AIOps 日益增长的趋势，代表着未来市场积极的发展信号。最终，AIOps 将有能力帮助 IT 团队完成各类最重要任务与最紧迫的事务，例如与业务效能密切相关的应用程序与数字服务可靠性、稳定性以及正常运行时间。
日益分散、异构且高度动态化的现代 IT 环境不仅没有降低监控与管理的难度，反而随着云计算、容器与微服务技术的普及给各类组织带来更严苛的运营挑战。面对这一现实难题，IT 领导者正转向 AIOps，将人工智能应用于 IT 运营，希望借此破解 IT 复杂度提升与传统监控工具不足的窘境。人工智能技术和 IT 运营支撑 Ops 之间的故事愈演愈烈，今天我们就来聊一聊，AIOps 到底能为事件管理带来什么质的飞跃。
规模庞大的系统
现在企业 IT 规模的软硬件都在以数十倍/上百倍的速度递增。如何管理 IT 可用性和高效性，成为 IT 运营 DevOps 团队重要职责。规模化带来两个显著特点：1、更多的变更；2、更大的规模。企业的 IT 要想跑的更快，就必须将工作给分解的更加细致，让团队能够以独立小分队作战。所以敏捷 Agile、DevOps、云和微服务大行其道。
为了保障高可用和高性能，企业基本上会用多个不同的监控工具，例如 Zabbix、Nagios、Open-Falcon、Solarwinds、Prometheus、ELK 等以及云平台自带的监控工具，实现网络和基础设施、应用和中间件等服务。这些系统每天会产生数以万计的事件或告警，这些事件都需要去分析、优先级甄别、并执行预案操作。随着时间的推移，可能是数十万、百万事件需要去关注并解决。
有限的人力
有研究表明，人类大脑在短时间内(10-15秒)能同时处理7-9件事情。可对于习惯多线程工作的程序猿们来说，能够同时跟进并处理2-3个事情就已经很辛苦了。所以，可以说工程师们的生产效率其实是可期的。相信如果采用敏捷模式的工作模式，最后统计人均工作量的时候，基本上一个团队/每个人的输出是一定量的。
事件管理是 IT 运营支撑过程中最为高频的事情，大多企业都有服务台或者是一线支持团队去及时分析、甄别重要事件。他们最首要的任务就是第一时间处理告警事件，如果处理不了，一般会协同他人，或者派发工单。但这有一个前提，就是团队中需要有一个集中的事件中心或者告警管理平台。通过接口、邮箱等方式收集各类监控事件过来。
告警集中化便于集中处理事件的同时，也带来了一个重要的问题：告警疲劳(太多事件无感)和告警风暴(不知道什么是重要的)，而由之带来的重要就是重要的告警事件被淹没在汪洋大海里面， 一线团队想要识别重要问题的难度尤如大海捞针。所以大多人会做一个事情：禁用告警。只将需要处理的事件发送至告警平台，这样人为控制的方式，能够有效甄别；但随之而来的就是会有可能忽略大量的预警信息，不能及时在故障前发现问题，最终会造成对业务服务和终端用户的影响。
在进入 AI 模式前，常见的操作就是事件的去重、关联、合并，尽可能识别根源，为此有些团队花巨大精力构建 CMDB、并强化拓扑关联等等，以及建立合并策略规则，目的只有一个，就是尽快甄别重要问题，以及识别根源，是否影响业务影响。然而事实证，大量的人为干预和规则设定，大量的前置规则，都需要投入，而实际产出可能各异，最终效果不见的理想。特别是在规模化(云化、分布式和动态微服务)以后，维持准确的 CMDB 和拓扑关联更加困难。
融入 AI 的事件管理
那么如果在日常的事件管理中，如果与人工智能结合后，会有什么不同。
在谈 AIOps 前，我们先了解下什么是 AI。大数据发展、高性能硬件、更先进的算法三驾马车推进下，人工智能迎来第三轮发展浪潮。利用人工智能高效实现海量数据的分析和挖掘;处理数百万事件乃至千万，基本都是秒级甚至毫秒级。通过监督学习(人干预)和非监督学习(不干预)，非常适合去处理大数据事情，这一点往往是人力达不到的。
