aiops详细介绍（aiops百度百科）

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本文目录一览：

• 1、智能运维是什么？
• 2、国内优秀的IT运维企业有哪些？
• 3、1.ELK介绍
• 4、trace的产率说明
• 5、2.Logstash介绍

智能运维是什么？

得益于IT外包服务的发达，现在的运维已经不包括搬机器上架、接网线、安装操作系统等基础工作，运维人员一般会从一台已安装好指定版本的操作系统、分配好IP地址和账号的服务器入手，工作范围大致包括：服务器管理（操作系统层面，比如重启、下线）、软件包管理、代码上下线、日志管理和分析、监控（区分系统、业务）和告警、流量管理（分发、转移、降级、限流等），以及一些日常的优化、故障排查等。
随着业务的发展、服务器规模的扩大，才及云化（公有云和混合云）、虚拟化的逐步落实，运维工作就扩展到了容量管理、弹性（自动化）扩缩容、安全管理，以及（引入各种容器、开源框架带来的复杂度提高而导致的）故障分析和定位等范围。
听上去每一类工作都不简单。不过，好在这些领域都有成熟的解决方案、开源软件和系统，运维工作的重点就是如何应用好这些工具来解决问题。
传统的运维工作经过不断发展（服务器规模的不断扩大），大致经历了人工、工具和自动化、平台化和智能运维（AIOps）几个阶段。这里的AIOps不是指Artificial Intelligence for IT Operations，而是指Algorithmic IT Operations（基于Gartner的定义标准）。
基于算法的IT运维，能利用数据和算法提高运维的自动化程度和效率，比如将其用于告警收敛和合并、Root分析、关联分析、容量评估、自动扩缩容等运维工作中。
在Monitoring（监控）、Service Desk（服务台）、Automation（自动化）之上，利用大数据和机器学习持续优化，用机器智能扩展人类的能力极限，这就是智能运维的实质含义。
智能运维具体的落地方式，各团队也都在摸索中，较早见效的是在异常检测、故障分析和定位（有赖于业务系统标准化的推进）等方面的应用。智能运维平台逻辑架构如图所示。
智能运维平台逻辑架构图
智能运维决不是一个跳跃发展的过程，而是一个长期演进的系统，其根基还是运维自动化、监控、数据收集、分析和处理等具体的工程。人们很容易忽略智能运维在工程上的投入，认为只要有算法就可以了，其实工程能力和算法能力在这里同样重要。
智能运维需要解决的问题有：海量数据存储、分析、处理，多维度，多数据源，信息过载，复杂业务模型下的故障定位。这些难题是否会随着智能运维的深入应用而得到一定程度的解决呢？我们会在下一篇文章中逐步展开这些问题，并提供一些解决方案。
本文选自《智能运维：从0搭建大规模分布式AIOps系统》，作者彭冬、朱伟、刘俊等，电子工业出版社2018年7月出版。
本书结合大企业的智能运维实践，全面完整地介绍智能运维的技术体系，让读者更加了解运维技术的现状和发展。同时，帮助运维工程师在一定程度上了解机器学习的常见算法模型，以及如何将它们应用到运维工作中。

国内优秀的IT运维企业有哪些？

国内优秀的IT运维企业有哪些

极其流行，同样也是竞争力极其大的一种商业模式。虽然国内软件开发公司都发展壮大起来了，但是各地软件开发公司的实力及资质仍然参差不齐。下面为大家介绍下近期国内软件开发公司的排名汇总。

1：华盛恒辉科技有限公司

上榜理由：华盛恒辉是一家专注于高端软件定制开发服务和高端建设的服务机构，致力于为企业提供全面、系统的开发制作方案。在开发、建设到运营推广领域拥有丰富经验，我们通过建立对目标客户和用户行为的分析，整合高质量设计和极其新技术，为您打造创意十足、有价值的企业品牌。

在军工领域，合作客户包括：中央军委联合参谋(原总参)、中央军委后勤保障部(原总后)、中央军委装备发展部(原总装)、装备研究所、战略支援、军事科学院、研究所、航天科工集团、中国航天科技集团、中国船舶工业集团、中国船舶重工集团、第一研究所、训练器材所、装备技术研究所等单位。

在民用领域，公司大力拓展民用市场，目前合作的客户包括中国中铁电气化局集团、中国铁道科学研究院、济南机务段、东莞轨道交通公司、京港地铁、中国国电集团、电力科学研究院、水利部、国家发改委、中信银行、华为公司等大型客户。

2：五木恒润科技有限公司

上榜理由：五木恒润拥有员工300多人，技术人员占90%以上，是一家专业的军工信息化建设服务单位，为军工单位提供完整的信息化解决方案。公司设有股东会、董事会、监事会、工会等上层机构，同时设置总经理职位，由总经理管理公司的具体事务。公司下设有研发部、质量部、市场部、财务部、人事部等机构。公司下辖成都研发中心、西安研发中心、沈阳办事处、天津办事处等分支机构。

