aiops新发布会（aiot产业领袖峰会）

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本文目录一览：

• 1、象限晋级，“挑战者”浪潮存储的新挑战
• 2、AIOps是什么？它与AI有什么关系？
• 3、什么是AIOps？怎么促进业务提升？
• 4、华为AIOps使能服务加速新基建运维智能化转型
• 5、为什么很多大型企业都在采用AIOps?

象限晋级，“挑战者”浪潮存储的新挑战

一生二，二生三，三生万物。三年之后，浪潮存储完成了从“利基者”向“挑战者”的挑战。

日前， Gartner公布2020年全球主存储魔力象限报告（Magic Quadrant for Primary Storage Arrays），包括Dell、Pure Storage、NetApp、HPE、Infinidat、Hitachi Vantara、浪潮在内的13家全球主流存储厂商入选。其中，浪潮存储实现跨象限晋升，从利基者象限晋级到挑战者象限，成为本年度唯一实现象限跨越的存储厂商。

跨越了象限 ，“挑战者”浪潮存储如何应对未来道路上更大的挑战？未来，浪潮存储应该如何再次实现象限的跨越，成为全球存储市场的“领导者”？

在发布2020年最新版主流存储阵列魔力象限报告中，Gartner将主流存储阵列定义为全闪存或混合闪存及磁盘本地存储阵列，提供块服务（结构化数据工作负载）以及可能的文件和对象访问。

针对主存储市场未来走向，Gartner分析师还列出了三个战略规划设想：　

总结来说，未来随着企业数字化转型加速推进，NVMe、AIOps、公有云集成等新技术将重塑下一代主存储系统。

先看NVMe，如果说全闪存是未来存储市场的大势所趋，那么NVMe SSD则是全闪存市场的发展大势。如今，全球各大存储厂商都在加速推出基于NVMe的新一代存储产品，甚至，NVMe已经被认为是存储领域的事实标准。

同时，存储系统的生命周期是一个复杂的体系，解决存储系统的复杂生命周期运行和管理需要AI技术的加持，例如，利用AIOps做内部负载的识别，模式特征识别，把硬件资源使用率调到最高位置，从运维管理角度打造更易用的存储。

除此之外，云计算使得企业的数据分布从本地的数据中心扩展到了更高算力、更大空间的公有云平台。在整个IT架构当中，存储是最接近数据的行业，要能够帮助应用企业实现自身的数据中心与公有云平台之间更密切关联，以期建立一个顺畅的数据流动模式。

这是主存储市场的大势，也是存储厂商未来发展的方向。

对于浪潮的跨象限，Gartner这样评价，"浪潮存储产品组合包括HF和AS系列，能够满足用户对中、高端存储的需求。在评估期间浪潮存储发布了基于端到端NVMe技术的全闪存阵列HF5000G5，同时发布了适用于K8S环境的CSI驱动程序并对AIOps平台进行了升级，实现了整体软件和平台功能的增强"。

从中可以看到，浪潮的“晋级”与当下主存储市场的发展趋势高度吻合。

其一，市场突破：

浪潮存储首席架构师孙斌分享了一组数据，浪潮存储的大项目，即10万到40万美元之间的订单，在今年实现了翻倍增长，这表明浪潮存储的产品正被一些大型企业所选择。销售方面，浪潮存储30%的订单是通过ISV、SI系统集成商以及分销商等销售，这一比例相比之前提高了10个点，这证明了浪潮存储还在赋能合作伙伴。

浪潮存储有近二十年的技术创新和积累，在行业用户中占据重要份额。其中包括在通信行业，浪潮存储三年4次中标中移动分布式存储集采，特别是在2020年浪潮高端存储中标中移动核心业务系统，为中国移动的数据要素“托底”；在科研行业，浪潮存储承载中国天眼天文研究、清华大学活脑成像、复旦大学类脑研究、华中大脑图谱研究、中山大学精准医疗研究等等行业Top用户的海量数据。与此同时浪潮存储开始在俄罗斯、德国、波兰、日本、韩国等海外市场进行推广。

其二，技术突破：

从2019年Q3到2020年Q2，一年时间内，浪潮申请受理专利超过一千件，大约三分之一都是跟全闪存有关。浪潮存储开发了NVMe SSD，也在积极参与行业和全闪的标准以及测试规范，以及企业的标准规范建设。同时，浪潮存储也在积极和国内一流高校，研究所，像清华大学、华中 科技 大学等在存储的前沿新兴的技术领域进行合作。

