值得相信的aiops（值得相信的干冰模具清洗）

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本文目录一览：

• 1、AIOps是什么？
• 2、AIOps的优势有哪些？有这样的厂商吗？
• 3、相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里
• 4、AIOps具体是如何落地的？
• 5、银行IT系统运维风险控制有哪些手段

AIOps是什么？

AIOps，顾名思义是将AI赋能于IT运维管理。国际权威咨询机构Gartner在2016年的报告里首次提出AIOps的概念。

传统的IT运维工作，大多是借助监控软件查看数据，并依赖运维人员的经验进行根因定位和排障。有了AI的加持后，可以借助AI算法提前发现数据中的异常，并通过数据串联锁定可能根因，大大缩短故障处理时间、提高运维效率。

经过多年来的发展，越来越多的大中型企业投入智能运维AIOps的部署，以应对企业数字化转型带来的数据量暴增、系统架构复杂带来的运维挑战。

Gartner在其2022年的AIOps报告中也指出：Yes, There is no doubt: There is no future of IT operations that does not include AIOps. 毫无疑问，不包含AIOps的IT运维不会有未来。

相信在不久的将来，传统运维将渐渐被智能运维AIOps所替代。

通常，AIOps智能运维系统包含这几个功能模块：

AIOps的优势有哪些？有这样的厂商吗？

在这个数字化的大浪潮时代，相比传统IT运维，AIOps将AI赋能于IT运维，发掘运维数据价值，协助运维工作降本增效，并可实现全面的可观测性。

企业数字化转型的过程中，运维工作常常会遇到这些痛点：

监控工具用了一大堆，但各自保存在不同的地方，形成一个个数据孤岛。排查一个故障往往要到不同的服务器上翻看日志等数据，效率低下。

在确定故障根因前，无法确定派给哪个团队处置。只能按经验逐个排查，MTTR（平均排障时间）长。

根因定位依赖人的经验，缺乏智能规划手段。

而采用AIOps系统，可以对监控工具的数据、日志/告警/指标等数据进行统一采集、存储，结合总体拓扑架构构建异常检测、告警收敛、根因定位等智能化场景。迅速定位根因，大大减少MTTR。

此类的厂商国内有不少，并且已在金融为主的多个行业中得到应用。相信不久的将来，AIOps将成为运维管理软件的标配。

相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里

智能运维是一种全新的数字化运维能力，也将是数字化转型的必备能力。智能运维相对于传统运维模式而言，能够在四个方面有本质的效能提升：

运维数据治理。通过高性能实时处理的数据平台广泛采集、处理和分析数字化业务运行过程中的多样化运维数据，包括告警、指标、日志、配置以及运维工单等类别，不仅提升了运维大数据的治理能力，优化了数据质量，而且为进一步激活运维数据的价值打下了良好基础；

业务数字化风险。使运维人员不仅提升了历史运维数据的分析能力并且能够对实时数据进行异常检测和问题预判，有效降低数字化业务的运行风险，提升可用性、稳定性；

运维人力成本。使真正意义上的跨域根因定位成为可能，降低对专业运维人员经验技能的依赖，迅速缩短故障排查时间并有效降低人力成本；

业务侧影响力。以业务视角利用多元化数据提高运营分析和决策能力，比如端到端的分析业务交易状态，提供给业务、客服部门及时反馈和决策支持依据，充分增强业务影响力；

由此可以看出，基于 AIOps 的管理方法对监控式运维的底层技术实现了颠覆。传统 IT 运维管理工具更为关注突发事件（即告警）、配置和性能，而 AIOps 则更加关注问题、分析和预测，二者可谓互相补充相得益彰。

AIOps具体是如何落地的？

AIOps如何落地，还是以具体案例来说比较容易理解。就拿擎创为北京农村商业银行做的项目来说。

项目背景：

近年来数字化转型的步伐愈发变快，随着北京农村商业银行业务规模的扩增以及业务形式的电子化加速，贯穿业务、市场、系统、应用、数据库、中间件、网络、安全等多方面的数据量迅速叠加堆积。然而，这些对于市场而言极具价值的巨量化数据并不集中，它们分散在银行的各中心服务器或设备之中，这使得银行的数据运维工作量越来越大，尤其是在日志的统一管理、监控、信息挖掘等方面极为明显。因此，北京农村商业银行对于信息技术提升和数据管理加强的需求日益加深。