3、浪潮

浪潮集团有限公司是国家首批认定的规划布局内的重点软件企业，中国著名的企业管理软件、分行业ERP及服务供应商，在咨询服务、IT规划、软件及解决方案等方面具有强大的优势，形成了以浪潮ERP系列产品PS、GS、GSP三大主要产品。是目前中国高端企业管理软件领跑者、中国企业管理软件技术领先者、中国最大的行业ERP与集团管理软件供应商、国内服务满意度最高的管理软件企业。

4、德格Dagle

德格智能SaaS软件管理系统自德国工业4.0，并且结合国内工厂行业现状而打造的一款工厂智能化信息平台管理软件，具备工厂ERP管理、SCRM客户关系管理、BPM业务流程管理、
OMS订单管理等四大企业业务信息系统，不仅满足企业对生产进行简易管理的需求，并突破局域网应用的局限性，同时使数据管理延伸到互联网与移动商务，不论是内部的管理应用还是外部的移动应用，都可以在智能SaaS软件管理系统中进行业务流程的管控。

5、Manage

高亚的产品 (8Manage) 是美国经验中国研发的企业管理软件，整个系统架构基于移动互联网和一体化管理设计而成，其源代码编写采用的是最为广泛应用的
Java / J2EE 开发语言，这样的技术优势使 8Manage
可灵活地按需进行客制化，并且非常适用于移动互联网的业务直通式处理，让用户可以随时随地通过手机apps进行实时沟通与交易。

