企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型始終在不斷推進(jìn)，伴隨而來的是IT系統(tǒng)的復(fù)雜性呈指數(shù)級(jí)增長。服務(wù)器、微服務(wù)、容器、數(shù)據(jù)平臺(tái)等多層技術(shù)堆棧交織在一起，遺留系統(tǒng)與云原生架構(gòu)相互耦合，快速迭代的業(yè)務(wù)需求與全球化部署的彈性要求，使得傳統(tǒng)IT運(yùn)營模式逐漸力不從心。

面對海量指標(biāo)和告警、突發(fā)的故障、不斷更新的運(yùn)營知識(shí)以及持續(xù)的系統(tǒng)迭代需求，運(yùn)維團(tuán)隊(duì)往往陷入“救火式響應(yīng)”的惡性循環(huán)。然而，人工智能（AI）的引入為這一困局提供了突破之道——AI不僅解鎖了問題處理的效率邊界，更通過持續(xù)學(xué)習(xí)推動(dòng)IT運(yùn)營從“被動(dòng)修補(bǔ)”走向“主動(dòng)進(jìn)化”。

一、IT運(yùn)維的惡性循環(huán)與破局點(diǎn)   

傳統(tǒng)IT運(yùn)營遵循“發(fā)現(xiàn)-診斷-排查-解決-學(xué)習(xí)”的線性邏輯，但其核心矛盾在于：問題發(fā)現(xiàn)的滯后性與解決成本的指數(shù)級(jí)增長。

當(dāng)系統(tǒng)出現(xiàn)異常時(shí)，運(yùn)維團(tuán)隊(duì)需要從成千上萬的日志、指標(biāo)和告警中定位根源。這一過程往往依賴支持工程師的經(jīng)驗(yàn)與人工排查，耗時(shí)且容易誤判。在我們?yōu)榭蛻籼峁┻\(yùn)維服務(wù)之前，企業(yè)平均需要數(shù)小時(shí)定位復(fù)雜系統(tǒng)的故障根因，而在此期間，業(yè)務(wù)損失可能已經(jīng)產(chǎn)生。

更嚴(yán)峻的是，高昂的解決成本會(huì)倒逼團(tuán)隊(duì)選擇“短視方案”——例如直接重啟服務(wù)、打補(bǔ)丁、甚至屏蔽告警。這些臨時(shí)措施雖能快速恢復(fù)業(yè)務(wù)，卻為系統(tǒng)埋下更多隱患：無論是從可觀測性還是系統(tǒng)代碼質(zhì)量來看，臨時(shí)措施都會(huì)導(dǎo)致未來故障的連鎖反應(yīng)與更高的修復(fù)成本，從而使運(yùn)營團(tuán)隊(duì)陷入『負(fù)循環(huán)』。最終的結(jié)果是更高的運(yùn)維成本、逐步降低的可觀測性、甚至漸漸腐化的系統(tǒng)。

AIOps（智能運(yùn)維）的核心價(jià)值，正是通過AI在問題萌芽階段介入，打破這一惡性循環(huán)。它從海量數(shù)據(jù)中提取模式，在故障影響擴(kuò)散前預(yù)警、分析并推薦解決方案、根據(jù)問題的種類和優(yōu)先級(jí)提供自動(dòng)化解決方案并執(zhí)行，同時(shí)將處理經(jīng)驗(yàn)沉淀為可復(fù)用的知識(shí)，最終實(shí)現(xiàn)“越早處理，成本越低”的良性閉環(huán)。

二、AIOps的三大核心場景落地  

場景一：指標(biāo)與告警管理——從“告警疲勞”到“精準(zhǔn)洞察”   

