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                                企业纷纷上云,IT运维如何借力AI实现智能化

                                来源:中国数据分析行业网 | 时间:2018-04-26 | 作者:数据委

                                近?#25913;輳?#21508;行各业纷纷拥抱互联网+,借助云计算、大数据等技术来实现生产效?#23454;?#25552;升,与之相关的就是企业IT系统越来越复杂。IT系统规模愈大、运维管理精细化要求更高、运维采集指标更多、响应时间需求更短等挑战接踵而来。面对大量运维数据,以及对数据的实时秒级分析处理要求,传统IT系统和模式越来越难以满足当前运维需求。

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                                在过去,IT资源都是通过人工进行管理,需要经过手动定义系统网络架构、配置并克隆虚拟机、配置OS、安装数据库等漫长的流程,才能够使用,并?#20197;?#37096;署过程中,人工操作易出错。传统运维压力很大,疲于?#27982;?#21644;?#28982;穡?#24517;须要寻求改变,走向自动化、平台化、智能化。

                                在IT服务管理方面,借助ITSM以及自动化技术可?#26434;行?#25552;升管理效率。ITSM中的自动化工具帮助企业更高效地提高管理任务,大大缩短应用发布流程,提高IT效率,提升对IT需求的响应速度,?#34892;?#33410;省运维、开发人员的工作时间。

                                在IT运维方面,Docker、OpenStack、Puppet等技术的流行,以及微服务、CI/CD、DevOps等理念的落地生根,自动化运维的发展迎来了小高潮。整体来看,自动化运维平台帮助提升了运维的效率,并减少了因人工疏忽和流程操作失误而引起的运维故障。

                                重新定义IT运维

                                随着企业加速自身业务互联网化的进程,新业务和新场?#23433;?#26029;涌现,这就要求企业在IT架构方面进行与之适应的调整,?#26434;?#24320;发的诉求也更多放到需求实现上面。企业的数字化程度越高,运维的管理难度也越大。

                                技术界逐渐催生出了服务化的软件架构,以及?#20013;?#20132;付过程,同时随着业务体量快速膨胀,因服务化带来的大量的应用管理、?#20013;?#20132;付、监控、稳定性、成本控制等非功能性体系的建设和保障就需要有专门的团队来做,这时?#26434;?#36816;维的诉求也在悄然发生着变化。

                                在这个过程中,云计算的发展改变了IT资源供给模式的同时也对运维管理提出了新的变革要求,传统的网络、?#24067;?#21644;系统维护的职责在逐渐被弱化,也在逼迫着运维的关注点?#25317;?#23618;转向应用和业务层面,现有运行制度和人员?#24039;?#38656;要进行重新定位。

                                AI使能IT运维

                                随着AI时代的到来,我们工作和生活中的一切都在被重新定义。企业在尝试通过AI技术提高运维服务的?#34892;?#24615;乃至预测性,同时降?#32479;?#26412;,实现业务转型。

                                在2016年,Gartner提出了AIOps的概念,并预测到2020年,AIOps的采用率将会达到50%。简单来说,AIOps就是希望基于已有的运维数据(日志、监控信息、应用信息等)并通过机器学习的方式来进一步解决在IT运维中通过自动化没办法解决的问题。

                                作为一种将算法集成到工具里的新型运维方式,AIOps可?#22253;?#21161;企业最大程度的简化运维工作,把IT从耗时又容易出错的流程中解放出来。传统IT运维管理工具更为关注突发事件(即告警)、配置和性能,而AIOps则更加关注问题、分析和预测,二者可谓互相补充相得益彰。

                                有了AIOps,当IT出现故障隐患,运维人员不需要再等待系统发出故?#32454;?#35686;,通过内置的机器学习算法以及大数据技术,就能自动发现系统的各类异常,从而实现从异常入手判断故障发生的可能性、?#29616;?#24615;和影响,?#35272;?#26426;器对数据的分析结果,判断最佳的应对方案。

                                数据只有全面才能进行科学的决策,很多时候如果看到的日志不全,或者拿到的监控数据不准,在做决策的时候肯定就会比较贸然。比如数据中心某业务链路出现问题,是不是要切换?数据是不是还能保持一致?这个时候在没有确定的数据来支撑你决策之前,你做决策时都会感到比?#21709;?#24529;,犹豫不前。

                                就目前来看,国内的百度、搜狗、阿里巴巴等互联网厂商已经在探索尝试AIOps,并且取得了不错的效果。通过支持AIOps能力,平台能够提供更大的分析调整自修复能力,更进一步提高IT效率。

                                如何从错综复?#25317;?#36816;维监控数据中得出我们所需要的信息和结果,一句话就是分辨和精炼。同时,确保业务和SLA服务级别,出现问题要及时响应、自动分析和优化,把处理的流程精简和高效组合起来,让问题匹配正确的场景,?#19994;?#27491;确的人,在第一时间正确处理。

                                机器学习需要大量的数据来训练,故障出现的形态是千奇百怪,对故障的历史数据进行场景分类和标注,不断用模式识别和数据来训练机器识别和分析,然后让机器自动准?#25918;?#26029;。

                                基于数据和模型来提高事件的处理能力。很多事件有的工程师处理的特别快,反之如果对这个故障不熟悉的人可能花费的时间就很长。这就需要构建一个策略知识库,让其他人来参考和学习,提高同类场景事件处理的能力。

                                我们以数据中心的管理与运维为例,数据中心的运维工作主要包括配置管理和监控,运维人员每天都要进行大量的模块维护操作,这个过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,不可能及时发现所有的故障,另一方面,这一过程中人为失误的可能?#22278;?#21487;避免。将人工智能应用于数据中心的管理和控?#30130;?#36890;过机器学习模型进行精细化管理,可以实现智能化运维的目标。

                                谷歌可?#36816;?#26159;最早在数据中心的管理方面运用人工智能技术的代表了,它使用人工神经网络对大型数据中心的运行进行分析,对数据进行了收集和汇总(像数据中心基础设施的耗电量、为达到一定?#35780;?#25928;果所用的水的量),通过人工智能计算模型对数据中心的运行效率进行分析和评估,提出相应的改进数据中心运行效?#23454;?#35299;决方案。

                                结语

                                AI使能下的IT运维目标就是减少对人的?#35272;擔?#36880;步信任机器,实现机器的自?#23567;?#33258;断和自决。技术在不断进步,AI技术可?#36234;?#20915;一些需要花费大量人力和时间才能解决的事情,但是AI不是一个很?#30475;?#30340;技术,它也需要结合具体的企业场景和业务,通过计算驱动和数据驱动,才能产生一个真正可用的产品。

                                AI下IT运维在企业的落地,不是一蹴而就的,是一个渐进和价值普及的过程。当前,IT运维已经处于变革的窗口期,可以预见在更高效和更多的平台实践之后,AIOps将为整个IT领域注入更多新鲜和活力,在未来发展和壮大下去,成为引领潮流的重要性力量!

                                来源:中国大数据

                                极限平特肖公式规律

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