aiops 产品发布（aiops厂家）

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本文目录一览：

• 1、AIOps是什么？和AI有什么关系？
• 2、AIOps是什么？
• 3、听云AIOps平台可以与APM产品高效融合吗？
• 4、国内AIOps有没有可落地的厂商？
• 5、AIOps具体是如何落地的？

AIOps是什么？和AI有什么关系？

aiops 产品发布我们现在提到aiops 产品发布的 AI，更多的是依赖机器学习（包含深度学习）算法的实现的 AI 场景，或者说机器学习算法只是实现 AI 的其中一种手段。了解了上面的概念，再回到 AIOps 上来，拆分为 AI + Ops 会准确一些，也就是 Ops 与 AI 相结合可以做的事情。
AIOps 涉及的技术，从 AI 的角度，主要还是机器学习算法，以及大数据相关的技术，因为涉及到大量数据的训练和计算，从 Ops 的角度，主要还是运维自动化相关的技术。另外 AIOps 一定是建立在高度完善的运维自动化基础之上的，只有 AI 没有 Ops，是谈不上 AIOps。

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：

听云AIOps平台可以与APM产品高效融合吗？

在Gartner 4月份发布的另一项研究报告《AIOps市场指南》中，亦强调AIOps功能是APM工具的定义功能之一。听云作为国内APM行业领军者，5次荣登Gartner APM魔力象限，多次得到Gartner的认可足以证明了听云的能力。听云AIOps平台——北冥 通过将APM平台汲合的大量数据、事件、日志、拓扑信息等进行关联并收敛，从中识别出重要的告警信息进行分析并以可视化方式向用户进行说明，同时与CMDB、ITSM和Automation集成，可以将AIOps能力与APM产品高效融合。

国内AIOps有没有可落地的厂商？

擎创科技为券商、银行、政府机构等都做过智能运维的成功落地案例。比如最近为某中型银行客户解决日常运维中存在的告警风暴问题。

A行主要运维痛点是告警风暴频发aiops 产品发布，系统日增告警量达5000多条。在这种情况下运维人员根本无法及时处理告警事件aiops 产品发布，系统问题更无法及时得到修复，势必会引发用户频繁投诉。A行迫切需要引入智能化的运维方案来解决横亘已久的问题，破除告警风暴难题，提高告警处理能力。

在实地aiops 产品发布了解到客户的现状和痛点后，我方咨询专家给出的方案是通过实施告警信息丰富、告警智能压缩、告警智能关联、精准推荐告警优先级等功能，帮助运维人员逐步实现少做事、做重要的事、更高效地做事等三级目标。这些核心功能，最终要依赖擎创的智能运维产品——告警辨析中心来实现。

这些功能的实现逻辑如下aiops 产品发布：

1、告警信息丰富：原始告警信息关联CMDB配置信息，做如下内容丰富aiops 产品发布；

2、告警智能压缩：利用智能算法将相同或者相似的告警进行合并压缩；

3、告警智能关联：利用智能算法将可能是同一种根因产生的告警关联在一起，方便用户迅速查找问题症结；

4、精准推荐告警优先级：智能算法推荐告警优先级，使告警级别标注更精准。

整个项目历时3个月，投产后压缩掉了82%的无效告警，并大大提高了运维人员的排障效率，客户投诉量也降低了50%。

此外，这个项目也了却了客户心中的难题。A银行使用的监控平台建设于2009年，虽然采用的是某知名国际软件厂商的产品，但是产品的架构、功能和性能已经远远无法满足当前业务需要。客户3年前就表示希望更换监控平台，但由于涉及部门过多，新监控平台建设工作迟迟无法推进。

此次智能运维项目中发现客户的指标数据采样频率和告警频率都是5分钟一次，已经无法反应系统的真实状态，且会遗漏大量有价值的数据和信息。经过项目组向客户多次汇报和反复沟通，终于推动客户下定决心升级监控平台，目前该项目已经进入UAT测试阶段。

“擎创科技将AIOps领域的行业场景做深做透，让客户可以产生真实的收入，这就是客户持续订阅的缘由。”

未来的运维势必是由运维走向运营，擎创科技将会继续提升运维数据的认知能力，打造智能运维产品中最实用的工具，构建实用工具中最智能的产品，帮助企业走上运维智能化道路。

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。

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