傳統(tǒng)監(jiān)控工具常陷入“告警疲勞（Alert Fatigue）”：單一服務(wù)器CPU使用率飆升可能觸發(fā)數(shù)十條關(guān)聯(lián)告警，而其中僅1條指向真實(shí)故障。在客戶與Thoughtworks合作中，我們構(gòu)建了一整套端到端的可觀測性解決方案，包括指標(biāo)收集、告警梳理、異常處理、根因分析、協(xié)作軟件集成、直到運(yùn)營報(bào)告的生成，在這個(gè)過程中，我們的解決方案設(shè)計(jì)整合了多個(gè)平臺(tái)、大語言模型、以及開源技術(shù)，最終，我們能夠在工單生成前，從指標(biāo)數(shù)據(jù)中精準(zhǔn)識(shí)別問題并提前處理，以下是這個(gè)解決方案的若干構(gòu)件：                                                                                   

這個(gè)實(shí)施方案里：我們通過Chronosphere與Odigos進(jìn)行多個(gè)信息源的可觀測性指標(biāo)的收集、篩選、合并最終生成優(yōu)先處理的告警；告警通過Rootly告警管理平臺(tái)進(jìn)行管理，結(jié)合Slack平臺(tái)與運(yùn)營人員進(jìn)行即時(shí)互動(dòng)；同時(shí)利用Google Vertex AI提供的大語言模型進(jìn)行AI輔助——例如事故總結(jié)、根因分析、基礎(chǔ)知識(shí)輔助等；相關(guān)運(yùn)營知識(shí)采用Glean的AI知識(shí)搜索功能進(jìn)行抽取和總結(jié)；最終，在Slack上的處理結(jié)果將按類型分流：可以執(zhí)行的自動(dòng)化任務(wù)（由GitHub Actions完成）、更新的知識(shí)（自動(dòng)生成Conflunce頁面）、或自動(dòng)生成的工單（通過Jira或Zendesk）。

通過這個(gè)解決方案的實(shí)施，我們預(yù)計(jì)AI可以通過自動(dòng)化的方式處理超過20%系統(tǒng)告警、超過60%的告警可以得到在工單生成之前得到有效處理、最終降低整體的工單量。

場景二：工單自動(dòng)化與響應(yīng)——從“人力密集型”到“智能流水線”  

工單處理涉及大量重復(fù)性工作：用戶提交故障描述、運(yùn)維人員檢索知識(shí)庫、分派任務(wù)并手動(dòng)驗(yàn)證結(jié)果。AI在此環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)三重突破：    

• 自然語言處理（NLP）自動(dòng)解析工單：將用戶描述的系統(tǒng)問題自動(dòng)關(guān)聯(lián)至性能指標(biāo)、近期變更記錄等上下文，生成結(jié)構(gòu)化工單。
• 知識(shí)圖譜驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化響應(yīng)：例如，當(dāng)識(shí)別到『登錄失敗』工單時(shí)，AI自動(dòng)檢查身份驗(yàn)證服務(wù)狀態(tài)、防火墻規(guī)則及最近代碼發(fā)布記錄，并執(zhí)行預(yù)置的檢查腳本，60%的簡單問題可自動(dòng)解決。
• 智能分派與協(xié)同：根據(jù)故障類型、工程師專長和當(dāng)前負(fù)載，動(dòng)態(tài)分配任務(wù)，并推送關(guān)聯(lián)案例和修復(fù)方案，減少跨團(tuán)隊(duì)溝通成本。

在與東南亞某國政府的合作中，我們利用該方案實(shí)現(xiàn)了工單預(yù)處理團(tuán)隊(duì)（Pre-L1）的全面自動(dòng)化，成功替代8人的人工操作，每年為客戶節(jié)省近百萬美元的人工運(yùn)營成本。

場景三：系統(tǒng)演進(jìn)輔助——從“推倒重建”到“慢演進(jìn)”

