智能運維是什么？有什么好處？應用場景、IT平臺介紹

2023-04-27 19:27:52 作者：云閑 8786

智能運維是什么？

智能運維(AIOps)是使用AI算法，在海量運維數據中全自動學習并匯總規則，進而作出決策的運維方式。智能運維可以快速處理數據，分析出有效的運維決策，執行自動化腳本以實現對系統的整體運維，從而有效運維大規模系統。

這一概念最早由Gartner提出：智能運維就是將人工智能加入運維系統中，基于大數據和機器學習，從不同數據源中采集海量數據進行實時或離線分析，使之主動性、人性化和動態可視化，增強傳統運維的能力。

智能運維的好處

在智能化轉型進程中，傳統運維模式面臨以下三大挑戰：

1.安全運行

如果業務對技術系統的安全穩定運行方面有著高要求，但是功能涉及多個系統應用，所采用的事后處置為主的運維模式，有著異常定位困難、處理效率低等缺陷，這種被動異常響應模式不能滿足異?？焖俣ㄎ缓吞幚淼囊?。

2.人力緊缺

由于工作內容枯燥、工作量巨大，運維崗位對人才的吸引力不高。運維需求不斷上升，而人力資源依舊緊缺，這成為了技術系統發展中無法避免的矛盾。

3.遠程運維

在單數據中心發展為多數據中心的過程里，由于地點偏僻、巡檢工作繁瑣重復等困難，會導致傳統運維方式成本和壓力較大。

為了解決以上問題，必須在運維領域引入新技術、新思路和新體系，才能有效提升運維水平，從而確保系統安全穩定高效的運行。如今相關技術已從自動化運維向智能運維演進，借助人工智能，能夠進一步提高運維質量和效率。

目前許多公司正在布局智能運維，探討如何在運維中引入人工智能，以實現事前智能預警、事后快速定位等一系列的智能運維目標，方便應對新環境下的三大運維挑戰，進一步解放與發展生產力。

智能運維是什么？有什么好處？應用場景介紹

智能運維的應用場景

智能運維的建設是從局部單點應用的探索，到單點能力完善，再到完全解決某個局部問題的一個過程，直到將各個智能運維場景相結合，構成一體化智能運維能力。

智能運維的應用場景可分為以下幾個層面：

1.運維大數據平臺建設

數據是智能運維具體實施的基礎，因此必須率先建立運維大數據平臺，采集、分析并存儲運維數據，定義標準化的指標體系，選取運維數據，同時積累大量有用運維數據。以性能指標體系為例，可對操作系統、數據庫、中間件等應用建立可供分析的性能指標體系，并在系統運行中獲取性能數據，以此來刻畫各應用的正常狀態、異常狀態的畫像，為后續的檢測、預測、分析等提供基礎的運維知識圖譜數據。

2.局部場景智能化

局部場景智能化意思是對運維場景中的硬件、網絡、數據庫等分別進行智能監控、異常預警、故障發現、故障自愈等場景。局部場景智能化的實現，能讓故障發現、處理、排查的效率得到迅速提升，從而有效確保業務穩定運行。與此同時，這種能力的實現可以讓智能化運維具備場景化、標準化、自動化等能力。

以網絡異常為例，如果智能運維系統檢測到網絡上有異常指標，就會出發告警時間，在運維人員發現并確認故障后，系統就會使用機器學習算法精準定位故障，并且調用自動化運維工具來進行相應的修復操作，完成該場景下故障自愈。

互聯網行業智能運維現狀

1.阿里巴巴

阿里巴巴開發了智能故障管理平臺，基于機器學習，能對業務異常迅速檢測并及時發現故障。利用時間序列分析、機器學習，可以對未來的業務指標趨勢完成預測。阿里云上已成功實行智能運維，故障發現準確率提高至80%，召回率升至90%。曾經由于誤報浪費的操作時間省下了29小時。

2.百度

百度成功實現單機房故障自愈能力，這一技術基于智能流量調度。能夠將止損過程分成三個階段：感知、決策與執行。利用策略框架支持智能化異常檢測、策略編排與流量調度，提升了單機房故障自愈能力。

3.京東金融

京東金融則在云計算數據中心布局了智能巡檢機器人，提高機房及數據中心的巡檢效率、智能化管理水平，不會有人工的錯檢和漏檢，能夠對巡檢數據從事數據化管理和高效利用。

4.騰訊

騰訊在機器學習的基礎上，成功在織云監控平臺完成時間序列異常檢測方案，在海量基于時間序列的日志信息中，極少的時間內實現了異常檢測。