【51CTO.com原創(chuàng)稿件】回顧運維發(fā)展，可劃分為腳本、工具、平臺和智能化四大時代。之所以有這樣的演進主要原因有二：其一是大小型機，PC服務器，虛擬機，容器等基礎(chǔ)設施的逐步增多；其二是分布式，微服務等軟件規(guī)模暴增，調(diào)用關(guān)系也越來越復雜。面對如此龐大、復雜、多變的諸多系統(tǒng)，人力已經(jīng)無法維護，開始探索新的方式：智能化運維。

近日，??2018WOT全球軟件與運維技術(shù)峰會??重量級嘉賓，擁有15年企業(yè)信息化管理經(jīng)驗的大數(shù)據(jù)與運維管理領(lǐng)域資深專家，新炬網(wǎng)絡董事／副總經(jīng)理程永新接受了51CTO的專訪。就運維的演進，AIOps的概念、技術(shù)難點和應用現(xiàn)狀，以及AIOps新一代智慧運維平臺等內(nèi)容展開。

可視化呈現(xiàn)價值、自動化解放效率、智能化驅(qū)動能力

2004年前后，國內(nèi)開始大規(guī)模的進行IT系統(tǒng)建設。初期，主要以IOE的大型設備為主，設備昂貴、數(shù)量少、規(guī)模小且放置在獨立的封閉機房里，運維基本上是通過電腦顯示器上的SecureCRT命令行進行操作。

隨著IT系統(tǒng)架構(gòu)從傳統(tǒng)的IOE集中式架構(gòu)向互聯(lián)網(wǎng)分布式架構(gòu)演進，IT設備從幾十臺變成成千上萬甚至幾十萬臺，沒有工具，運維工作根本無從開展。因此，可視化、自動化、智能化成為了運維工具建設的三個方向和要求。

可視化。首先要把以前“隱藏”在顯示器背后的各種設備信息、性能指標、日志信息抓取出來，使領(lǐng)導和運維工程師都能直接在運維大屏上清晰看出鏈路的中斷和指標的異常，進而快速決策處理。所以，可視化是運維工作從黑屏到白屏的轉(zhuǎn)變，需要對各種運維數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一采集、存儲并聚合展示。這個時期，新炬網(wǎng)絡的做法是通過縱向打通應用層、平臺層和設備層，橫向接入全網(wǎng)IT設備，采集全網(wǎng)數(shù)據(jù)，并在此基礎(chǔ)上結(jié)合具體的算法去做展現(xiàn)，從而幫助運維人員通過可視化呈現(xiàn)價值。

自動化。更客觀來說是自助化，即幫助運維人員解決海量設備運維標準化操作的問題，把大量重復的勞動、可預置解決方案的問題、可通過編排完成的應用發(fā)布，通過程序設定觸發(fā)自動完成，或在半人工干預的情況下完成，提高運維效率的同時大幅降低人為誤操作率。如此看來，自動化可以認為是智能化的前奏。自動化的主要目的，一是提升效率，二是安全可控，三是降低人員依賴。要做到這三點則必須明白：一切沒有固化到平臺的標準化過程都是無用功，一切沒有場景驅(qū)動的運維平臺建設都是假大空，集合真實的運維場景與運維平臺于一身的自動化才能真正解放企業(yè)效率。

智能化。智能化的目標是讓機器替代人腦，借助現(xiàn)代設備的計算能力、海量的運維數(shù)據(jù)和不斷進化的機器學習算法，進行問題分析、故障預測和決策診斷，讓運維人員無需實時關(guān)注運維屏幕，進一步提升故障處理效率，并在故障發(fā)生前自動決策進行系統(tǒng)重啟、業(yè)務限流、設備擴容以減少故障發(fā)生概率。想要真正實現(xiàn)智能化，光有工具也是不夠的，還需要結(jié)合實際的運維場景，優(yōu)化數(shù)據(jù)價值，以智能化驅(qū)動運維能力，最終實現(xiàn)從發(fā)現(xiàn)、決策分析到問題解決的閉環(huán)解決手段。

程永新用一句話總結(jié)運維的這三大階段：可視化呈現(xiàn)價值、自動化解放效率、智能化驅(qū)動能力，最主要的目的都是提升運維效率與質(zhì)量，解放運維人力，讓運維能從后端走向前端，更多地關(guān)注新技術(shù)如何驅(qū)動企業(yè)業(yè)務增長。

AIOps—機器學習算法對IT運維能力的變革升級

當下，IT系統(tǒng)異常復雜且龐大，企業(yè)數(shù)據(jù)中心以兩年翻一番的速度增長。同時隨著企業(yè)業(yè)務的IT化程度越高，對IT支撐的要求也越高，核心業(yè)務甚至容不得1分鐘的中斷，這給運維帶來巨大的壓力。所以運維行業(yè)本身就一直在進行變革和提升，從之前倡導的自動化到現(xiàn)在的智能化。

近幾年，AI 技術(shù)在各個應用領(lǐng)域的落地及實踐，IT 運維也將迎來一個智能化運維的新時代，AIOps 的概念由此應運而生。但AIOps不是Artificial Intelligence Operations，而是Algorithmic IT Operations，這其中強調(diào)的是機器學習算法對IT運維能力的變革升級。

