對于大多數(shù)依賴 IT 系統(tǒng)來支持任務關鍵型業(yè)務應用的企業(yè)而言，信息技術 (IT) 運營管理是一個令人頭疼的問題。

盡管工程師本著良好的初衷，進行了巧妙的設計，采用了可靠的開發(fā)實踐，但部署在企業(yè)中為關鍵業(yè)務應用服務的軟件和硬件系統(tǒng)還是很容易出現(xiàn)中斷，每年都會造成數(shù)百萬美元的勞動力和收入損失，以及引發(fā)客戶的不滿。

為了更準確地預測 IT 宕機情況并做出回應，IT 團隊著手篩選從拓撲、日志、憑單和警報等來源中提取的數(shù)據(jù)。但是，即使有了這些不同的數(shù)據(jù)源和雜亂的工具，團隊仍然無法從單一的共享視角來解決宕機問題。幸運的是，IBM Cloud Pak for Watson AIOps 可以為您實現(xiàn)這一切！

日志異常預測

Watson AIOps 最新的日志異常檢測技術正在申請多項專利，它能夠從日志聚合工具（例如 Splunk、Humio、LogDNA 和 Logstash）中自動解析 IT 應用和基礎架構日志，以便實時自動檢測異常。這比基于閾值或錯誤字符串匹配類型的傳統(tǒng)警報技術要快得多，因而大大縮短了診斷事件的平均時間。我們使用深度學習算法在日志解析過程中從日志中提取特征，并進行異常預測。用戶不必設置靜態(tài)閾值或手動規(guī)則來檢測異常。它會積極地讓 IT 運維人員參與進來，診斷異常并解決事件。此外，它會解釋通過您選擇的 IT 工具集揭示出的洞察，這樣 IT 運維人員就可以在未來自動解決相同類型的事件。

指標異常預測

Watson AIOps 基于指標的異常檢測技術可以分析來自各種系統(tǒng)（例如 New Relic、AppDynamics 和 SolarWinds）的指標數(shù)據(jù)，自動了解企業(yè)中指標的正常行為，并檢測其中的異常。它采用一套久經(jīng)驗證的時間序列算法來捕獲季節(jié)因素和重要趨勢，并執(zhí)行預測。

事件分組

事件表示 IT 運營環(huán)境中發(fā)生了值得注意的事情。例如，應用不可用或磁盤容量已滿/空間不足等。事件分組和分類的目的是幫助 IT 運營管理人員減少干擾，讓他們集中精力解決一些需要及時關注的重要事件。Watson AIOps 使用多種算法（例如時間、空間和關聯(lián)規(guī)則挖掘）對從指標、日志和憑單中檢測到的異常進行分組，從而實現(xiàn)事件分組。

靜態(tài)和動態(tài)拓撲管理

應用和網(wǎng)絡拓撲是指一種映射或圖表，它顯示了企業(yè)中不同任務關鍵型應用之間的連接情況。靜態(tài)拓撲是指一種基于以上構建而構建的映射，并部署了應用和基礎架構組件信息。反之，動態(tài)拓撲是指一種動態(tài)映射，隨著環(huán)境在運行時發(fā)生變化，它可以捕獲資源及其關系，并提供近乎實時的相同可視性。

通過使用 Watson AIOps 中的拓撲管理器，您可以將當前拓撲與歷史拓撲進行比較，從而回答“發(fā)生了什么事？”和“正在發(fā)生什么事？”之類的問題。它可以幫助您調(diào)查導致事件發(fā)生的詳細信息，并查看拓撲（和狀態(tài)）隨時間推移的變化。此外，可以在拓撲上確定故障位置。

故障定位和爆炸半徑

實體提及是在異常日志、警報、憑單和事件中引用的資源名稱（例如，服務或應用組件名稱、服務器名稱、服務器 IP 地址、pod ID、節(jié)點 ID 等）。對事件進行分組后，將會提取異常日志、指標、警報和事件中的實體提及?？梢允褂猛負滟Y源來解析這些實體，以便找到問題，并將識別出的實體放在相應的動態(tài)拓撲實例上，這些實例與實體提及被發(fā)現(xiàn)的時間相匹配。通過遍歷應用、基礎架構和網(wǎng)絡層中的拓撲圖，我們能夠確定受影響的組件，稱為爆炸半徑。

事件解決

Watson AIOps 通過連接到 ServiceNow 之類的工具來提取和挖掘先前的事件憑單數(shù)據(jù)，從而針對當前診斷出的問題提供及時且相關的最佳行動建議。當前事件特征可以用于查詢有索引的憑單數(shù)據(jù)，不僅可以搜索和檢索最重要的相關先前事件記錄，還可以從每條相關記錄中提取重要的實體與操作（又稱名詞加動詞）短語，以便 SRE 輕松快速地了解建議的操作。我們應用各種自然語言處理技術來提取實體與操作短語，包括基于規(guī)則的系統(tǒng)。

交付洞察和實施操作

在 Watson AIOps 中，上述所有洞察都是通過 ChatOps 和儀表板來提供。實時洞察通過 ChatOps 直接交付到 SRE 所在的工作地點。ChatOps 除了可以探索洞察證據(jù)外，還支持與其他協(xié)作者進行交互，分享精選的事件解決建議。通過 ChatOps，SRE 可以啟動日志、指標和憑單監(jiān)控工具，了解更多詳細信息。同樣，SRE 還可以啟動交互式儀表板，詳細探索事件、事件組、指標異常和拓撲。然后可以通過 Runbook 執(zhí)行來自動運行適用的操作/運行手冊。

關于人工智能模型生命周期管理的說明

Watson AIOps 采用一組具有代表性的指標、日志和憑單數(shù)據(jù)，用于訓練和構建無監(jiān)督模型。這些模型被設置為通過使用環(huán)境中的最新數(shù)據(jù)來持續(xù)學習，并根據(jù)用戶反饋進行改進。為了贏得信任，所有人工智能模型都具有透明和可解釋的特征，在 AI 預測和模型中提供信任和透明度，仍然是全球企業(yè)最關注的問題。

Watson AIOps 中的 AI 管道。

Watson AIOps 下一步將何去何從？

在下幾代 Watson AIOps 解決方案中，我們構想了這樣一種 IT 運營環(huán)境，它不僅功能齊全，可觀察，具有自我意識，而且實現(xiàn)了自動和自主操作。AIOps 解決方案不僅能夠以被動響應模式幫助解決問題，還可以通過從一開始就設計“開發(fā)、安全和運營 (DevSecOps)”生命周期活動，實現(xiàn)高效運營，提前避免發(fā)生問題。例如，智能檢查和關口可以防止有風險的部署進入生產(chǎn)環(huán)境，阻止未經(jīng)充分測試的代碼模塊以及帶有危險安全漏洞的代碼進入部署階段。我們迫不及待地想要塑造未來，邀您與我們一起踏上這段旅程。

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