浪潮存储基于“云存智用 运筹新数据”理念，在统一存储领域持续加大投入，推出了业界首款搭载傲腾双端口NVMe SSD的全闪存储，基于iTurbo智能引擎技术进一步提升存储系统的智能感知、多路径选择、自组织和调用的能力，目前浪潮存储在SPC-1中包揽了16控、8控、单位成本性能测试的全球最高成绩。

从“利基者”到“挑战者”，意味着浪潮存储的产品和市场实力得到全面跃升，并且未来有机会成为行业领袖。

随着新基建的加速推动和数字经济的快速发展，一个全新的数据时代正在扑面而来。

数据作为新生产要素，在人工智能、大数据、5G新技术驱动下，发生了本质改变，从过去“人工采集、人工干预”过渡到现在“机器产生、机器处理”的新时代，数据类型越来越丰富、数据量的规模也越来越大，数据正在成为管理、控制、生产、服务、决策等环节重要的要素，需要从采、存、管、用进行全生命周期提速。

新的数据时代，需要新的存储理念，也孕育着新的市场机会。“挑战者”浪潮存储能否借机再次实现象限的晋级呢？

聚焦新数据时代，浪潮存储提出了“云存智用、运筹新数据”的存储理念，聚焦极致技术、存储即平台、数据“系”存储基础设施的打造，希望通过“理念、技术、产品、方案”四个关键要素的闭环，加速数据流动、数据处理、数据共享、数据在线和数据安全，帮助企业彻底释放数据价值。如今，浪潮存储正全面推进端到端NVMe、智能运维、多云对接等新兴技术在存储产品中的应用，驱动企业数字化转型。

由于在行业新场景领域的深厚积累，浪潮存储收获了Gartner的高度认可，从象限晋级的背后可以看出，不论在产品性能、市场地位，还是在用户满意度上，浪潮存储都交出了一份满意的“答卷”。

未来魔力象限，我们能否见到“领导者”浪潮存储？这正是浪潮存储接下来的新挑战。

AIOps是什么？它与AI有什么关系？

现如今aiops新发布会，AI 这个词已经被玩坏了。很多公司都声称自己在做 AIaiops新发布会，但其实并没有。不过有另外一种新兴aiops新发布会的 AI，各种类型的 IT 企业倒是可以尝试，而且完全不需要人工参与。

AIOps，也就是基于 算法 的 IT 运维（Algorithmic IT Operations），是由 Gartner 定义的新类别，源自业界之前所说的 ITOA（IT Operations and Analytics）。我们已经到达了这样的一个时代，数据科学和算法正在被用于自动化传统的 IT 运维任务和流程。算法被集成到工具里，帮助企业进一步简化运维工作，把人类从耗时又容易出错的流程中解放出来。人们不再需要在遗留的管理系统中定义和管理无穷无尽的规则和过滤器。

在过去的几年间，一些新技术不断涌现，利用数据科学和 机器学习 来推进日益复杂的企业数字化进程，“AIOps”（Algorithmic IT Operations）因此应运而生。Gartner 的报告宣称，到 2020 年，将近 50% 的企业将会在aiops新发布会他们的业务和 IT 运维方面采用 AIOps，远远高于今天的 10%。

为了更好地理解 AIOps 和 AI 的区别，我们需要从头说起。

AI 简史

AI 一词用于描述机器（或软件）模拟人类认知的过程。也就说，机器学习像人类一样思考。40 年代，Alan Turing 掀起了 AI 热潮，但受限于计算机的计算能力，也只发展到今天的这个阶段。

问题是，我们为什么要让机器模仿人类aiops新发布会？而为什么有些 AI 应用程序会比其他的更成功？发展 AI 的目的在于解决人类的问题，所以我们会看到像自动驾驶汽车、行为分析这类复杂的解决方案。

话说回来，IT 运维环境有一些不一样的地方。我们不会直接管理人类，我们与应用程序和基础设施打交道。而且它们可能更加复杂和不可预测，因为它们不是人类。

人类思维与机器思维

AIOps 的不同之处在这里体现出来。AIOps 的解决方案专注于解决问题，而且是通过使用基于算法的技术来高度模仿人类（而且以更快的速度和更大的规模）。算法的效率提升了 AIOps 的价值，而相对于人类的智慧——虽然是无限的，但不如机器来得高效。