AIOps把人需要進行的復雜判斷和數(shù)據(jù)分析交由算法和機器來完成，大大提升運維的效率和質(zhì)量。如果說自動化是解決運維的體力勞動，AIOPS的出現(xiàn)則是進一步利用數(shù)據(jù)科學、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡等算法技術(shù)解決自動化運維自身沒辦法解決的運維決策、故障預測、基于全量運維數(shù)據(jù)的根源分析等問題，進一步解放物理人的時間和體力，讓機器幫助機器進行IT運維。

據(jù)Gartner數(shù)據(jù)顯示，AIOPS提出兩年來企業(yè)的采用率約為10%，預計2019年會達到25%，2020年將達50%。目前應用和研究得比較多的主要在四個方面：

一：數(shù)據(jù)的異常檢測和趨勢預測，即如何快速從海量指標中發(fā)現(xiàn)異常變化和趨勢，比如新炬網(wǎng)絡AIOps智慧運維平臺的服務器性能故障預測模塊就是為此研發(fā)的；

二：根因診斷，在系統(tǒng)出現(xiàn)異常時，如何快速定位問題的根因點，比如百度基于日志的智能故障定位系統(tǒng)；

三：任務機器人，在微服務框架下模仿人去學習、理解和使用系統(tǒng)API，在API出現(xiàn)異常時能在無人為干預之下實施主動行為；

四：基于運維數(shù)據(jù)的決策分析，如容量分析。

程永新表示，AI雖然已經(jīng)在很多行業(yè)得到應用，但仍屬于比較前沿的科技，需要巨大的投入。對于AIOPS來說，算法、數(shù)據(jù)和專業(yè)三者缺一不可，與大眾領(lǐng)域相比，運維行業(yè)對AI人工智能的人才吸引力較弱，因此在這方面的專家相對薄弱，需要盡快構(gòu)建起自已的AI人才體系。

插上AI翅膀 運維平臺煥發(fā)出嶄新生命力

新炬網(wǎng)絡作為國內(nèi)目前先進的IT運維服務廠商，始終堅持以用戶滿意度作為服務標準。隨著IT系統(tǒng)架構(gòu)的升級變遷，運維服務也一直進行著演變，以確保用戶對于IT系統(tǒng)的管理體驗。例如：

• 為了幫助客戶提升復雜架構(gòu)的管理能力，從提供單一的數(shù)據(jù)庫服務，發(fā)展為綜合運維服務商，為客戶提供IT整體運維、架構(gòu)、規(guī)劃方面的服務；
• 為了應對大規(guī)模系統(tǒng)建設后的質(zhì)量問題，在業(yè)界提出完善的用戶體驗及性能管理，包括端到端性能優(yōu)化、應用質(zhì)量管控、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理等解決方案和服務；
• 為了提升企業(yè)海量設備的管理能力給客戶提供“企業(yè)級產(chǎn)品+本地化服務”，涵蓋可視化、自動化、智能化的運維管理平臺；
• 為了幫助企業(yè)管理越來越大規(guī)模的業(yè)務數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)價值，提出數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理“五星模型”，提供整套的大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理解決方案。

程永新介紹，新炬網(wǎng)絡在幾年前就成立運維產(chǎn)品部，構(gòu)建基于AIOps的新一代智慧運維平臺，經(jīng)過這么多年，不同的行業(yè)客戶應用的大規(guī)模迭代更新。這個平臺在中國移動某省公司落地 ，管理近2萬臺設備、幾百個業(yè)務系統(tǒng)，提供監(jiān)控告警、自動化運維、配置管理、調(diào)度管理、決策管理等能力，充分體現(xiàn)了插上AI翅膀后運維平臺煥發(fā)出的嶄新生命力，在趨勢分析、智能診斷、故障自愈、決策分析等方面均得到有效發(fā)揮。

AIOps的新一代智慧運維平臺最具飛躍性的迭代是于2016年完成大數(shù)據(jù)日志分析平臺IVORY的發(fā)布，主要解決基于運維大數(shù)據(jù)的分析預測問題，通過對海量日志數(shù)據(jù)和運維數(shù)據(jù)的智能分析，提供運維決策、智能診斷、根因分析等能力，把運維從傳統(tǒng)的被動響應向智能分析和預測提升了一個能力檔次。

IVORY應用了先進的大數(shù)據(jù)技術(shù)與架構(gòu)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理技術(shù)、異常檢測、機器學習等相關(guān)技術(shù)手段，這也是新炬網(wǎng)絡對AIOPS理念的落地實踐。

采訪最后，程永新表示，新炬網(wǎng)絡這些年一直致力于給客戶提供出色的IT運維管理服務，通過對服務模式、產(chǎn)品能力、人才制度上的創(chuàng)新，提供出色的用戶體驗。

未來新炬網(wǎng)絡的重點布局主要在兩個方面：

一：通過以“企業(yè)級產(chǎn)品+本地化服務”的雙輪驅(qū)動方式，不斷提升服務效率與用戶滿意度；

二：將在電信、金融等大型客戶中積累的成熟、先進的運維管理經(jīng)驗，服務于更多的客戶，希望基于十多年對運維的深入理解和實踐經(jīng)驗，打造業(yè)內(nèi)出色的智能運維產(chǎn)品，讓國產(chǎn)軟件具備更大的競爭力。

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