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151****0110
发布于 2022-04-01 18:10:30
智能化运维近些年来开始被人们所熟知，我们专做it研发与运维，正好逛到这个问题，就来回答一波，希望能够帮到大家。
一、智能运维（alops）概念：
简单来说，aiops 就是基于已有的运维数据（日志、监控信息、应用信息等）并通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维没办法解决的问题。
软件的一些“算法逻辑”不代表真正的aiops，判断是否是真正aiops的关键点在于：是否能自动从数据学习中总结规律，并利用规律对当前的环境给予决策建议。
总结一下就是：
1. 智能运维是以大数据平台和机器学习（算法平台）为核心。
2. 智能运维需要与监控、服务台、自动化系统联动，智能运维需要从各个监控系统中抽取数据、面向用户提供服务、并有执行智能运维产生决策模型的自动化系统。
二、aiops的应用：
通过对运维数据的计算和分析支持智能监控、智能的故障分析和处理，智能it知识图谱等。
三、aiops的价值：
传统运维面对海量的运维数据，要快速止损和进行决策，人工专家的分析判断往往需要花费数小时或更大。
而aiops在于通过机器学习来进行运维数据的挖掘，能帮助人甚至代替人进行更有效和快速的决策。
智能运维在企业的落地，能够提升业务系统的sla，提升用户的体验，减小故障处理的时间等，带来业务的价值；并最终实现真正意义上的无人值守运维。
四、aiops应用领域：
目前各大传统客户围绕aiops的探讨和建设主要是如下内容：
发现问题：基于机器学习的异常检测；
例如，目前监控数据的异常阈值往往是静态的，无法有效规避变更时间、特殊节假日、业务正常的高低峰等，简单阈值、同环比算法的覆盖面有限，很容易漏警和误警。
基于历史数据或进行样本标记的kpi异常检测，能第一时间发现问题，检测模型能覆盖大多数曲线类型，能较好适应业务生命周期中的变化。
根因分析：基于机器学习的故障树挖掘，定位故障发生的根源以及其原因；例如，首先实现故障精准定位，在多指标情况下的业务异常（多指标检测的异常），出现异常的原因具体是哪个指标导致的；然后根据故障树挖掘和知识图谱，实现故障的精准根因分析与定位。
预测未来：基于机器学习模型的指标预测；例如，基于多种回归和统计方法，实现对不同级别粒度的业务数据的预测，包括业务指标预测、容量预测等，如双11业务对组件容量和资源容量的容量预测等。
it辅助决策支持：深入运营场景，实现业务运营的it辅助决策应用；如营收预测、舆情分析与预测等场景。
算法层面则可以跟学术界进行合作或在社区中获取，在早期训练数据集和反馈数据量比较少的情况下，采用无监督学习，具体实现是用模式识别（pattern recognition）的技术来判断指标是否关联。关联性是通过时间序列曲线相似度(similarity distance)来衡量的。
机器学习算法库提供计算时间序列曲线相似度的各种算法，比如：欧几里德距离（euclidean distance）、曼哈顿距离（manhattan distance）、明科斯基距离（minkowski distance）等。
在有足够数据集以后，算法演化成有：监督学习、随机森林（random forrest）、gbdt(gradient boosted decision tree) 、（neutal network）等。
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