当然，人类也能进行高效的 IT 运维。AIOps 的目的是为了让我们的生活变得更美好，但是当人类与 AIOps 参合在一起，它们之间的界限就会变得模糊。高级的 AIOps 会使用 神经网络 技术，它会向运维人员学习，然后尝试消除无聊的重复性劳动。

未来的公司

为什么公司需要 AIOps？现代的 IT 环境已经无比的复杂，而且千变万化，需要我们花费大量的时间和资源去监控、去诊断问题、去解决问题。很多公司处于被动的地位。但是如果他们使用了 AIOps，他们就可以利用先进的算法，花更多时间在其他更有意义的工作上，而不是重复地解决相同的问题，或者花时间管理规则和过滤器。

我们所说的规则，可以把它们简单地描述为“如果是这样那么就这么做”，它们能够应付简单的场景，但是很难扩展。相反，算法和机器学习提供了更加灵活的表达方式，不仅强大，而且健壮，能够应付不断变化的需求。这将带来更高的效率和更低的成本。对于厂商来说，他们面临的挑战在于将整个技术方案打包，避免把用户暴露于底层的复杂性当中。光是提供工具是不够的，企业需要招聘数据科学家而不仅仅是工程师。

前行之路

借助智能算法的技术优势，原先人工需要几个小时完成的任务现在通过自动化可以在几秒钟内完成，而且能够得到更好的结果。传统的 IT 运维需要管理大量的告警，极大地分散了企业的注意力，他们需要花很多时间解决无聊的问题，没有时间用于创新。使用 AIOps 可以解决这些问题，把运维人员从纷繁复杂的告警和噪音中解脱出来。各个行业的企业正在采用 AIOps，他们使用这项技术来改进客户的数字体验——银行、娱乐、交通、零售，甚至政府。

尽管 AIOps 还是一个新名词，但并不代表它只是未来的一种趋势而已。在这个数字的年代，任何使用传统技术来管理机器数据的组织要么忽略了信息的价值，要么已经让他们的运维团队不堪重负。随着数据的暴涨，CIO 们应该快速拥抱 AIOps。传统 AI 仍然会在某些领域发挥它的作用，而 AIOps 将为企业带来最直接最深远的价值。

什么是AIOps？怎么促进业务提升？

智能运维的概念是Gartner在2016年率先提出，当初的英文全称为Algorithmic IT Operations,意指基于算法的IT运维。随着人工智能技术的发展，2018年Gartner将其英文全称更改为Artificial Intelligence for IT Operations，表明人工智能在IT运维领域的应用。至今短短六年，其概念还在不断融入新的认知。
当前IT运维难度增加，依靠人力堆积的传统方式运维已经无法满足数字化时代对IT运维的要求，借助更先进工具和技术手段成为应对这些挑战的必然选择。数据中心面临着从制度和流程为主驱动的时代，快速向数据与算法为主驱动的智能运维时代迈进。智能运维，已然成为迎接挑战不可或缺的科技力量和解决方案。
AIOps（Artficial Intelligence for Operations），是一种将大数据、人工智能或机器学习技术赋能传统IT运维管理的平台（技术）。AIOps智能运维可以将全栈式的运维数据进行集中化管理，不同数据领域也可以进行智能算法根因定位。其次它可以从业务场景进行跟踪，了解交易路径，对于数据进行智能分析与预测。所以智能运维是一种全新的数字化运维能力，可以配合企业的数字化转型，保障企业的业务应用能够安全稳定且高效的运行。

华为AIOps使能服务加速新基建运维智能化转型

人工智能经历了六十多年的浮浮沉沉，随着计算算力的进步，算法的创新和互联网发展下的海量数据积累，人工智能技术未来十年将焕发出新的活力，成为最具有冲击力的 科技 发展趋势之一。

在HUAWEI CONNECT 2020期间，华为基于对电信领域的深刻理解和多年经验沉淀，带来了《AIOps使能服务》的分享，旨在结合电信领域应用场景，使能网络达到自动、自愈、自优和自治的自动驾驶网络，提升整个网络的效率，降低OPEX。