1.ELK介绍

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trace的产率说明

近期一直在学习和复现“根因分析”领域的相关文章，在这里跟大家一起分享下相关内容。这里不在赘述关于“可观测性”和“AIOps”的重要性和必要性，也不过多的陈述在“复杂系统”中进行快速根因诊断的必要性，直接进入到相关算法和系统设计部分。
在智能运维的体系中，用来分析和建模的数据可以笼统的分为aiops详细介绍：Log + Trace + Metric，这里面的数据量是巨大的，且数据形态是复杂多样，对于企业来说，不仅仅要考虑存储系统的吞吐、以及架构在存储系统之上计算引擎的灵活性，同时也会很关注成本。
基于Trace我们可以做些什么aiops详细介绍？
业务场景
拓扑生成
架构梳理
各服务的流量估算
系统的热点分析
链路的性能分析
错误的传播分析
发布过程中，流量的灰度分析，发布质量的评估
各家根因分析系统（系统+算法）
EMonitor - 基于Tracing和Metrics的诊断系统
该系统是来自阿里本地生活的故障诊断的分享，在特定场景中可以较好的解决如下问题：
哪些入口受到了影响？
受影响的入口的本地操作和远程操作的影响如何？
受影响的入口都抛出了哪些异常？
在该系统中，无法准确（无法直接根据数据给出，需要推断）的解决如下问题：
GC问题
容器问题
变更导致的问题
该诊断系统的上层出发点是源自于观测的核心SLO指标的抖动，去分析是哪些聚合维度的指标的异常导致了当前的扰动，从而定位到需要进一步诊断的下层入口，通过如此反复的确认，得到最终的定位信息。这里提供一张特定的图（来自知乎上的发表过的图）。
通过上述图中的描述，我们可以看到饿了么团队可以完成如下几个能力：
大量复杂的数据预处理，通过一定的手段将数据进行清洗后格式化（或者严格要求日志字段格式），较好的完成了Metrics、Logs、Trace的关联跳转；
开发了特定的计算策略（OLAP侧或者本地服务侧）支持扰动分析，提供出探寻的候选集；
在特定的业务场景中，支持多个服务模块之间的参数调用，得到较为完成的业务侧拓扑；
但是分析下来，里面必定特别多的定制化的操作和对于开发的严格日志结构的要求，且有较大的定制化开发需求，在云上快速拓展有一定的难度。
GMTA Explorer - 基于Trace的监控和服务诊断
该系统是eBay建立并在企业中落地的诊断系统，这套系统可以解决eBay每天1500亿条Span数据，可以在一定程度上处理Trace数据中的断链和错链问题。这里最核心的概念在如下的图2中已经描述出来了，这里重新提取下：
BusinessFlow（业务流）：最终是由业务方（使用方）来确定的；
Path：同一个业务在一段时间内的请求所构成的一个链路，最终是有多条Trace的路径合并出来的（业务请求在微服务系统中流经的节点所构成的Path）
数据流图+算法设计
在上图中，我们可以看到最核心的是要通过Flink计算出单条Trace的Path，然后通过一定的手段（聚类等）实现业务流的生成（Business Flow）。在数据处理的环节有几个重要的手段进行数据的处理：
根据特定业务输入，完成一些无效操作名称的替换；
根据标准的Trace定义，丢弃一些错误的数据，比如：根节点缺失、多个根节点等；
同时要尽可能关联一些错误日志数据，叫做错误传播链（EP Chains, Error Propagation Trace）；
下图较为清晰的描述了几个核心概念之间的关系。
这里我们可以简单说下，产生最终业务流的依赖的数据。根据文中的数据来说，在图数据存储中，时刻更新着当前系统中操作粒度的调用关系图，在分析型存储中按照一定的需求，存储着Path信息和业务流信息。
通过文中这个图，我们可以基本知道分析型存储中的基本结构，其中对于后续分析问题较为重要的两个核心属性是：PathID和BusinessFlowName，其中重中之重的属性值是PathID。那么，我们查看下原文中对于PathID的生成部分的描述。这里我们就要查看下文中的一个SpanHash的策略了。
span
+ serviceName
+ operationName
+ level
+ duration
+ statusCode
+ labels
+ childSpans[]
Algorithm 1 SpanHash(span)
+ hash = HashCode(span.serviceName) + HashCode(span.operationName) + span.level * PrimeNumber
+ for each child in span.childSpans do
+ hash += SpanHash(child)
+ end for
+ return hash
这里面一个比较核心的问题在于：如何在海量的Trace数据中，以较小的成本去解决单个span在Trace链路中的level和childSpans的问题？（这个问题本质上将是：底层的存储和计算引擎的选型和问题，文中提到，在eBay中使用的是Neo4j+Druid+Flink进行存储和计算）
还有一点值得称赞的是，该平台的完整度问题，在GMTA Explorer中，提供了很多基础能力，我们一起来看下。
基于上述能力，可以解决不同场景的业务问题
作为开发人员，可视化业务流程中服务的依赖关系和依赖项，以确定服务的更改影响。
作为架构师，学习与关键业务（例如支付）相关的路径和指标，以支持架构决策。
作为 SRE，确认服务行为的变化或模式，并评估业务变化或其aiops详细介绍他因素对流量、延迟和错误率等指标的影响。
这里就提供下文中的实验例子，由于接口变更导致的服务指标的变化。
可以较为清晰的看到，上部分表达的是某个业务流中有三个核心链路，下面部分表示的是链路归并后的效果，我们可以很清晰的看到，在userCheckout这个链路中calculateMoney的调用接口由"coupon" - "couponV2"后，可以较清楚的看到，对于createOrder来说，调用量上升了20%，延迟降低了5%。
在工程实践上的一些取舍
在后端存储和计算的选型上，不额外的造轮子，选择现有的大数据组件，且经过一些中间层粘合起来使用
对于如此大的数据规模，在实际中，也会进行一定的采样（文中提到了1%的采样率写入到Kafka中）
对于trace中数据的迟到和完整度的问题，采用Flink去解决
对于Flink消费之后的结果，一部分写入到Druid中，一部分直接提取后写入到neo4j中
在通过一些UI可视化组件解决后续的交互式分析问题
几点思考
这偏文章读下来更多的是偏向介绍数据在系统中的流转，并非过多的在介绍算法本身（单纯的看算法部分缺失不复杂），落地起来较为可行；
在PathID生成中，过分依赖Flink的State能力，并没有设计或优化下高效的生成PathID的策略，这里还需要进一步的提升；
在文末提到，对数据进行Trace数据的1%的采样，并没有透露出具体的采样策略，因为采样策略对数据质量和数据覆盖度有较为严重的影响；
文中提出了Business Flow的概念，这个让我眼前一样，继续探索下，如何能进一步自动生成BusinessFlow的策略，可以通过一个UI让用户可以来管理自己的业务就是很大的进步了；
根因诊断的下一步思考
算法侧需求
Trace场景的数据相对来说较为确定且具体，其中面临的问题也是确定的，这里更多的是是考虑如何在端上可以灵活的按需去采样，去解决后端的存储成本的问题，对于算法侧来说复杂度不是很高；
在解决Trace数据后，如何将Metric和Alarm整合在一起，去自动化的做因果分析，这个还是复杂一些的；
是否可以在以一步的让AI去学习我们的业务代码，能否将根因结果自动的和代码提交进行诊断，进一步定位到具体的更改（微软等已经在做了一些尝试）
下一步更多的需要去考虑多元数据的融合问题，能否在云上提供类似APM中的完整能力，做到简单、易用；
现阶段对于平台来说，要解决好信息抽取后的表达和管理工作，为后续的自动化分析和诊断扫清 障碍；

2.Logstash介绍

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