Gartner 在2016年预测2019年，有25%的全球企业将会使用 AIOps 技术或平台去实现IT运营支撑，现在已经2018年，有理由相信下半年到明年 AIOps 的爆发。
从 Gartner 定义范畴来说，AIOps 是包括监控 Monitor、服务管理 Service Desk、自动化操作Automation，基于大数据和机器学习技术的持续优化过程。核心思路是通过海量数据的异常检测和多维度关联飞、增强或取代 ITOM 领域的三个重要能力：监控、服务管理和自动化，进一步帮助IT运维人员准确甄别系统异常、快速定位故障根因、并对潜在系统运行风险进行预警、实现IT和业务的持续洞察和改进。
今天，我们就讨论一下我们睿象云的智能告警平台 Cloud Alert 事件处理平台。我们那的智能告警平台更多聚焦的是监控产生事件到人员处理响应这个过程。
智能告警平台经过人工智能技术的加持，将数以万计的事件，经过漏斗式过滤，剩下的都是金子，缩减为数十个重要事情(不是单粒度事件)，这样一线就可以保持更高的专注力和较高的工作效率。与传统人工模式相比，可以相对轻松的快速(秒级)处理事件，实现去重、关联和甄别重要事件，并创建工单/通知提醒，实现知识重用。工程师通过人工智能技术辅助，可以更快更高效的处理重要事件，减少故障修复时间和业务中断时间，从而提升 IT 系统的可靠性和高性能。所以选择一款具备 AIOps 属性的事件集中管理平台对于一线的运维人员来说，无疑是借到了东风。
睿象云智能告警平台已经实现：
1. 自动减少告警数量和噪音，去芜存菁；
2. 智能的关联/聚类能够快速的识别问题，分门别类；
3. 快速识别问题根源；
4. 协作自动化，实现团队沟通和协作；
5. 知识积累和自动复用，决策支持，越用越智能。
睿象云智能告警平台，快速接入各类事件，通过人工智能算法自动发现、诊断、修复IT系统运行事故，并能帮助企业形成最佳事件管理流程，让业务运行更加安全可靠。真正实现了智能化的告警闭环管理。
一个历史案例场景：
“某商城，网络交换机的端口故障，引发了一系列应用主机故障闪断(如 Zabbix Agent Ping)，以及相关的商城和门户业务系统不稳定。”
Cloud Alert 的 AIOps 方案实现的效果：
1. 将短时间数百/数千事件，缩减至数类问题：网络交换机、主机闪断、应用商城不稳定和门户不稳定；
2. 其中网络交换机端口故障和应用主机故障，需要重点关注，前者的根源概率为80%；
3. 上个月该交换机曾经出现过类似问题，解决方案已经留有解决方案，仅仅需要限流干预；
4. 通过智能告警平台自动通知了相关基础设施团队、商城和门户支持团队。而各方后台人员收到的通知已经直接指出系统的故障问题，而不是某个业务系统100个进程闪断的逐条详细。
一个历史案例场景：
“某商城，网络交换机的端口故障，引发了一系列应用主机故障闪断(如 Zabbix Agent Ping)，以及相关的商城和门户业务系统不稳定。”
Cloud Alert 的 AIOps 方案实现的效果：
1. 将短时间数百/数千事件，缩减至数类问题：网络交换机、主机闪断、应用商城不稳定和门户不稳定；
2. 其中网络交换机端口故障和应用主机故障，需要重点关注，前者的根源概率为80%；
3. 上个月该交换机曾经出现过类似问题，解决方案已经留有解决方案，仅仅需要限流干预；
4. 通过智能告警平台自动通知了相关基础设施团队、商城和门户支持团队。而各方后台人员收到的通知已经直接指出系统的故障问题，而不是某个业务系统100个进程闪断的逐条详细。
阅读(1439) | 评论(0) | 转发(0) |
