數(shù)據(jù)中心 的軟件智能化已成為共識,，但背后的IT運維到底要進(jìn)化到何種程度？現(xiàn)實情況是,，一方面隨著企業(yè)所面臨的運維數(shù)據(jù)在時間,、空間、架構(gòu),、規(guī)模等方面越來越復(fù)雜,，另一方面新舊業(yè)務(wù)之間的平滑對接對傳統(tǒng)IT流程也是不小的考驗，如果運維的AI化落后于數(shù)據(jù)中心的AI,，無疑會拖累數(shù)字化的進(jìn)程,。

如果按照字面意思，AIOps即Artificial Intelligence for IT Operations,，不過Gartner對它的解釋是AlgorithmicIT Operations,，也就是基于AI算法去解決IT運維流程中的問題,，例如性能監(jiān)控、可用性分析,、關(guān)聯(lián)事件,、自動化，以及日志,、應(yīng)用狀態(tài)等運維數(shù)據(jù)信息,。這一過程中，并不涉及人為的干擾因素,。

調(diào)查顯示,，全球有超過3000名CIO將數(shù)字化業(yè)務(wù)列為工作重點，預(yù)計AIOps的全球部署率會從2017年的10%升至2020年的50%,，所覆蓋的行業(yè)將涉及金融,、電力、醫(yī)療,、航天,、通信、HPC等領(lǐng)域,。其背后的挑戰(zhàn)可以從幾個方面來看,，首先是規(guī)模倍增，設(shè)備端可能有數(shù)十萬臺主機(jī)需要監(jiān)控至少數(shù)千個運行狀態(tài),，所處理的數(shù)據(jù)量日均也是T4B級,，而且還是實時的。

其次,，IT運維對連續(xù)性的高要求使得持續(xù)的交付,、集成、調(diào)度成為首選,，再加上海量的數(shù)據(jù),，對已有的運維成本存在較大挑戰(zhàn)，例如當(dāng)前IT業(yè)務(wù)中充斥著公私混的云環(huán)境,，以及第三方的SaaS類應(yīng)用,，傳統(tǒng)的管理辦法再彈性環(huán)境中難以適應(yīng)，而借助人工去監(jiān)督,、統(tǒng)計、追蹤,、分析是很大的工作量,，情況只會越來越糟。

此外,，更多的感知行為正在向網(wǎng)絡(luò)邊緣移動,，使得云基礎(chǔ)架構(gòu)成為了IT解決方案部署的首選平臺,，從而讓開發(fā)人員獲得了較以往更大的權(quán)力，IT人員還要在IT Ops的層面承擔(dān)更多責(zé)任,，例如了解業(yè)務(wù)是如何在服務(wù)和底層架構(gòu)之間進(jìn)行交互的,。

從腳本運維到工具運維，再到智能運維,，特點可以體現(xiàn)以下方面：數(shù)據(jù)源搜集,、大數(shù)據(jù)分析、規(guī)則及模式識別,、域算法,、AI算法、自動化,。需要注意的是,，AIOps并沒有改變AI應(yīng)用本身，而是強調(diào)對流程,、規(guī)則的AI化,。例如，AIOps可以從無到有先對單點進(jìn)行擊破,，然后形成局部方案以此類推到面,，由多個單點模塊組成完整的AIOps流程。其優(yōu)勢是,，可知悉,、可重用、可升級,。

與此同時,，運維團(tuán)隊的角色也在轉(zhuǎn)變，要加入數(shù)據(jù)工程師,、開發(fā)工程師甚至是AI工程師,，除了繼續(xù)承擔(dān)質(zhì)量、成本,、效率方面的工作,，還要在AIOps的實施過程中變身為需求的發(fā)起方和結(jié)果收驗方。其中,，運維AI工程師也要學(xué)會利用機(jī)器學(xué)習(xí)對運維產(chǎn)生的數(shù)據(jù),、經(jīng)驗進(jìn)行整理和分析，最終讓數(shù)據(jù)發(fā)揮應(yīng)用的價值,。

當(dāng)然要想具備運維AI的技能并不容易,，對TensorFlow、Caffe,、CUDA這些框架要有基礎(chǔ),，還要對交叉驗證,、驗證曲線等模型評估有基本的判斷。要知道在基礎(chǔ)運維平臺中,，除了在運維時要提供標(biāo)準(zhǔn)化的運維數(shù)據(jù)和操作,，在AIOps時的一些接口仍需要同時支持人工和自動數(shù)據(jù)獲取和運維操作。

無論多么智能,，AIOps的核心還是Ops,，這就決定了其會是跨領(lǐng)域的技術(shù)理念，因此在企業(yè)內(nèi)部開發(fā)者智能運維的時候,，要結(jié)合業(yè)務(wù)特點來制定AI機(jī)制,，不排除做二次開發(fā)的可能。如果運維不能AI化,，那數(shù)據(jù)中心再怎么智能也只會停留在表層,。

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