数字化运维与AIOps

干掉传统运维的不是devops，不是容器化，而是AI。随着未来基础设施的膨胀和复杂度急剧提升，人类运维能力已经显得力不从心。运维最终的归宿一定是人类决策，AI汇报与执行。AIOPS将自动化再次提升了一个台阶。

什么是数字化运维

数字化运维是一种基于信息技术手段数字化升级的运维方式。它通过运用云计算、人工智能、自动化技术等创新手段，实现了运维过程的数字化、自动化、智能化和高效化。数字化运维可以实现数据收集和分析、自动化运维和实时监控等功能，可以更快、更准确地发现和解决问题，并提高生产、服务的效率和质量。

数字化运维的特点有以下几个方面：

• 标准化：通过优化运维任务和流程，减少复杂性和变动，确保运维工作的简洁、高效和可重复。
• 协同网络：通过跨团队、跨部门、跨组织的集成和协作，实现运维管理的精细化和透明化，提高协同效率和运维质量。
• 数据驱动：通过整合、治理、提炼运维数据，实现运维场景的感知、决策、执行闭环，提高运维效能和可靠性。
• 全面服务化：通过将运维能力标准化、服务化，提供灵活的技术解决方案，满足业务的多样化需求，实现运维赋能业务的目标。
• 员工赋能：通过提供全数字化的工作环境，激发员工的积极性、生产力和创新力，实现人机协同的运维模式。

什么是AIOps

AIOPS 意思是人工智能运维，是指将人工智能的能力，如机器学习、数据科学等，应用于 IT 运维领域，以实现运维流程的自动化和优化。AIOPS 的目标是通过以下几个方面来提高 IT 运维的效率和质量：

• 收集和整合来自多个 IT 基础设施组件、应用需求、性能监控工具和服务票据系统等的海量数据，打破数据孤岛，形成全局视角。
• 通过智能分析，从数据中筛选出有意义的信号，识别和预测与应用性能和可用性相关的重要事件和模式，提供根因分析和报告。
• 通过自动化，快速响应和解决 IT 运维问题，或者在一些情况下，无需人工干预，直接实现问题的自动修复。

AIOPS 通过将多个分散、手动的 IT 运维工具集成到一个智能、自动的 IT 运维平台上，使 IT 运维团队能够更快速、甚至主动地应对各种 IT 运维挑战，同时提供端到端的可视化和上下文。AIOPS 还能够弥合日益多样、动态和难以监控的 IT 环境和孤立的团队之间的差距，满足用户对应用性能和可用性的高期望。

AIOPS 是 IT 运维管理的未来趋势，随着数字化转型的加速，AIOPS 的需求也在不断增长。

数字化运维和AIOps的关系

数字化运维是一种基于信息技术手段数字化升级的运维方式，而 AIOps 是一种将人工智能应用于运维领域的技术。两者之间的关系可以从以下几个方面来理解：

• 目标一致：数字化运维和 AIOps 的共同目标是提高运维的效率和质量，实现运维的自动化和智能化，满足业务的多样化需求，实现运维赋能业务的目标。
• 依赖关系：数字化运维是 AIOps 的基础，AIOps 是数字化运维的提升。数字化运维通过运用云计算、自动化技术等创新手段，实现了运维过程的数字化、标准化、协同化和服务化。AIOps 则通过运用人工智能和机器学习技术，实现了运维数据的分析、预测、优化和决策，提供了更高级的运维能力。
• 发展阶段：数字化运维是 AIOps 的前身，AIOps 是数字化运维的未来。数字化运维是 IT 运维管理的现阶段形式，是 IT 运维从手工运维、流程化运维、平台化运维到 DevOps 的演进过程。AIOps 是 IT 运维管理的未来趋势，是 IT 运维从被动运维、主动运维到预测性运维的演进方向。

