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面向云原生的智能运维架构和关键技术.docx
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面向云原生的智能运维架构和关键技术.docx
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1 引言
智能运维概念,最早是在 2016 年由著名 IT 研究机构 Gartner 在其词库中
添加了 AIOps,是 Algorithmic IT Operations 的缩写,按照字面理解,是一种
基于算法的运维方式。经历近 3 年 AIOps 市场的发展和沉淀,Gartner 在 2018
年 11 月发布的最新版 Market Guide for AIOps Platforms 报告中把 AIOps 的含
义由算法升级为智能,即 Artificial Intelligence!for IT Operations,并为 AIOps
平台做出定义
[1]
:“整合大数据和机器学习能力,通过松耦合、可扩展方式去提
取和分析在数据量(volume)、种类(variety)和速度(velocity)这 3 个维度
不断增长的 IT 数据,为所有主流 ITOM(IT operations management)产品提
供支撑。”
目前各行各业正面临着巨大的数字化转型压力,IT 由后台走向前台,应用
场景越来越多样化和复杂化,要求 IT 运维更加敏捷、高效
[2]
。在企业数字化转型
的过程中,运维人员所面临的系统架构越发的复杂,关联度越发紧密,因此运
维理念的转型也迫在眉睫,传统被动式的、人工干预的运维方式已经无法满足
自动、高效、智能的运维需求
[3]
。智能运维的实践探索也在进行中,例如,基于
全流量分析运维数据,对网络全流量分析,成功切入实现数据中心智能运维新
领域
[4]
。同时,随着运营商云网融合工作推进,云原生技术成为运营商网络云化
的核心技术和关键,可以为通信运营商网络提供更加经济、便捷的部署和运营
方法
[5]
。
2 云原生智能运维关键点分析
2.1 智能运维应用场景
智能运维依附在具体的应用场景,智能运维系统至少包含一个应用场景。
例如,某研究机构针对电信大视频领域,选取大视频质差根因分析和硬盘故障
预判两个典型应用场景进行分析,结果表明基于机器学习的智能运维技术明显
提升了大视频运维系统的效率
[6]
。因此,研究智能运维,可以先从应用场景入手,
首先分析一下 AIOps 智能运维应用场景分类。
(1)单场景应用划分
著名 IT 研究机构 Gartner 在最新版 Market Guide for AIOps Platforms 报
告中写道
[1]
:“AIOps 平台够同时使用多个数据源、数据采集方法及分析和展现
技术,广泛增强 IT 运维流程和事件管理效率,可用于性能分析、异常检测、事
件关联分析、IT 服务管理和自动化等应用场景”。
2018 年,高效运维社区和 AIOps 标准工作组联合发布的《企业级 AIOps
实施建议》白皮书中 AIOps 围绕质量保障、成本管理和效率提升的常见运维场
景,逐步构建智能化运维能力。质量保障方面,保障现网稳定运行细分为异常
检测、根因分析和故障预测等能力;成本管理方面,细分为资源优化、容量规
划和性能优化等能力;效率提升方面,分为智能变更、智能客服、舆情分析和
智能决策等能力。
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