隨著云計算的迅猛發(fā)展，公有云成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的基礎(chǔ)設(shè)施，全社會對于公有云運營商的要求也越來越高。與此同時，人工智能技術(shù)的發(fā)展，為智能運維AIOps提供了廣闊的發(fā)展空間。

智能運維AIOps就是利用大數(shù)據(jù)與人工智能分析，替代傳統(tǒng)人工對數(shù)據(jù)中心的運維方式。相比傳統(tǒng)的人工運維，智能運維AIOps提高了數(shù)據(jù)中心運維的自動化和智能化水平，使云服務(wù)更加穩(wěn)定、高效且安全。

深信服科技股份有限公司創(chuàng)新研究院高級技術(shù)專家易佳在接受OFweek維科網(wǎng)人工智能網(wǎng)編輯采訪時表示，AIOps其實是把運維工作AI化，將人工運維的過程轉(zhuǎn)變?yōu)樽晕姨釤挕�學(xué)習(xí)、迭代的過程，同時將AI技術(shù)滲透到運維的監(jiān)測、分析、決策、修復(fù)、總結(jié)，實現(xiàn)運維過程的全智能化。

據(jù)了解，深信服率先將AIOps技術(shù)在桌面云領(lǐng)域進(jìn)行實踐落地，憑借管理便捷性和高效運維能力，為數(shù)字化辦公提供有力支撐。

“對于私有云、桌面云場景，我們已經(jīng)具備完整交付的能力，客戶現(xiàn)在已經(jīng)在使用深信服的AI引擎來處理整個故障的生命周期”，易佳介紹說，“在托管云方面，我們構(gòu)建深信服的云端智能大腦，具備快速計算與AI推理能力，能從故障預(yù)測、檢測、評估、根因溯源等方面，覆蓋故障全生命周期�！�

易佳認(rèn)為，AIOps智能運維可以幫助企業(yè)大幅提升資源使用效率，幫助企業(yè)降低綜合成本。

深信服AIOps，讓運維智能化

深信服科技成立于2000年12月，總部位于深圳，是一家專注于向企業(yè)級用戶提供信息安全、云計算、基礎(chǔ)架構(gòu)、基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)和物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)產(chǎn)品、解決方案和服務(wù)的供應(yīng)商。2018年5月，深信服在深交所掛牌上市。

近年來，深信服密切布局AI版圖，目前主要發(fā)力于云計算和安全領(lǐng)域。其中，安全領(lǐng)域以安全攻防和安全在線運營為主；云計算領(lǐng)域主要是服務(wù)于信服云，包括托管云、SDDC、私有云、桌面云等多種云場景。

在產(chǎn)品方面，信服云旗下的桌面云、安全運營、托管云、SDDC等產(chǎn)品，都融入了AI能力。

以托管云為例，托管云是一種集合了公有云和私有云特性的云服務(wù)，其中包含了云服務(wù)器和云資源管理。以前AI沒有得到廣泛應(yīng)用的時候，只有當(dāng)存儲硬件損壞或服務(wù)器發(fā)生宕機(jī)時，運維工程師才能感知到，且無法實現(xiàn)提起預(yù)測或在故障引起重大事故前檢測到。

而AI得到廣泛應(yīng)用后，利用深度學(xué)習(xí)模型，運維工程師能夠提前感知到很多故障問題，比如磁盤故障預(yù)測，深信服目前的深度學(xué)習(xí)模型，已經(jīng)具備很好的預(yù)測效果，精確率達(dá)100%，召回率93%。

桌面云AIOps的技術(shù)難點

今年11月，深信服AIOps技術(shù)憑借在人工智能領(lǐng)域的實力和優(yōu)勢，在OFweek第七屆人工智能產(chǎn)業(yè)大會上，獲得維科杯 · OFweek 2022 人工智能行業(yè)“技術(shù)突破獎”。深信服高級研發(fā)技術(shù)專家易佳受邀出席大會， 發(fā)表《桌面云場景下的AIOps技術(shù)實踐》的演講。

深信服高級研發(fā)技術(shù)專家 易佳

易佳指出，隨著桌面云運維遇到第三方軟件兼容性、藍(lán)屏、木馬等挑戰(zhàn)，企業(yè)需要快速定位問題所在，如應(yīng)用卡慢、響應(yīng)延遲等，以及企業(yè)可能遇到私有云資源不足、硬件故障、網(wǎng)絡(luò)等深層挑戰(zhàn)，為此，深信服提出了桌面云智能運維一體化技術(shù)方案。

該方案包括數(shù)據(jù)服務(wù)和智能分析服務(wù)兩大核心部分。易佳認(rèn)為，運維工作第一個難點就是數(shù)據(jù)本身，數(shù)據(jù)是生命之本，所以深信服在數(shù)據(jù)方面花了很多功夫。

易佳介紹，深信服有一套非常完備的云計算場景下的數(shù)據(jù)采集引擎，采集引擎需要做很多精細(xì)化的設(shè)計，比如性能穩(wěn)定性、調(diào)度體系、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、多產(chǎn)線的兼容性，以及能夠與深信服的計算平臺較好的吻合。要做到這些是一個比較大的難點。

此外，易佳也指出，信服云桌面云AIOps也面臨一些挑戰(zhàn)。比如私有云場景下，因網(wǎng)絡(luò)限制，很難獲取大規(guī)模數(shù)據(jù)用以持續(xù)不斷地進(jìn)行AI學(xué)習(xí)，這導(dǎo)致整個AI算法更新迭代鏈路過長。其次，用戶的業(yè)務(wù)場景很多，在醫(yī)療、金融等不同場景下，算法模型如何做到較高的覆蓋率和精準(zhǔn)的識別率，這也是當(dāng)前比較棘手的一個問題。

價值與未來

易佳認(rèn)為，縮短故障的平均定位與修復(fù)時間，是AIOps智能運維方案為企業(yè)客戶帶來的非常明顯的價值。部署AIOps系統(tǒng)，可以減少企業(yè)IT運維的人力成本，同樣的人力可以管理企業(yè)內(nèi)部爆發(fā)式增長的設(shè)備和應(yīng)用，提高運維效率。

此外，在運維質(zhì)量方面，AIOps智能運維通過構(gòu)建的運維“大腦”，實現(xiàn)異常檢測、故障分析、故障預(yù)測、故障自愈，對運維事件進(jìn)行及時的分析、決策和修復(fù)。

在算法效果上，桌面云卡慢/故障異常檢測準(zhǔn)確率達(dá)到87%。AIOps的智能診斷能力，可以覆蓋桌面云超過65%的已知資源卡慢問題，減少或避免IT故障帶來的損失。

提及未來的演進(jìn)方向，易佳說，未來信服云桌面云AIOps系統(tǒng)會增加更多的反饋和模型的自更新機(jī)制，實現(xiàn)多業(yè)務(wù)場景的覆蓋。同時，基于業(yè)務(wù)畫像和知識圖譜等技術(shù)，實現(xiàn)精細(xì)化故障診斷，打造讓用戶滿意的產(chǎn)品體驗。