数字化运维依赖的技术

数字化运维包括以下几种技术：

• 自动化工具：自动化工具是数字化运维的基石，它可以通过API、脚本编程等方式对运维流程进行自动化处理，降低人工干预的成本，提升运维效率。自动化工具的应用场景非常广泛，包括但不限于系统配置管理、应用程序部署、备份和恢复、容量管理等。
• DevOps：DevOps是一种结合了开发和运维的一种理念和实践方法，主要目的是通过破除开发、测试和运维等领域相互隔离的壁垒，促进各领域之间信息和技能的共享和流转，使得交付流程更加快捷和可控。DevOps主要包括持续集成、持续交付、持续部署等环节，并在此基础上不断完善运维流程。
• 容器化：容器化是运维领域比较新颖的技术，它将应用程序和其所需的依赖项，封装在一个可轻松部署的“容器”中。容器化技术可以大大简化应用程序的部署、管理和维护，提高运维效率和可靠性。目前，开源的容器技术比较流行的是Docker和Kubernetes，它们已经成为容器化技术的事实标准。
• 微服务架构：微服务架构是一种将应用程序拆分成多个小型模块的架构风格，每个模块都可以独立部署、扩展和升级。这样做有助于降低应用程序之间的耦合度和复杂性，提高应用程序的可扩展性和可维护性。常见的微服务架构有Spring Cloud、Service Mesh等。
• 人工智能：人工智能作为数字化技术中的重要组成部分，正在不断渗透进入数字化运维领域。人工智能可以在运维领域中承担各种角色，例如智能监控、异常检测、故障自愈等。人工智能的主要优势在于其精度和效率，以及不需要人工干预，可以在一定程度上降低人工成本，提高运维工作效率和质量。

AI可以为运维带来什么

AI在IT运维中具体能够发挥的作用有以下几个方面：

• 提高运维效率和质量：AI可以通过分析和处理海量的运维数据，自动发现和解决问题，减少人工干预和错误，提升运维效能和可靠性。例如，AI可以实现智能监控、异常检测、故障自愈、性能优化等功能。
• 降低运维成本和风险：AI可以通过自动化和智能化的运维流程，节省人力资源和时间成本，避免重复和低效的工作，降低运维风险和损失。例如，AI可以实现智能告警、事件管理、根因分析、故障预测等功能。
• 提升运维创新和价值：AI可以通过学习和优化运维知识和经验，提供智能建议和决策，帮助运维人员提高运维水平和能力，创造更多的运维价值。例如，AI可以实现智能服务助理、知识图谱、智能决策大脑等功能 。

AI能够承担哪些具体的运维工作

AI可以通过分析和处理海量的运维数据，自动发现和解决问题，减少人工干预和错误，提升运维效能和可靠性。AI在IT运维中的应用，可以分为以下几个方面：

• 智能监控：AI可以通过收集并汇总由多个IT基础架构组件、应用需求与性能监视工具以及服务工单系统持续生成的海量数据，实现对IT环境的全面可观测性。AI还可以通过智能筛选，从"噪声"中确定"信号"，识别与系统性能和可用性问题相关的重要事件和模式。
• 智能告警：AI可以通过利用机器学习和自然语言处理等技术，对告警信息进行分类、聚合、关联和优先级排序，减少告警冗余和误报，提高告警准确性和有效性。AI还可以通过智能推送，将告警信息以合适的方式和渠道，发送给合适的人员和团队，提高告警响应和处理的效率。
• 智能诊断：AI可以通过利用机器学习和数据科学等技术，对运维数据进行深度分析和挖掘，发现问题的根本原因和影响范围，提供问题的解决方案和建议 。AI还可以通过利用自然语言处理和知识图谱等技术，构建运维知识库，提供问题的相关文档和案例，提高问题的解决质量 。
• 智能预测：AI可以通过利用机器学习和数据科学等技术，对运维数据进行趋势分析和模式识别，预测问题的发生时间和概率，提供问题的预防措施和规避方案 。AI还可以通过利用机器学习和数据科学等技术，对运维数据进行资源分析和优化，预测资源的使用情况和需求变化，提供资源的调整和扩展方案 。
• 智能自愈：AI可以通过利用机器学习和自动化等技术，对运维数据进行动作分析和执行，实现问题的自动修复和恢复，提高问题的解决速度和效果 。AI还可以通过利用机器学习和自动化等技术，对运维数据进行流程分析和优化，实现运维流程的自动化和智能化，提高运维流程的效率和质量 。