AIOps成为电信网络运维智能化转型趋势

随着“5G 新基建”的加速实施，数字经济发展迎来新的动能。不仅推动投资消费的快速成长，还将驱动各行业的数字化转型升级。随之而来的是网络问题复杂化与业务质量高要求的挑战，运维能力的演进成为电信网络能否持续发挥效能的关键因素。

电信网络运维作业正面临问题发现被动（75% 问题由用户发现），故障根因定位难（90% 时间用于问题定位）的业务挑战。同时，各专业运维支撑系统功能也面临开发周期长，闭环流程自动化程度低的技术瓶颈。因此，运营商期望引入AI实现智能运维，做到主动维护和故障自愈。

在运维支撑系统的演进方向上，AIOps（运用AI及大数据技术解决运维问题）已经成为电信行业运维智能化转型的趋势和共识：构建AIOps平台能力，支撑不同运维场景应用。在未来五年内，电信行业市场的运维系统和平台将加速AI能力的升级，成为电信领域AI应用的核心场景，投资占比达到60%。

因此，AIOps已经成为电信网络运维智能化转型趋势。通过构建电信领域AIOps平台能力，快速实现智能运维升级。

华为AIOps助力网络提升可靠性及使能智能化运维

按照自动驾驶网络的等级定义，运维的智能化目标是要实现全域、全流程的预测性运维，自动监控、定位、自愈。

华为AIOps使能服务作为自动驾驶网络AI引擎NAIE的核心能力，基于AI平台，提供了一系列的电信领域AIOps原子能力以及组合编排能力，使能网络管控析单元、智能运维解决方案等运维系统，最终帮助运营商打破原有的烟囱式建设方式，将各专业运维系统的应用与AI能力解耦，采用分层的服务化架构对接共享数据中心，集中提供AIOps能力，适配运维场景应用百花齐放的需求。

如下是华为AIOps使能服务预组合编排好的服务，可开箱即用：

kpi异常检测服务， 快速智能识别海量kpi/kqi的异常情况，广泛应用在网络性能和质量监控场景；

故障识别与根因定位服务， 根据海量告警结合对应网络拓扑和传播知识，实时识别故障及根因网元及告警，可自动学习知识规律，保证持续优化，可广泛应用在各种网络场景；

日志异常检测服务， 实现日志的自动分类和统计规律发掘，实时监控出系统的异常行为和相关日志，可广泛应用在IT及电信网络场景；

硬盘异常预测， 可智能预测短期内（14天）的硬盘故障，以采取规避预防措施，以免对业务产生影响，广泛支持主流厂商的HDD及SSD型号。

细数华为AIOps使能服务四大核心竞争力

提供丰富的AIOps原子能力： AIOps的原子能力覆盖运维全流程，包括预测、检测，定位、执行。原子能力库支持流量预测，故障预测，KPI异常检测，日志异常检测，CHR异常检测，异常关联分析，事件聚合，根因定位等20+原子能力。

作为电信领域的AIOps使能服务，具备两个核心特点：一是基于华为电信领域的经验，原子能力将AI算法与电信领域行业知识融合，预制了默认的电信领域模型参数，同时支持现网运行态的调优，解决当前通用算法模型在具体行业落地效果差的难题。目前，已经在现网得到了规模验证。

另一个是AIOps原子能力采用标准化模型规范，统一数据输入，参数配置，结果输出等接口。为AIOps单点原子能力到灵活的组合串接提供了基础。

组合编排与DevOps能力： 通过组合编排功能，使用者可选择业务场景所需的AIOps原子能力，通过可视化方式完成流程串接，并进行业务泛化参数配置，包括数据接入方式，模型参数，内置电信领域泛化参数，事件通知方式、可视化Dashboard等配置。上述能力支持可视化编排或接口调用方式实现。此外，基于NAIE平台训练服务，AIOps的原子能力库支持使用者根据实际业务需求开展算法模型的创新与开发，不断扩展AIOps能力。NAIE的生态服务也提供专业的人员培训赋能。

支持电信领域数据对接： 支持KPI、告警、日志、xDR等电信领域主流运维数据。支持Kafka，数据库，文件系统，Restful等电信运维系统的主流数据对接方式。AIOps使能服务提供通用的数据源对接和标准化数据治理组件，通过配置项快速建立与运维系统的数据源连接，通过SDK将不同的数据类型和格式治理成标准化的AIOps原子能力输入集，用于模型训练和推理。

