智能运维机器学习（智能运维专业）

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本文目录一览：

• 1、AIOps是什么？
• 2、有人知道智能运维是什么？
• 3、智能运维就是由AI代替运维人员？
• 4、智能运维服务都有哪些功能以及效果呢？
• 5、相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里
• 6、AIOps时代到来了，我们要如何应对？

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：

有人知道智能运维是什么？

作为企业数字化转型的重要手段，IT运维效率的高低会直接影响到业务的正常运转，业务数字化的加剧会造成严重的运维之殇，发现问题、根因定位、数据治理和运营分析都变得十分困难，越来越难以满足当前主动运营的要求。
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，能够在运维数据治理、业务数字化风险、运维人力成本和业务侧影响力四个方面有本质的效能提升。

智能运维就是由AI代替运维人员？

AIOps智能运维并不是完全取代传统的运维人员，而是对于已经构建的传统集中监控系统首先是一种赋能的作用，也就是新建立的AIOps智能告警系统可以和既有的系统协同工作，这里会有一个并存的过程；在第二阶段，就可以随着智能监控的日益成熟逐步完成转型，也就是将主要的工作舞台迁移到智能集中监控系统；当然，对于还未构建集中监控的企业，完全可以换道超车，直接建立具备智能运维能力的集中监控系统。
在运维管理中，运维管理者和智能运维的关系应该是相辅相成，各取所长，而不是互相替代的关系。可以理解为，智能运维是一种特殊的“人”，运维管理者要能用其所长。
比如说以智能告警为例，机器学习算法的能力是人难以企及的，“他”可以从时间维度、拓扑维度甚至告警语义的维度去洞察原始告警的相关性，并且把所发现的结论以友好的方式展示出来，消除人类识别数据能力的不足和可能存在的盲区；
而运维管理者，则可以利用专业知识和经验，对于洞察的结果进行判断，因为对于自身业务逻辑最清楚的莫过于具体运维者，而且人的思维具备一种机器所无法企及的发散性，这对于利用经验判断尤为有效。这样的人机互动和闭环使得运维管理者和智能运维工具各自发挥所长，从而达到最卓越的成效。

智能运维服务都有哪些功能以及效果呢？

智能运维是一种全新的数字化运维能力，且是企业数字化转型的必备能力。智能运维的本质是提升运维数据的认知能力，它在提升运维数据治理能力、优化企业业务数字化风险、降低运维人力成本和提升运维在业务侧的影响力方面都有本质的提升。

智能运维，又称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）。

比如以我们公司的夏洛克AIOps智慧运营平台为例。它能以全局运营视角解读IT运维，在AI算法平台的支撑下实现包括精准告警、异常检测、根因定位和容量分析等场景，助力企业数字化业务高效、稳定和顺畅运行。

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；

智能运维发展正如火如荼，Gartner预见其为下一代运维，认为到2022年将有近50%的企业用户部署智能运维。虽然目前不少企业已经在积极投入建设，也还有一些企业处在迷茫阶段，尽早布局才能在数字化时代不会被淘汰。

相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里

所谓的AIOps，简单理解就是基于自动化运维，将AI和运维很好的结合起来。

AIOps的落地在多方面直击传统运维的痛点，AI算法承担起分析海量运维数据的重任，能够自动、准确地发现和定位问题，从决策层面提高运营效率，为企业运营和运维工作在成本、质量和效率方面的优化提供了重要支持。

可见，AIOps 在企业中的作用正在进一步放大。但事实上，很多企业对于AIOps 能解决什么问题并不清晰，今天我们就以博睿数据的AIOps 的三大场景和算法说起。

博睿数据的AIOps 实践

作为中国领先的智能可观测平台，在AIOps实践方面，多年来博睿数据积极拥抱人工智能、机器学习等新技术变革的浪潮，并基于AI和机器学习技术，自主研发了“数据接入、处理、存储与分析技术”核心技术体系，全面布局智能基线、异常检测、智能告警、关联分析、根因分析等丰富且广泛的智能运维功能，并将AIOps能力融入端到端全栈监控产品线，可为传统企业提供强大的数据处理、存储和分析的软件工具，帮助客户整合各类IT运维监控数据，实现数据的统一存储和关联分析，打破数据孤岛，构建统一的IT运维管理平台，让企业的IT运维更加智能化、自动化。

