后疫情时代，AIOps释放企业运维新活力

【51CTO.com原创稿件】2020年注定是不平凡的一年，在新冠疫情的冲击下，几乎每个人的生活都或多或少被改变，企业的运维也不例外——当远程办公成为常态，企业运维人员实际到岗率在下降，设备一旦出现故障，故障的诊断与维修时间都大大延长，企业对于远程管理、自动化运维、智能分析等运维需求在2020年呈现急剧上扬的趋势。在年终岁尾的12月，51CTO记者采访了东华软件股份公司网络技术事业部方案中心总经理曹荣海，请他分享企业运维在后疫情时代新的发展态势，以及AIOps如何赋能企业运维新需求。

企业运维向“AI智能运维”演进，AIOps成赋能利器

曹荣海告诉记者，2020年受疫情刺激，企业线上应用规模不断膨胀，技术复杂程度与应用流量都在不断增加，业务变更频繁的同时风险也随之越来越高。“企业正在从传统的‘稳态运维’向‘自动化运维’过度，未来向‘AI智能运维’转变将成为一种必然。”

他解释道，传统的稳态运维通常看重的是系统运行稳定且安全，运维支撑的成本要合理。而如今“自动化运维”的运维模式则更侧重快速定位故障点，能够基于不同场景执行批量作业，具有自动恢复业务的能力，从而保障业务连续性。而曹荣海之所以将未来的企业运维明确地锁定在“AI智能运维”方向上，是因为他看到在大数据时代，智能运维可以将运维工作中监控、管理和故障定位这最重要的三部分内容，利用机器学习算法将其有机结合，把运维人员从纷繁复杂的海量告警中解脱出来，并通过机器自学习设置动态数据基线，准确定位故障源，给出运维决策，并且提前规划好各种资源容量，真正保障业务高速发展。

而在企业运维向“AI智能运维”演进的道路上，AIOps是非常重要的赋能利器。当记者问及曹荣海为何AIOps理念诞生已久，但在2020年才逐渐呈现出“爆款”潜质时，曹荣海表示如今企业数据中心的系统物理架构和软件架构既庞大又复杂，AI数据算法承担的是运维大脑的角色，而大数据处理平台就是运维的双手。“要想实现智能运维，这两样缺一不可，随着大数据技术的不断成熟和AI数据算法的推广，AIOps才逐渐变成了可行。”他坦言，虽然至今很多行业的运维智能化成果还在不断迭代和优化中，但依然能够为运维带来很多价值。
全程可视化管理，东华AIOps让运维更智能

在曹荣海看来，AIOps需要很多技术做支撑，如数据融合（大数据分析）、人工智能（机器算法）、运维效率（自动化调度）、数据+可视化管理（可视化管理）等技术。这些技术可以帮助企业实现运维规范化管理、智能管控、运维自动化、IT综合监控等智能化功能，为企业运维人员打造一个全程可视化的管理平台，深入洞察设备运行态势、运维人员态势、业务应用状态等环节。

记者了解到，东华软件对于AIOps的思考与探索已经随着东华AIOps解决方案的落地而在不断完善。在智能化运维践行过程中，东华AIOps解决方案一直坚持追求“快、稳、准”的实际落地效果。曹荣海介绍到，东华软件通过AIOps帮助客户实现了真正的智能化运维，在不同的运维场景下，通过动态可视化的方式来实现自动应对故障、自动变更、智能扩容等实用功能。目前，借助AIOps平台自身的关联分析、机器学习、数据建模、全局搜索能力，东华软件已经能够帮助客户从IT系统的行为、状态、配置、故障和事件中等多个维度进行运维数据分析，产生性能趋势预判、快速故障定位和商业洞察等价值。

他以最常见的精准告警场景为例：东华软件的AIOps解决方案可以实时采集各类运维数据，包括日志、监控系统告警、性能数据等，并通过匹配的机器算法对历史数据的挖掘和归因分析，AIOps 可以找出哪些告警和事件是频繁一起出现的，并将其看作同一类故障的告警，从而把多个告警和指标进行合并，推送给运维人员，做到精细化告警定位，避免传统监控工具因一个故障而导致的告警风暴，生产告警噪音。
AIOps未来腾飞仍需冲破两道关

在2020年，东华软件AIOps的身影出现在很多行业市场，例如在年初抗疫第一线的雷神山、火神山、小汤山等医院里，东华员工就曾通过部署远程化、可视化的智能运维设备鼎力支持国家抗疫工作。东华软件AIOps解决方案中的平台场景实现、故障预测/恢复、告警溯源分析、告警生态圈等功能更是经受住了疫情带来的严峻运维考验。

曹荣海表示，AIOps在国内落地普及已呈大势所趋，电力、运营商、工业制造等行业都在尝试AIOps平台落地。不过AIOps领域还缺少相关的国家和行业标准，例如原有的运维产品和方案投入该如何有机集成到AIOps中，这需要更加规范才有利于产业化发展。此外如何最大程度的利用运维数据来驱动业务价值、创建更精细的运维场景、提高运营能力也是AIOps发展过程中急需考虑的问题。“东华软件将继续探索AIOps在企业运维中的价值，为企业智能运维演进挖掘出更加完善的AIOps运维场景。”

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