在與客戶的合作我們越來越發(fā)現(xiàn)，一個(gè)健康、且持續(xù)健康的系統(tǒng)對于運(yùn)營團(tuán)隊(duì)至關(guān)重要，優(yōu)秀的系統(tǒng)架構(gòu)、自動(dòng)化程度、可觀測性等等都可以大幅降低運(yùn)營團(tuán)隊(duì)的成本、提升運(yùn)營效率。所以Thoughtworks DAMO提出了『慢演進(jìn)』的概念——相比高風(fēng)險(xiǎn)的“推倒重建”，更傾向于通過迭代優(yōu)化，逐步提升系統(tǒng)健康指標(biāo)。通過AIOps的實(shí)施，我們幫助客戶節(jié)省了大量運(yùn)營成本、同時(shí)我們將這些被節(jié)省的成本重新投入到系統(tǒng)的『慢演進(jìn)』中去，這里我們同樣使用AI進(jìn)行系統(tǒng)演進(jìn)。

例如以下這個(gè)例子:                                                                                                         

為了使得每次提交的代碼，不引入架構(gòu)問題、安全風(fēng)險(xiǎn)、或代碼質(zhì)量問題，我們采用AI和人協(xié)同進(jìn)行代碼審查的方式，秉承“持續(xù)改進(jìn)”的敏捷思想，保證在每一次代碼提交時(shí)不破壞系統(tǒng)健康。

在另一個(gè)案例中，我們結(jié)合大語言模型與知識(shí)圖譜，從遺留代碼中提取業(yè)務(wù)和系統(tǒng)知識(shí)，并將其轉(zhuǎn)化為可復(fù)用的領(lǐng)域知識(shí)，助力研發(fā)、架構(gòu)演進(jìn)、及運(yùn)維管理：                     

三、AI驅(qū)動(dòng)的IT運(yùn)營新范式  

AIOps不僅僅是將算法嵌入既有流程，而是推動(dòng)IT運(yùn)營向三個(gè)維度演進(jìn)：

• 從被動(dòng)響應(yīng)到主動(dòng)預(yù)防：通過早期預(yù)警和根因分析，AIOps能夠在問題影響業(yè)務(wù)之前就將其攔截，從而實(shí)現(xiàn)主動(dòng)防控。
• 從人工決策到人機(jī)協(xié)同：AI負(fù)責(zé)處理規(guī)則明確且高并發(fā)的簡單任務(wù)，而人類專注于復(fù)雜決策和創(chuàng)新，通過這種方式，整理工單量得以減少，用戶問題的響應(yīng)能力也得到提升。    
• 與架構(gòu)團(tuán)隊(duì)共同負(fù)責(zé)長期的系統(tǒng)演進(jìn)：借助AI的力量，能夠有效保護(hù)代碼健康，并為系統(tǒng)架構(gòu)的持續(xù)演進(jìn)引駕護(hù)航。大語言模型的推理能力還能夠用于領(lǐng)域知識(shí)的抽取與轉(zhuǎn)化。

這種范式遷移的長期價(jià)值在于，隨著AI技術(shù)的應(yīng)用，企業(yè)IT系統(tǒng)將變得越來越智能，系統(tǒng)的迭代將越來越穩(wěn)定，從而支撐業(yè)務(wù)的數(shù)字化創(chuàng)新，同時(shí)降低長期維護(hù)成本。

四、結(jié)語  

AI正在重新定義IT運(yùn)營的“效率”與“價(jià)值”。它不僅是工具的升級(jí)，更是對角色定位的重新演繹：運(yùn)維團(tuán)隊(duì)的角色從“系統(tǒng)修理工”轉(zhuǎn)向“架構(gòu)保護(hù)者”、甚至“業(yè)務(wù)護(hù)航者”，而IT系統(tǒng)本身也從“成本中心”演變?yōu)椤皠?chuàng)新引擎”。展望未來，隨著大模型與AI技術(shù)的進(jìn)一步成熟，AIOps或?qū)?shí)現(xiàn)“自治運(yùn)維”。然而，這并不意味著取代人類，而是通過人機(jī)協(xié)作的智慧，成為企業(yè)數(shù)字韌性的真正基石。