自动化有哪些痛点需要AI的支持

自动化运维的一些常见痛点：

1. 运维效率低下：传统运维需要手动配置网络设备，工作量大且容易出错。自动化运维平台可以提高运维人员的工作效率，减少重复劳动。

2. 信息不透明：运维系统界面多，风险不可控。企业通常使用不同的运维平台，导致信息分散且难以共享。自动化运维平台可以统一管理运维数据，提高信息透明度。

3. 技术不足：运维人员可能缺乏足够的技术知识，导致运维工作效率低下。AI可以辅助运维人员，提供智能建议和自动化操作。

4. 重复劳动：运维工作中存在大量重复性任务，如巡检、资源交付、基线核查等。自动化运维平台可以自动执行这些任务，减轻运维人员的负担。

5. 中心控制失效：企业运维团队各自为战，数据难以共享。自动化运维平台可以建立统一的资产数据库和流程系统，实现中心控制。

自动化运维平台应该具备CMDB、ITSM、可观测（包含监控告警等手段）以及自动化工具，以提高运维效率、降低风险，并将运维人员从重复工作中解放出来。

需要AI介入的自动化运维痛点：

1. 大规模数据处理：自动化运维需要处理大量的监控数据、日志和事件信息。AI可以帮助分析这些数据，识别异常和趋势，从而更好地管理系统。

2. 告警风暴：传统的告警系统可能会产生大量的误报或冗余告警，导致运维人员的困扰。AI可以通过智能告警触达和消噪技术，减少告警风暴，提高告警的准确性。

3. 故障定位：当系统出现故障时，自动化运维需要快速定位问题的根本原因。AI可以分析历史数据、关联事件，帮助运维人员更快地找到故障根因。

4. 容量规划和预测：自动化运维需要根据业务需求和系统负载进行容量规划。AI可以基于历史数据和趋势预测，帮助优化资源分配。

5. 自动化决策：AI可以根据实时数据和预测结果，自动触发运维操作，例如自动扩容、降级或切换流量。

因此，AI的介入可以提高自动化运维的效率、准确性和智能化水平，帮助企业更好地管理系统和服务。

数字化运维发展现状

根据艾瑞咨询的数据，2021年中国IT服务突破万亿大关，其中，IT运维市场规模在2021年达到2941.2亿元，预计2023 年达到3236.4 亿元，2020-2023 年的年复合增长率为 11.7%。这说明中国IT运维市场是刚需、增量市场，不会受疫情、资本低谷和外部环境的变化而变化。

随着云原生和全融合的持续演进，核心网变得愈加复杂，运维难度和成本持续攀升，同时全球网络事故频发，给运营商带来了巨大的经济和品牌损失，运营商对核心网的运维效率和网络可靠性提出了更高的要求，传统的运维模式显然已经不能满足当前业务的发展。

为了应对这些挑战，业界开始引入人工智能等前沿技术，推动运维行业的技术创新和模式变革，从手工运维、自动化运维向智能运维阶段转型，即利用AI算法分析海量运维数据，准确发现问题，进而从决策层面进一步提高运维效率。

目前，国内外已经有一些企业和机构在探索和实践智能运维的应用，例如华为核心网ADN解决方案、国际AIOps挑战赛、NIISA联盟智能运维专业委员会等，这些都表明智能运维是运维行业的未来趋势，也是数字化转型的重要支撑。

阿里云的运维数字化转型

阿里云在数字化运维转型方面一直处于领先地位，为企业提供了一系列解决方案和方法。以下是阿里云数字化运维转型的一些关键点：

1. 数字化运维概念：

   • 阿里云将数字化运维视为对企业生产经营模式的全面创新。
   • 数字化运维旨在通过自动化、分析和响应功能，提高系统效率、减少故障，并优化IT资源的使用。

2. 数字化转型方法论：

   • 阿里云首次发布了“双中台+ET”数字化转型方法论，旨在赋能各行各业，实现数字化转型。
   • 这一方法论强调了数字化、智能化运维的重要性，以支持企业的业务创新和转型需求.

3. 数字化转型案例：

   • 阿里云提供了丰富的数字化转型案例集，涵盖了不同行业和应用场景。
   • 例如，阿里云协助金融行业进行数字化转型，提高制造业核心竞争力，推动实体经济和数字技术融合发展.

4. 技术支持：

   • 阿里云基于多年的数字化转型实践，积累了丰富的技术和经验。
   • 阿里云的云服务、大数据、人工智能等技术为企业提供了数字化转型的支持。

总之，阿里云致力于帮助企业实现数字化运维转型，提高效率、降低成本，并为未来的业务创新打下坚实基础.