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智能，服务，生态：华为调制的AIOps，味道有何不同？

晰数塔互联网快讯
2021-09-29 15:53

追踪AI技术这么长时间，我们亲眼见到了许许多多的职业，工作环境因AI而变得更好。

昔日在高空连续工作的吊车司机，变成了可以远程操作的“空调哥”“空调姐”；曾经风里来水里去的巡检工，工作强度因为智能监控系统而轻松了不少……

然而，还有一种隐形的重复类工作很容易被忽视，那就是IT运维。

可能在很多人眼里，运维人员只需要在系统宕机、电脑坏了的时候担任“救火队员”即可。但随着IT系统规模越来越大、网络复杂度越来越高，传统的运维工作正在变成了高强度且枯燥的工种。运维人员在日常巡检中需要重复上千次抄表，每天要面对并处理成百上千次告警通知……

据说每个运维人入职时的期待，就是喝着咖啡做运维，跷着二郎腿就把工作做好了。然而年复一年，尽管运维辅助工具也在迭代，但始终赶不上数字化进程快、企业业务变化大，别说“咖啡运维”了，晚上能少收到几个告警工单就谢天谢地了。那么，AI能为他们带来改变吗？

刚刚过去的华为全联接大会上，华为就为企业运维人斟上了一杯“咖啡”，发布了AIOps服务。

AIOps（智能运维）一直被看作是下一代运维模式，这杯由华为调制的运维“咖啡”，又是什么味道的呢？

品味一番会发现，前调是智能，与AI相结合的AIOps带来了颠覆传统运维的体验；中调是场景，智能技术与业务场景的有机结合，让AIOps服务品起来更加和谐丝滑；后调是生态，要能兼容各种网络协议、设备，才能让不同口味的运维人员都收获惊喜。

通过这杯咖啡，我们来一起品一品数字时代的运维之变。

前调：氤氲智能的香气

我们都知道，AI尤其是机器学习算法，非常适合处理重复性、预测型、大数据的工作，恰好指向了当前运维工作的核心挑战：

1.ICT网络不断迭代发展，系统日趋复杂，PB级海量数据成为常态，有的运营商甚至面临2/3/4/5G四世同堂的网络局面，运维对象越来越多，运维人员不得不忙于应付大量告警和重复工作，而无法将时间放在运维策略建构等更有创造力和价值的工作上；

2.新服务、新技术带来了更多的维护场景和要求，容器化、虚拟化、分布式服务、多云管理等等，让运维人员在故障定位、日常巡检等工作中身心俱疲，面对问题时往往需要花费很长时间来决策，要保证系统的高可用、高可靠、高效率十分困难；

3.万物互联、千行百业的数字化升级，带来了错综复杂的IT设施种类，从硬件到软件如果没有整合监控，运维工具各自孤立，缺少统一集中的监控管理机制，运维专家在统筹决策时也容易出现混淆，不得不处于时刻待命的“救火状态”。

因此， Gartner在2016年提出的AIOps概念，即 Artificial Intelligence for IT Operations，倡导将人工智能应用于运维领域。有以下好处：

第一，AI智能体能够从日常的运维大数据（日志、监控信息、应用信息等）中总结规律，根据当前的环境自动分析；

第二，AI算法会在特定场景下，第一时间发现指标异常，进行故障精准分析与定位，自动触发修复机制，将故障进行恢复，减轻运维人员的工作负担；

第三，故障修复之后可以自动复盘并沉淀为知识资产，进一步优化迭代算法，形成千人千面的智能运维工具。

由此，也就真正能将运维人员从重复性工作中解脱出来，让“咖啡运维”的梦想照进现实。

中调：深入场景的甘甜

听起来，AIOps简直是运维人员的明日之光。Gartner也曾预测，到2022年AIOps 的采用率将会达到 50%。然而现实中，落地速度却并不像预期中那样迅猛。是什么让运维人员“只闻其香，难尝其味”？一个词：开发。