根据监管部门对银行数据治理的相关指引以及中国银监会《商业银行信息科技风险管理指引》（银监发〔2009〕19号）中针对日志文件完整性、存留周期的相关要求，北京农村商业银行最终选择擎创科技助力其完善智能运维建设，保障其业务的平稳高效运行。

解决方案：

根据北京农村商业银行的需求以及现状，擎创科技通过以下手段为其建设运维大数据平台。

通过现分布式高可用，支持横向扩展，随着业务需要随时扩容平台节点；

通过高效数据采集手段，实现对现有IT环境的实时数据采集，打破各个孤立运维工具中的数据孤岛；

对所有运维数据进行集中高效的存储、查询及可视化展示；

支持结构化、非结构化的数据采集支撑；

内置AI智能日志分析引擎，实现日志异常检测、日志异常定位并辅助故障定位。

平台架构图如下：

创新点：

北京农村商业银行在运维大数据平台项目的建设中，采用流批一体的处理技术、流式窗口聚合方式，实现了实时采集、秒级处理、秒级查询，为运维人员提供高效的数据查询手段，为应用人员实现交易数据与日志的深度结合；

采用智能算法判断、故障根因定位，为运维人员提供便捷数据分析工具。充分挖掘了北京农村商业银行的运维数据价值、提升了运维管理水平、提高了运维效率。

建设成效：

建设日志治理平台和大数据平台，实现日志数据统一集中管理、KPI动态异常检测、日志智能聚类等功能。

日志治理+大数据平台（算法），当前日增日志6TB，设计容量10TB，热数据保存30天、冷数据保存3个月，大数据平台日志存档一年、指标类数据两年；

最高峰每秒处理日志500万条日志，其中最高按单笔业务交易日志行数达3000+行，经采集、数据提取、数据合并、数据丰富等数据处理后延时小于1s。

总结：

随着运维大数据平台的建设完成，北京农村商业银行实现了对各类运维日志数据的统一管理，能够对日志进行集中查询、聚类分析、快速分析、精细化分析等操作，结合监控告警的智能化处理，可以做到事前智能预警、事后快速定位故障并分析，进一步提升了银行数据中心的运维管理水平。

银行IT系统运维风险控制有哪些手段

数字化时代，银行业务的快速发展，计算机的系统数量和部署规模均呈快速增长态势，且加上应用系统的微服务化，系统间的关联更为复杂，也相应提升了对运维系统的要求与难度。虽然银行内建立了较为全面的监控体系，但是面对千百万的告警风暴时，故障定位解决问题十分困难，特别不利于系统安全、持续、稳定运行。

数字化转型中，以用户为中心是驱动金融行业的核心基础。所以，对于像银行、证券公司这样拥有海量运维数据的金融行业来说，智能运维势在必行。采用先进的运维手段（智能运维）则是企业不断前行的源源动力。

说一个我们正在服务的客户案例吧，客户是一家商业银行。

这家商业银行通过擎创科技提供的夏洛克AIOps解决方案，建设了一套智能运维数据分析系统，集中收集和分析十多个系统的运维数据，包括应用系统日志、告警、性能指标、交易指标和网络性能指标等，并通过机器学习算法实现指标异常检测、关联分析和告警收敛，以此加快问题定位效率，保障系统运行。为了有效提高对异常情况的监测和未来趋势预测，提前发现系统隐患，该商业银行通过擎创夏洛克AI实验室，训练并生成了基于业务场景的多类算法，实现系统的单指标异常检测，极大降低系统故障发生的概率。

与此同时，该商业银行还用了擎创夏洛克指标解析中心和告警辨析中心，通过此实现多维指标关联分析，帮助快速发现和定位系统问题，提升排障效率；实现告警收敛，降低告警风暴，加快定位时间。目前告警压缩率达到了80%以上，运维人员的告警处理效率明显提高。实现了IT系统运维的智能化，为业务健康运转提高强力保障。

其实，擎创科技此前便服务过众多银行类客户，如中国银联、交通银行、浦发银行和宁波银行等，帮助其构建了智能化的运维平台，提升了客户运维效率，且目前很多项目都进入到二期、三期建设阶段。

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