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　　 近幾年，各行各業(yè)紛紛擁抱互聯(lián)網(wǎng)＋，借助云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率的提升，與之相關(guān)的就是企業(yè)IT系統(tǒng)越來(lái)越復(fù)雜。IT系統(tǒng)規(guī)模愈大、運(yùn)維管理精細(xì)化要求更高、運(yùn)維采集指標(biāo)更多、響應(yīng)時(shí)間需求更短等挑戰(zhàn)接踵而來(lái)。面對(duì)大量運(yùn)維數(shù)據(jù)，以及對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)秒級(jí)分析處理要求，傳統(tǒng)IT系統(tǒng)和模式越來(lái)越難以滿足當(dāng)前運(yùn)維需求。

  　  在過(guò)去，IT資源都是通過(guò)人工進(jìn)行管理，需要經(jīng)過(guò)手動(dòng)定義系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、配置并克隆虛擬機(jī)、配置OS、安裝數(shù)據(jù)庫(kù)等漫長(zhǎng)的流程，才能夠使用，并且在部署過(guò)程中，人工操作易出錯(cuò)。傳統(tǒng)運(yùn)維壓力很大，疲于奔命和救火，必須要尋求改變，走向自動(dòng)化、平臺(tái)化、智能化。
　　在IT服務(wù)管理方面，借助ITSM以及自動(dòng)化技術(shù)可以有效提升管理效率。ITSM中的自動(dòng)化工具幫助企業(yè)更高效地提高管理任務(wù)，大大縮短應(yīng)用發(fā)布流程，提高IT效率，提升對(duì)IT需求的響應(yīng)速度，有效節(jié)省運(yùn)維、開(kāi)發(fā)人員的工作時(shí)間。
　　在IT運(yùn)維方面，Docker、OpenStack、Puppet等技術(shù)的流行，以及微服務(wù)、CI/CD、DevOps等理念的落地生根，自動(dòng)化運(yùn)維的發(fā)展迎來(lái)了小高潮。整體來(lái)看，自動(dòng)化運(yùn)維平臺(tái)幫助提升了運(yùn)維的效率，并減少了因人工疏忽和流程操作失誤而引起的運(yùn)維故障。

　　重新定義IT運(yùn)維

　　隨著企業(yè)加速自身業(yè)務(wù)互聯(lián)網(wǎng)化的進(jìn)程，新業(yè)務(wù)和新場(chǎng)景不斷涌現(xiàn)，這就要求企業(yè)在IT架構(gòu)方面進(jìn)行與之適應(yīng)的調(diào)整，對(duì)于開(kāi)發(fā)的訴求也更多放到需求實(shí)現(xiàn)上面。企業(yè)的數(shù)字化程度越高，運(yùn)維的管理難度也越大。
　　技術(shù)界逐漸催生出了服務(wù)化的軟件架構(gòu)，以及持續(xù)交付過(guò)程，同時(shí)隨著業(yè)務(wù)體量快速膨脹，因服務(wù)化帶來(lái)的大量的應(yīng)用管理、持續(xù)交付、監(jiān)控、穩(wěn)定性、成本控制等非功能性體系的建設(shè)和保障就需要有專門的團(tuán)隊(duì)來(lái)做，這時(shí)對(duì)于運(yùn)維的訴求也在悄然發(fā)生著變化。
　　在這個(gè)過(guò)程中，云計(jì)算的發(fā)展改變了IT資源供給模式的同時(shí)也對(duì)運(yùn)維管理提出了新的變革要求，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)、硬件和系統(tǒng)維護(hù)的職責(zé)在逐漸被弱化，也在逼迫著運(yùn)維的關(guān)注點(diǎn)從底層轉(zhuǎn)向應(yīng)用和業(yè)務(wù)層面，現(xiàn)有運(yùn)行制度和人員角色需要進(jìn)行重新定位。

　　AI使能IT運(yùn)維

　　隨著AI時(shí)代的到來(lái)，我們工作和生活中的一切都在被重新定義。企業(yè)在嘗試通過(guò)AI技術(shù)提高運(yùn)維服務(wù)的有效性乃至預(yù)測(cè)性，同時(shí)降低成本，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。
　　在2016年，Gartner提出了AIOps的概念，并預(yù)測(cè)到2020年，AIOps的采用率將會(huì)達(dá)到50%。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，AIOps就是希望基于已有的運(yùn)維數(shù)據(jù)（日志、監(jiān)控信息、應(yīng)用信息等）并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方式來(lái)進(jìn)一步解決在IT運(yùn)維中通過(guò)自動(dòng)化沒(méi)辦法解決的問(wèn)題。

