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。