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如何看待AIOps的发展
数字化浪潮之下,运维能力也逐渐成为现代企业的竞争力之一。
在过去的数十年间,运维发展经历了数个阶段。从早期的手工运维到标准化运维、自动化运维,再到DevOps、AIOps,追溯整个历程不难发现,运维方式随着技术的不断发展,逐渐迈向智能化。
2016年,Gartner面向运维提供了一个新概念——“AIOps”,中文释义智能运维。即其是以AI等手段为核心,为运维提供更为智能和数字化的支撑。也就是说,把运维从“人”的要素抽离出来,更多的放到“数据”一侧。其中包含的场景更加丰富,包括异常告警、告警收敛、故障分析、趋势预测、故障画像等等。
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。
市场方面,全球IT研究机构Gartner预测:“到2022年,将有40% 的大型企业部署AIOps(智能运维)平台。”
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。
AIOps未来的发展是怎样的?
AIOps 是运维发展的必然趋势。
一个很明显的规律
aiops市场预测,凡是让能让我们的生活变得更美好、更简单、更方便的技术
aiops市场预测,一定会具有强大的生命力,也必然会成为发展趋势,而 AI 正是这样的技术之一,AIOps 又是其中的一个专业领域。运维的发展变化是随着业务和技术发展变化的,根本上还是业务驱动和倒逼出来的。
当前这个阶段,现实情况,系统里面已经有大量软硬件模块、日志、监控告警指标也纷繁复杂,一方面是无法在问题萌芽状态就发现问题,无法提前做出预判,另一方面是发生了问题又无法快速确定根因,造成持续的资损。技术发展上,随着计算能力、数据量的积累、以及机器算法的进步,如何更加高效地开展 Ops 这个问题就摆在我们面前,AIOps 的模式应运而生。
所以,运维一步步发展到当前这个状态,根本上讲还是业务高速发展倒逼出来的,同时,从手动运维到运维自动化,再到 AIOps,这个过程根本上是在朝着如何更加高效运维的趋势在发展。
智能运维会是未来发展的重点吗?
先给出答案“会”。
如今,智能运维建设现在已经在各行各业的新一代运维建设中提上了日程安排,因为在传统运维方式下,数据规模大且离散,数据治理和全面分析能力薄弱且依赖于经验和规则,运维十分被动,解决问题效率非常低下,运维的实用性大打折扣,难以满足当前主动运营的要求。
而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。
国际知名的咨询公司Gartner预测,至2022年大型企业中50%将会部署AIOps智能运维平台,进行数字化转型。许多企业也将利用AIOps进行业务运营和IT运维,以取代如今的运维工具。
所以,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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