AIOps离不开人工智能两大要素：数据与算法。一般来说，支撑业务的AIOps工具，需要结合企业自身的运维框架、策略，投入运维大数据，进行针对性的模型开发和训练，才能保证算法的精准度。

但现实很骨感，企业中具备AI专业知识的综合性运维人才十分稀缺，即便引进了相关人才，也需要花费大量时间来梳理多源异构的大数据，针对业务场景进行编码开发，耗时不说，最终的模型效果还不一定理想，这些客观问题都阻碍了AIOps在产业侧的落地应用。

因此在华为全联接大会上，华为正式发布AIOps服务，聚焦网络智能运维，降低AI开发门槛。此次发布的AIOps服务有三个特点：

第一，扎根场景，适配需求。此次发布的AIOps服务结合了华为30多年的网络运维和场景理解经验，覆盖MBB/FBB、园区网络、数据中心网络、IT应用四大领域，和故障预测、检测、诊断、识别等环节，异常识别与故障诊断准确率达90%，能够满足绝大多数企业的日常运维需求；

第二，简单易用，降低门槛。华为AIOps服务沉淀了10多个开箱即用的智能APP模板，用户只需配置数据源，即可启动APP运行，将AI应用的开发部署过程缩短到分钟级；预集成了20多个高质量的AI原子能力，覆盖预测、检测、诊断、识别等网络运维场景，只需要简单拖拽，系统就能自动完成节点间的数据衔接，自动推荐下个节点，不需要用户从组件库中反复筛选验证，大大降低了应用开发门槛。

第三，可视化定制，提升效率。华为AIOps服务还提供了80多个2D/3D可视化组件，开发人员很轻松就能DIY出一个包含趋势、报表、网络关系等元素的可视化大屏，让业务结果直观、快速地呈现出来，有效减少运维人员决策、处理的时间，并确保资产的整体管理和精细化运维，可以提升业务系统的SLA，为企业降本增效，让运维数据这一重要资产发挥出更大的价值。

说了这么多，大家一定很好奇：AIOps到底怎么用？我们可以看一个真实的运维案例，了解AIOps服务如何给企业和用户带来价值。

试想一下，如果一个用户刚刚办理了尊贵的5G套餐，却突然间上不了网，运营商会不会就此损失一个高端客户？随着核心网承载量越来越大，监控指标多，传统静态阈值检测存在漏报误报的问题，一旦出现故障没有及时排除，对用户体验影响极大。

去年7月10日，某供应商将DNS脚本的指向配置错误，影响了某运营商8个城市2000多5G用户数据业务。幸好借助华为核心网KPI异常检测APP，提前5小时发现了问题，并发送了告警短信，降低了业务损失，保证了5G高端用户的网上冲浪体验。

异常检测精度高，故障定位回复效率高，智能运维应用适配业务场景，变被动响应为主动运维……这正是华为AIOps服务的价值所在。

后调：扩散生态的温度

而更进一步，华为赋予了AIOps悠长的后调，即建构了值得长期品味的AI生态。

在本届华为全联接大会中，华为网络人工智能产品部AI模型与训练服务部部长王晶提到，“华为AIOps旨在降低ICT领域AI应用开发门槛，将AI技术带入运维预测、检测、诊断、识别、优化等每个环节，赋能合作伙伴创新，共同建设智能运维生态，实现商业成功”。

这杯甄给运维人的“咖啡”，为什么需要聚生态之力来打造？归根结底源于华为对运维行业的深度把脉：唯有众智共创，才能快速推动智能运维AIOps时代的到来。

运维市场前景广阔，根据艾瑞咨询的预测，2021年中国IT服务有望突破万亿元大关，其中IT运维市场规模将达2941.2亿元。这也就导致很多厂商看中了这块“蛋糕”，纷纷进入，行业创新和实践不断涌现。但跨厂家主流设备无法互通，多层次协同难以形成，最终影响的还是客户体验，从而延缓了智能运维的落地部署。要解决这一问题，就需要以开放心态实现共享，以生态模式促进共同获益，进而推动智能运维进入良性发展阶段。