场景组合服务： 围绕运维全流程（发现、分析、处理）提供预制典型场景组合应用，快速接入运维流程。

综上所述，华为AIOps使能服务作为智能运维AI能力引擎，融合AI的技术优势与华为在电信领域的专业优势，为运维系统的智能化演进提供AIOps平台能力支持，助力到各专业运维系统的应用快速上线，让运维专家专注场景应用设计和业务目标达成。

华为AIOps助力运营商及企业网络打造最佳实践

在KPI异常检测方面，电信网络中，通过KPI来预测和检测网络问题是最普遍的场景。通过AI算法基于 历史 数据自动生成每个KPI的动态门限，避免传统静态门限带来的误报和漏报。

华为NAIE融合了电信领域的运维业务特点，提供单指标/多指标检测，异常原因关联分析，模型的自学习调优等关键能力。目前已经用在核心网，无线，数通等不同业务领域。国内某运营商采用了核心网KPI异常检测服务以后，实现提前5小时识别异常并主动预警，降低了业务损失。

在告警根因定位方面，发现异常或者故障之后的定位是运维流程中的难点，如何准确的将多维度的异常、告警等事件进行汇聚，减少故障噪声，准确定位到具体原因？这些工作目前主要依赖专家经验或者手工分析，而且受限于分析算力和知识信息，效果并不好。

华为NAIE AIOps通过AI算法与业务的融合，支持多类异常/告警等事件的智能故障定位，自动实现时间，拓扑和故障传播图等维度的事件汇聚和根因定位。目前已经应用到无线接入网等业务领域，经过实际验证，无效上站减少60%，根因识别准确率85%+，运维效率整体提升15%。

写在最后，电信领域AIOps落地的关键是需要将行业知识与AI技术融合。网络运维系统的AIOps能力构建的趋势是业务与能力解耦，做到AIOps能力的复用、拉通，支持，适配运维场景应用百花齐放和快速上线迭代的需求。

因此，AIOps使能服务作为智能运维AI能力引擎，融合AI的技术优势与华为在电信领域的专业优势，为运维系统的智能化演进提供AIOps平台能力支持，助力到各专业运维系统的应用快速上线，让运维专家专注场景应用设计和业务目标达成。目前，华为AIOps使能服务已经在无线，核心网，数通等网络域得到了广泛的应用。

为什么很多大型企业都在采用AIOps?

这是因为目前aiops新发布会，IT运维管理面临着两难境地的巨大挑战，一方面要降低成本，另一方面其复杂度又不断攀升。主要体现在数据量巨大、数据类型繁多和数据生成速度快三个维度aiops新发布会：

IT基础架构和应用程序产生的数据量快速增长（年增长2-3倍）

机器和人工生成的数据类型越来越多（例如指标、日志、网络数据和知识管理文档）

由于采用了云架构和其aiops新发布会他临时性的架构，数据生成速度不断提高，IT架构内变化速率也在提高

鉴于现代企业所需的洞察力，对这三个维度进行权衡的代价将相当巨大。因此，越来越多的客户对AIOps越来越感兴趣，并想通过大数据和机器学习技术来分析服务台的有效性，以此参与到故障和问题解决流程中去。IT组织还开始在DevOps环境中探索AIOps，将其作为持续集成/持续交付（CI/CD）周期的一部分，便于在部署之前预测潜在的问题，并检测潜在的安全问题。

AIOps分析的应用超越了其最初的使用范围，而成为IT运维中事件关联和分析的最佳解决方案。

如何通过AIOps手段增加运维效能和降低运维成本，对于企业来说都是很大的挑战。而致力于智能运维AIOps领域的擎创科技，已经为国内多家银行和证券用户成功部署夏洛克AIOps平台，助力企业运维降本增效：

强大自研数据采集器：支持Linux、Windows、AIX等多种系统，可采集除日志外的性能数据、网络数据、CMDB数据等各类数据；

创新的数据流处理方式：单数据流峰值每秒采集350000 条，可处理日增数据30TB；

人工智能算法：与复旦大学运维实验室共研10+种人工智能算法，异常检测和根因定位更容易。

目前，AIOps主要用于IT运维，且在企业中日益占据主导地位，而一些成熟的组织已正在利用该技术为企业领导者提供决策支撑。企业基础设施与运维负责人应该尽早启动AIOps平台部署工作，优化当前的性能分析，并在未来两年至五年内扩展至IT服务管理和自动化领域。

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