　　作為一種將算法集成到工具里的新型運(yùn)維方式，AIOps可以幫助企業(yè)最大程度的簡(jiǎn)化運(yùn)維工作，把IT從耗時(shí)又容易出錯(cuò)的流程中解放出來(lái)。傳統(tǒng)IT運(yùn)維管理工具更為關(guān)注突發(fā)事件（即告警）、配置和性能，而AIOps則更加關(guān)注問(wèn)題、分析和預(yù)測(cè)，二者可謂互相補(bǔ)充相得益彰。
　　有了AIOps，當(dāng)IT出現(xiàn)故障隱患，運(yùn)維人員不需要再等待系統(tǒng)發(fā)出故障告警，通過(guò)內(nèi)置的機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及大數(shù)據(jù)技術(shù)，就能自動(dòng)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的各類異常，從而實(shí)現(xiàn)從異常入手判斷故障發(fā)生的可能性、嚴(yán)重性和影響，依賴機(jī)器對(duì)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，判斷最佳的應(yīng)對(duì)方案。
　　數(shù)據(jù)只有全面才能進(jìn)行科學(xué)的決策，很多時(shí)候如果看到的日志不全，或者拿到的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)不準(zhǔn)，在做決策的時(shí)候肯定就會(huì)比較貿(mào)然。比如數(shù)據(jù)中心某業(yè)務(wù)鏈路出現(xiàn)問(wèn)題，是不是要切換？數(shù)據(jù)是不是還能保持一致？這個(gè)時(shí)候在沒(méi)有確定的數(shù)據(jù)來(lái)支撐你決策之前，你做決策時(shí)都會(huì)感到比較忐忑，猶豫不前。
　　就目前來(lái)看，國(guó)內(nèi)的百度、搜狗、阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)廠商已經(jīng)在探索嘗試AIOps，并且取得了不錯(cuò)的效果。通過(guò)支持AIOps能力，平臺(tái)能夠提供更大的分析調(diào)整自修復(fù)能力，更進(jìn)一步提高IT效率。
　　如何從錯(cuò)綜復(fù)雜的運(yùn)維監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中得出我們所需要的信息和結(jié)果，一句話就是分辨和精煉。同時(shí)，確保業(yè)務(wù)和SLA服務(wù)級(jí)別，出現(xiàn)問(wèn)題要及時(shí)響應(yīng)、自動(dòng)分析和優(yōu)化，把處理的流程精簡(jiǎn)和高效組合起來(lái)，讓問(wèn)題匹配正確的場(chǎng)景，找到正確的人，在第一時(shí)間正確處理。
　　機(jī)器學(xué)習(xí)需要大量的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練，故障出現(xiàn)的形態(tài)是千奇百怪，對(duì)故障的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行場(chǎng)景分類和標(biāo)注，不斷用模式識(shí)別和數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練機(jī)器識(shí)別和分析，然后讓機(jī)器自動(dòng)準(zhǔn)確判斷。
　　基于數(shù)據(jù)和模型來(lái)提高事件的處理能力。很多事件有的工程師處理的特別快，反之如果對(duì)這個(gè)故障不熟悉的人可能花費(fèi)的時(shí)間就很長(zhǎng)。這就需要構(gòu)建一個(gè)策略知識(shí)庫(kù)，讓其他人來(lái)參考和學(xué)習(xí)，提高同類場(chǎng)景事件處理的能力。

　　我們以數(shù)據(jù)中心的管理與運(yùn)維為例，數(shù)據(jù)中心的運(yùn)維工作主要包括配置管理和監(jiān)控，運(yùn)維人員每天都要進(jìn)行大量的模塊維護(hù)操作，這個(gè)過(guò)程大部分程序是由人力手工操作完成的。一方面人的精力有限，不可能及時(shí)發(fā)現(xiàn)所有的故障，另一方面，這一過(guò)程中人為失誤的可能性不可避免。將人工智能應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心的管理和控制，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行精細(xì)化管理，可以實(shí)現(xiàn)智能化運(yùn)維的目標(biāo)。
　　谷歌可以說(shuō)是最早在數(shù)據(jù)中心的管理方面運(yùn)用人工智能技術(shù)的代表了，它使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)大型數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行進(jìn)行分析，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了收集和匯總（像數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的耗電量、為達(dá)到一定制冷效果所用的水的量），通過(guò)人工智能計(jì)算模型對(duì)數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行效率進(jìn)行分析和評(píng)估，提出相應(yīng)的改進(jìn)數(shù)據(jù)中心運(yùn)行效率的解決方案。
　　AI使能下的IT運(yùn)維目標(biāo)就是減少對(duì)人的依賴，逐步信任機(jī)器，實(shí)現(xiàn)機(jī)器的自判、自斷和自決。技術(shù)在不斷進(jìn)步，AI技術(shù)可以解決一些需要花費(fèi)大量人力和時(shí)間才能解決的事情，但是AI不是一個(gè)很純粹的技術(shù)，它也需要結(jié)合具體的企業(yè)場(chǎng)景和業(yè)務(wù)，通過(guò)計(jì)算驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，才能產(chǎn)生一個(gè)真正可用的產(chǎn)品。