè)務規(guī)模擴大，云原生與微服務的興起，企業(yè)IT架構復雜性呈現(xiàn)指數(shù)級增長。而傳統(tǒng)的IT運維手段面臨故障發(fā)生后，查找故障原因困難，故障平均修復時間周期長等挑戰(zhàn)，已無法滿足新的運維要求。因此運用人工智能賦能運維，去取代緩慢易錯的人力決策，快速給出運維決策建議，降低問題的影響并提前預警問題就成為了必然。AIOps作為目前運維發(fā)展的最高階目標，未來將會賦能運維帶給用戶全新的體驗。

同時孫麗也強調(diào)，當前智能運維的很多產(chǎn)品和項目在企業(yè)側(cè)落地效果并不理想，究其原因可歸類為三點：一是數(shù)據(jù)采集與AI平臺割裂，多源數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)關系缺失導致AI平臺缺乏高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，進而導致模型訓練效果不佳；二是數(shù)據(jù)采集以Metric和Log為主，導致應用場景較窄且存在數(shù)據(jù)孤島問題；三是AI平臺能力尚有提升空間。當前落地的場景多以異常檢測與智能告警為主，未來需要進一步提升根因分析與故障預測的能力。

因此，在孫麗看來，未來企業(yè)首先要建設一體化監(jiān)控運維平臺，一體化是智能化的基礎?；谝惑w化監(jiān)控運維平臺采集的高質(zhì)量的可觀測數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)關系，進一步將AIOps的能力落地到一體化監(jiān)控運維平臺中，從而實現(xiàn)問題精準定位與見解能力。

可以預見，在新技術的促進下，AIOps成為未來運維發(fā)展的趨勢，是企業(yè)在運維（技術運營）側(cè)的高階實現(xiàn)。