如何看待AIOps的发展

如题所述

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。

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第1个回答  2022-08-05
从未来发展趋势来看,ITOA、AIOps会是未来增长最快的两个方向。随着以数据为核心的运维分析出现,运维市场逐渐由ITOM演变成ITOA(IT Operations Analytics),后来又提出了智能化运维(AIOps)。尽管目前肯定还是ITOM占市场的主体,但随着企业数字化转型的快速发展,IT系统数量快速增长,还有云原生架构的应用导致系统复杂度越来越高,传统运维方式已经无法满足企业的需求,因此,借助AI技术能力实现运维智能化,提高运维效率和运维质量,成为IT运维的必然趋势。现在,IT运维的发展正处于螺旋式的上升期,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。
不过国内AIOps的落地实践也面临着挑战:
1. 不切实际的期望。AIOps的技术还不是完全成熟,很多用户很难将智能自动化的运维与实际可实现的案例分开,认为AIOps已经能够实现智能自动化,而实际上现在距离真正的智能运维还有很长的一段路要走。
2. 有价值的案例需要实践时间。AIOps平台需要通过不断的学习观察,在一定的时间、发生频率内,才能将正常的数据范围和模式跟解决方案结合起来,以建立合适的观测模型,为后续的业务运营提供保障。

3. 市场的转变。AIOps的市场正处于不断的变化发展中,监控供应商正在向上层业务移动,AIOps平台的供应商则正在进入监控领域,而ITSM供应商却只是将AIOps的功能视为扩展其范围的一种手段,随着技术的进步以及市场认知度的完善,会逐渐改变市场对于“技术水平”的定义。

4. 数据的质量。成功的AIOps解决方案需要高质量的数据作为支撑,但当下离散的IT系统和数据信息孤岛让数据分析结果产生负面的影响,使得治理效果并不十分令用户满意。

5. 基于复杂项目交付的定制工作。国内企业需要大规模、端到端、基于企业内部的部署,需要大量定制和整合的工作,对于供应商而言是极大的挑战。

6. 中国企业的IT堆栈。随着国家政策的推进,企业面临本土化转型的挑战,很多三方工具(由国外引入)并不是全都能很好的支持本土AIOps平台。

擎创科技,作为国内首批智能运维领域的解决方案提供商,将持续锚定赛道,用心服务用户,不断根据落地反馈来优化升级解决方案,助力客户完成从传统运维到智能运维的转变,也希望真正的智慧运营能够早日到来。
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