【51CTO.com原創稿件】2020年注定是不平凡的一年，在新冠疫情的沖擊下，幾乎每個人的生活都或多或少被改變，企業的運維也不例外——當遠程辦公成為常態，企業運維人員實際到崗率在下降，設備一旦出現故障，故障的診斷與維修時間都大大延長，企業對于遠程管理、自動化運維、智能分析等運維需求在2020年呈現急劇上揚的趨勢。在年終歲尾的12月，51CTO記者采訪了東華軟件股份公司網絡技術事業部方案中心總經理曹榮海，請他分享企業運維在后疫情時代新的發展態勢，以及AIOps如何賦能企業運維新需求。 

企業運維向“AI智能運維”演進，AIOps成賦能利器

曹榮海告訴記者，2020年受疫情刺激，企業線上應用規模不斷膨脹，技術復雜程度與應用流量都在不斷增加，業務變更頻繁的同時風險也隨之越來越高。“企業正在從傳統的‘穩態運維’向‘自動化運維’過度，未來向‘AI智能運維’轉變將成為一種必然。”

他解釋道，傳統的穩態運維通常看重的是系統運行穩定且安全，運維支撐的成本要合理。而如今“自動化運維”的運維模式則更側重快速定位故障點，能夠基于不同場景執行批量作業，具有自動恢復業務的能力，從而保障業務連續性。而曹榮海之所以將未來的企業運維明確地鎖定在“AI智能運維”方向上，是因為他看到在大數據時代，智能運維可以將運維工作中監控、管理和故障定位這最重要的三部分內容，利用機器學習算法將其有機結合，把運維人員從紛繁復雜的海量告警中解脫出來，并通過機器自學習設置動態數據基線，準確定位故障源，給出運維決策，并且提前規劃好各種資源容量，真正保障業務高速發展。

而在企業運維向“AI智能運維”演進的道路上，AIOps是非常重要的賦能利器。當記者問及曹榮海為何AIOps理念誕生已久，但在2020年才逐漸呈現出“爆款”潛質時，曹榮海表示如今企業數據中心的系統物理架構和軟件架構既龐大又復雜，AI數據算法承擔的是運維大腦的角色，而大數據處理平臺就是運維的雙手。“要想實現智能運維，這兩樣缺一不可，隨著大數據技術的不斷成熟和AI數據算法的推廣，AIOps才逐漸變成了可行。”他坦言，雖然至今很多行業的運維智能化成果還在不斷迭代和優化中，但依然能夠為運維帶來很多價值。
全程可視化管理，東華AIOps讓運維更智能

在曹榮海看來，AIOps需要很多技術做支撐，如數據融合（大數據分析）、人工智能（機器算法）、運維效率（自動化調度）、數據+可視化管理（可視化管理）等技術。這些技術可以幫助企業實現運維規范化管理、智能管控、運維自動化、IT綜合監控等智能化功能，為企業運維人員打造一個全程可視化的管理平臺，深入洞察設備運行態勢、運維人員態勢、業務應用狀態等環節。

記者了解到，東華軟件對于AIOps的思考與探索已經隨著東華AIOps解決方案的落地而在不斷完善。在智能化運維踐行過程中，東華AIOps解決方案一直堅持追求“快、穩、準”的實際落地效果。曹榮海介紹到，東華軟件通過AIOps幫助客戶實現了真正的智能化運維，在不同的運維場景下，通過動態可視化的方式來實現自動應對故障、自動變更、智能擴容等實用功能。目前，借助AIOps平臺自身的關聯分析、機器學習、數據建模、全局搜索能力，東華軟件已經能夠幫助客戶從IT系統的行為、狀態、配置、故障和事件中等多個維度進行運維數據分析，產生性能趨勢預判、快速故障定位和商業洞察等價值。

他以最常見的精準告警場景為例：東華軟件的AIOps解決方案可以實時采集各類運維數據，包括日志、監控系統告警、性能數據等，并通過匹配的機器算法對歷史數據的挖掘和歸因分析，AIOps 可以找出哪些告警和事件是頻繁一起出現的，并將其看作同一類故障的告警，從而把多個告警和指標進行合并，推送給運維人員，做到精細化告警定位，避免傳統監控工具因一個故障而導致的告警風暴，生產告警噪音。
AIOps未來騰飛仍需沖破兩道關

在2020年，東華軟件AIOps的身影出現在很多行業市場，例如在年初抗疫第一線的雷神山、火神山、小湯山等醫院里，東華員工就曾通過部署遠程化、可視化的智能運維設備鼎力支持國家抗疫工作。東華軟件AIOps解決方案中的平臺場景實現、故障預測/恢復、告警溯源分析、告警生態圈等功能更是經受住了疫情帶來的嚴峻運維考驗。

曹榮海表示，AIOps在國內落地普及已呈大勢所趨，電力、運營商、工業制造等行業都在嘗試AIOps平臺落地。不過AIOps領域還缺少相關的國家和行業標準，例如原有的運維產品和方案投入該如何有機集成到AIOps中，這需要更加規范才有利于產業化發展。此外如何最大程度的利用運維數據來驅動業務價值、創建更精細的運維場景、提高運營能力也是AIOps發展過程中急需考慮的問題。“東華軟件將繼續探索AIOps在企業運維中的價值，為企業智能運維演進挖掘出更加完善的AIOps運維場景。”

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