在此基础上，博睿数据还依托完整的IT运维监控能力，利用大数据和机器学习技术持续构建先进的智能运维监控产品，2021年先后推出了搭载了AI能力的新一代APM产品Server7.0和新版的统一智能运维平台Dataview，不断落地智能异常检测、根因分析、故障预测等场景。基于人工智能的能力实现运维监控场景的信息整合、特征关联和业务洞察，帮助企业确保数字化业务平稳运行，并保障良好的数字化体验。

目前，博睿数据在AIOps 技术方面主要落地了三大场景。即智能基线预测、异常检测及告警收敛。

随着企业业务规模扩大，云原生与微服务的兴起，企业IT架构复杂性呈现指数级增长。而传统的IT运维手段面临故障发生后，查找故障原因困难，故障平均修复时间周期长，已无法满足新的运维要求。因此运用人工智能赋能运维，去取代缓慢易错的人力决策，快速给出运维决策建议，降低问题的影响并提前预警问题就成为了必然。AIOps作为目前运维发展的最高阶目标，未来将会赋能运维带给用户全新的体验。

但需要注意的是，当前智能运维的很多产品和项目在企业侧落地效果并不理想，究其原因可归类为三点：一是数据采集与AI平台割裂，多源数据之间的关联关系缺失导致AI平台缺乏高质量的数据，进而导致模型训练效果不佳；二是数据采集以metric和log为主，导致应用场景较窄且存在数据孤岛问题；三是AI平台能力尚有提升空间。当前落地的场景多以异常检测与智能告警为主，未来需要进一步提升根因分析与故障预测的能力。

因此，未来企业首先要建设一体化监控运维平台，一体化是智能化的基础。基于一体化监控运维平台采集的高质量的可观测数据数据以及数据之间的关联关系，进一步将AIOps的能力落地到一体化监控运维平台中，从而实现问题精准定位与见解能力。

此外，在实际应用中，依据信通院的相关调查，其受访企业中只有不足20%的企业具有智能化监控和运维决策能力，超过70%的企业在应用系统出现故障的10分钟内一筹莫展。

各行业的数字化转型正在改变这一现状，不仅互联网企业，更多传统企业的数字化转型为智能运维开拓了更广阔的市场，智能运维有着巨大的发展空间，这也是博睿数据等行业领先企业发力的大好时机。

提升创新能力，推广智能运维不仅是相关服务商自身发展的要求，也是提升我国企业应用管理和运维水平的使命。

中国企业数字化转型加速，无论是前端的应用服务迭代更新，还是后端IT运维架构的复杂度提升，都在加速培育智能运维的成长。

AIOps时代到来了，我们要如何应对？

在当前数字化转型的浪潮下，企业 IT 运维方面的投资规模将逐步增加，IT 运维的关注方向也将逐步从自动化运维向智能化运维发展。伴随着企业规模扩大，业务模式更新，以及云计算、大数据、人工智能等新技术应用，AIOps智能运维能力已在科技、互联网、金融、电信等行业逐步落地应用，并呈现出多样化的发展趋势。

目前国内AIOps智能运维的发展现状是：

1. 多数企业近年来在运维方面的资金投入仍处于增长阶段。近 4 成企业运维方面年平均投资规模超5000 万元，投资规模在 5000 万元-1 亿元的企业占比 11.24%，1 亿元-5 亿元 的企业占比 13.45%。

2. 超半数企业在实现自动化运维、自动化部署的基础上进一步增强监控、运维智能化能力。 根据本次调查显示，61.21%的企业选择优先关注和投资 DevOps 自动化部署，52%的企 业选择优先关注和投资升级监控和 AIOps。

3. 智能运维已经在各行业逐步落地应用，特别是在科技、互联网、金融、电信几大领域应用效果十分显著。根据本次调查结果，科技和互联网行业受访者所在企业表示已建立了智能 运维平台并形成了相关评价体系分别占比 49.64%和 37.96%，其次是银行占比 28.99% 和电信企业占比 25.97%。 

4. AIOps 仍处于初期发展阶段，受访者对目前 AIOps 能力水平的评价与期望超过其所在企业实际应用的情况。从整体来看，30.27%的企业自评目前处于辅助智能化运维阶段，28.61%的企业自评处于进阶智能化运维阶段。

未来，AIOps 将是运维发展的必然趋势，也将是增长最快的方向。根据Gartner预测未来3-5年内，可观测的智能运维能够达到成熟期。

尤其对于中大型企业来说，企业的数字化转型成功与AIOps智能运维建设密不可分。基于这种情况，企业应该及早布局，才不会落于人后。

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