隨著企業(yè)數(shù)字化轉型的不斷深入，利用AI技術改善運維和IT服務水平成為當前運維管理的主要關注方向。在此過程中逐漸產(chǎn)生了不同的發(fā)展策略：圍繞著AI的平臺化智能運維發(fā)展模式、場景化智能運維發(fā)展模式以及自建智能運維發(fā)展模式。
不同發(fā)展策略的智能運維發(fā)展方向是一致的，即通過大數(shù)據(jù)和人工智能技術對運維管理進行賦能：
●結合現(xiàn)有監(jiān)控手段，增強數(shù)據(jù)分析，進一步提高監(jiān)控的能力;
●通過資源的有效配置節(jié)省運維成本;
●通過多數(shù)據(jù)源分析增強排查問題的能力，有效縮短故障恢復時間;
●通過預警并結合自動化工具，有效提高運維效率甚至自愈能力。
目前智能運維尚處在弱人工智能階段，人機協(xié)作的方式將促進智能運維的發(fā)展，人教會AI去學習，AI實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的智能分析，提高運維人員的運營能力。
建設智能運維的算法挑戰(zhàn)
雖然這幾年人工智能在人臉識別、智能駕駛等領域得到了大量應用，但是AI仍然面臨著計算效能、安全、可解釋性等諸多挑戰(zhàn)。相比于其他AI落地場景，智能運維所亟需解決的問題具有一定的獨特性：
1、心態(tài)的轉變：智能運維是運維發(fā)展的方向，而且是一個長期的過程——從經(jīng)驗主義到數(shù)據(jù)驅動，再回歸到業(yè)務驅動的過程。經(jīng)驗是結合了數(shù)據(jù)、知識、業(yè)務等長時間學習的結果，而AI主要依靠歷史指標或者文本數(shù)據(jù)，對歷史數(shù)據(jù)進行預測，從而對未來趨勢做出判斷。對于想達到的目標，需要考慮現(xiàn)有的信息是否充足，還需要結合業(yè)務場景進行具體模型的不斷優(yōu)化。
2、工程化算法的欠缺：由于缺乏標準的運維數(shù)據(jù)集，學術界針對運維的算法還比較少，工程化的算法尤其欠缺。同時算法在不同數(shù)據(jù)集上的泛化能力也決定了算法能否在真實場景應用的關鍵。
3、缺乏有效的標簽體系：以異常定義為例，由于不同業(yè)務部門對數(shù)據(jù)需求存在巨大區(qū)別，同時對異常的容忍程度也有不同定義，因此現(xiàn)有的泛化模型難以滿足用戶的實際需求。
4、數(shù)據(jù)的多樣化和變更頻繁：運維場景存在大量變更行為，因此需要考慮Concept-shift(如：促銷中的變更)前后對算法結果的影響。
5、唯一性：很多異常和故障的特征是唯一的，很難通過歷史數(shù)據(jù)的學習得到，因此需要結合業(yè)務屬性和其它數(shù)據(jù)進行有效學習。
6、算法失效帶來的災難：AI的應用需要明確目標和不確定性。工業(yè)化算法的準確性在85%以上可以用，但是需要考慮不準確情景的影響。算法很多時候需要考慮準確和召回的集合(F-score)，而很多場景對算法的準確性有更高要求，因此對算法結果的評估將有助于進一步完善模型。
提升智能運維關鍵能力
面對上述算法落地挑戰(zhàn)，需要對運維場景進行剖析，將學術界的算法和業(yè)界的場景有效的融合統(tǒng)一，再通過業(yè)界的工程實現(xiàn)能力進行有效的組合。對于每個場景的實現(xiàn)，都不僅僅是一個或多個算法。在智能運維的落地的過程中，一般會構建四個智能分析能力集合：
●智能告警能力
及時有效的告警是運維的基礎。智能運維常常利用異常檢測來實現(xiàn)智能告警，但是異常檢測主要是找出數(shù)據(jù)的異常，而告警是業(yè)務驅動的，因此在設計告警條件時，需要集合異常檢測和業(yè)務的特性進行告警。
●智能診斷能力
當關鍵業(yè)務指標發(fā)生異常時，快速給出問題的根本原因的能力。在運維過程中，根因很可能是唯一的，不能通過歷史學習的方式構建，需要一個系統(tǒng)性設計，構建完善的運維分析庫，通過有效的學習對故障進行快速定位。
●智能預警能力
通過基于歷史數(shù)據(jù)的有效學習，對未來可能的故障進行有效預測是減少損失的重要手段。故障的類型很多，針對不同類型的預測需要不同的算法模型。當故障發(fā)生時，配合資源優(yōu)化算法，自動化的對任務進行編排，從而有效、及時預測故障的發(fā)生。
●智能服務管理能力
智能服務管理能力將利用人工智能技術，與新一代ITSM進行融合。通過知識庫的構建，利用文本相似度，對歷史上發(fā)生的故障工單進行匹配，及時有效的提供故障的解決方案，大大提升了故障的處理效率，結合自動化的工具，快速給出請求回復，減少運維人員的時間浪費。
注重算法的魯棒性、自適應性、可解釋性、泛化能力等，通過構建專業(yè)運維數(shù)據(jù)庫以及智能分析方面的4個關鍵能力，將為企業(yè)智能運維體系化建設提供有力支撐，落地從運維的監(jiān)控預警、告警、診斷分析、事件管理和知識推薦的全鏈路智能系統(tǒng)。
發(fā)展與展望
隨著AIOps應用不斷的深入，智能運維將會在縱向和橫向不斷延伸。橫向上，智能運維應用場景將會從ITOM向ITOA、ITSM和ITBM發(fā)展，覆蓋更多的運維領域?？v向上，隨著運維數(shù)據(jù)成熟度以及AI能力的提升，智能運維將從機器學習向深度學習、增強學習甚至向元學習能力延伸。這種縱橫能力的覆蓋，將實現(xiàn)AI對整個運維場景的可見、可控、可分析、可管理。
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