智能運維:從場景中積蓄運維變革的未來
來源: | 作者:同耕股份 | 發布時間: 68天前 | 121 次瀏覽 | 分享到:
數字化時代,IT對企業業務的重要程度與日俱增,是推動機構進行智能運維變革的關鍵。舉例而言,在幾年前,很多企業機構會在半夜12點-1點暫停交易進行系統維護,而如今的企業交易必須達到24小時不間斷的秒級響應要求。

企業數字化的運維變革

      數字化時代,IT對企業業務的重要程度與日俱增,是推動機構進行智能運維變革的關鍵。舉例而言,在幾年前,很多企業機構會在半夜12點-1點暫停交易進行系統維護,而如今的企業交易必須達到24小時不間斷的秒級響應要求。這就意味著,IT對于企業而言已經由業務支撐系統轉變為業務本身。我們在跟企業行業用戶交流的時候,大家談的都是業務,關注的也是業務。在這樣的應用環境下,傳統運維針對IT系統或者單獨IT平臺的監控已經不能滿足需求。客戶關心的是交易是否成功,用戶交易的體驗怎么樣,所以對運維要求與過去相比有很大的不同。過去,IT從底層設備、操作系統、應用、到業務這幾層,運維的關注點在于底層設備的高可用和穩定性,衡量指標是SLA能達到幾個9。今天,大家的關注點集中到業務層面,衡量IT對業務影響程度的指標變成了MTTR(Meantime to Recovery,平均故障修復時間),這就需要從業務的視角,實現覆蓋所有業務鏈路的端到端全局監控、管理和分析,把監控的點和面都做完整,還要與業務指標進行關聯,這就比傳統運維復雜度高很多。

      當前企業運維的另外一個挑戰來自于數字化轉型的推進。區塊鏈、虛擬化、容器、IoT等新技術的應用,導致IT規模和復雜度呈指數增長。過去,傳統運維收到不明原因的告警信息,可以把相關設備一臺臺關掉,再逐一重啟來進行排查,解除故障。但在企業系統如此龐大的今天,這類單純依靠人工的故障修復方法顯然是不可取的。不僅如此,隨著IT運行環境越來越復雜,每時每刻產生的IT數據量更加驚人,依靠人工設定告警閾值、分析處理海量告警信息同樣不現實。這就需要利用大數據和AI技術的助力,通過模式識別和算法對歷史數據進行學習,設置更加有效的動態告警閾值,同時對海量告警信息進行實時壓縮、收斂和關聯分析,利用根因分析追蹤導致事件發生的根本原因,實現告警事件的及時處置,有效降低MTTR。

智能運維的認知和核心技術

      到目前為止,業界針對AIOps(智能運維)的認知尚未統一,有人說AIOps就是算法,有的則認為是自動化運維。AIOps并不是像APM那樣的產品,而是一種理念。用AI技術去提升企業機構的運維能力和效率,讓它具有更好的智能化,更高效的解決企業業務運行過程中遇到的種種問題。同時,AI是一種可以工程化的實用科技,AIOps就是AI在IT運維領域的落地,通過AI技術的工程化,全面提升現有ITOM、ITSM 和ITOA產品和解決方案能力。

業行業智能運維管控中心

      AIOps(智能運維)核心關鍵不是算法,很多算法都已經非常成熟而且開源了。但是,客戶的應用場景千差萬別,需求也各不相同,到底哪種算法用什么樣的模式匹配到客戶場景中,這才是核心。這是一個‘技術工程化’落地的過程,對于智能運維提供商來說,既要有非常好的算法能力,又要對客戶的應用場景有非常好的理解力,還要有工程化落地的能力。這幾種能力都具備,才能幫客戶解決問題。此外,AIOps需要完整數據。因此,要實現AIOps落地,數據采集能力同樣必不可少,只有這樣才能通過AI得到有價值的結果。

企業行業智能運維落地的理念和建議

      部署智能運維首先要理解傳統運維管理與智能運維的邏輯差異:傳統運維管理是依賴流程,依靠工單系統把這些串起來。智能運維是基于數據和智能化分析結果進行運維管理,與傳統運維的邏輯完全不一樣。

智能運維中臺

      與傳統運維管理依靠ITSM平臺管理所有IT問題不同,智能運維的落地注重場景化,解決的是某一類問題當然,智慧運維的基礎仍然是數據,在數據之上構建AI分析能力,在AI之上是各個運維產品模塊。這些模塊以松耦合的方式組成,可根據用戶需求的不同任意組合,提供各種運維景化解決方案能力。最后通過可視化運維監控中心,把IT價值直觀呈現在IT和業務部門面前,讓管理者和業務運營負責人都能看懂IT。

      IT團隊在逐步積累AIOps經驗的同時,可以樹立起智能運維成功部署的信心。而業務部門可以從一個場景的變化快速看到AIOps價值和成效,自然更愿意配合IT部門的變革,推進業務與IT的融合


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