Gartner預測,到2019年底,全球四分之一的企業將策略性地實施AIOps,支持兩個或更多的IT運營功能。而到2022年,40%的大型企業將結合大數據和機器學習功能,支持和部分替代監測、服務臺和自動化流程和任務。
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畢竟,AIOps解決方案的最終目標是讓工程師的生活更美好,這是所有IT人致力的目標,我們值得付出。
業務性能場景引領AIOps快速發展
從以下圖中,可知在DEM、ITM、NPMD、APM等幾個監控領域都可以發展AIOps能力。AIOps需要在大量數據的場景下,結合機器學習、深度學習等AI技術才能發揮較大作用,而業務性能監控的場景正滿足于此。這正是華青融天較早使用AI技術來研究業務性能監控的市場需求之源。

華青融天的業務性能監控產品有一定的創新性,它通過旁路鏡像的方式實時獲取到網絡流量數據包,進行協議解析后,獲得大量的動態業務數據,尤其在金融、稅務、證券等場景中有很好的應用。
這個業務性能監控對于Gartner定義的應用性能監控(APM)是一個很大的擴展和創新,它們實現的技術方式不同,華青融天業務性能監控產品是通過旁路鏡像的方式采集數據,而傳統的APM更多采用撥測或agent方式采集數據。
雖然技術實現方式不同,目標仍然都是保障應用系統的可用性和提升用戶體驗。國外廠商比較多使用傳統的APM方式,提供應用性能監控、基礎設施監控、數字化體驗管理、混合云監控等一體化方案。
而國內大型企業,特別是在生產環境中更青睞于華青融天這種基于網絡旁路流量數據采集和解碼的方式,實現對應用性能指標的實時監控和告警,保證對應用系統本身非侵入、零影響。
華青融天這種業務性能監控的技術實現方式,也得到了Gartner APM領域研究專家的業內認可。
未來:運維數據平臺+智能分析大腦+自動化工具 ?
企業數字化轉型對應用系統運維提出更高的要求,要求監控粒度更細,告警定位更準,業務性能監控產品正在與大數據、機器學習、云計算等技術相結合,未來的產品定位應重點關注以下幾個方向:
(1)智能化
智能化已經成為企業在動態和復雜的IT環境中應用系統監控的必需品,運維部門采集的數據種類和數量已經呈現了指數級的增長,繼續依賴人工分析已經無法滿足需要。
利用海量、實時、全棧的監控數據,通過AI算法,替代或部分替代傳統的人工分析,給出問題定位和運維決策的建議,縮短MTTR (平均故障恢復時間),并通過迭代提高分析和決策的準確性。
(2)數據融合
業務性能監控產品需要擴大攝取數據類型的范圍,包括網絡流量數據、日志數據、應用系統追蹤文件和基礎監控指標等,通過對這些數據的實時分析和歷史分析,實現細粒度的實時監控和全棧式視圖。
網絡流量數據適用于端到端的性能監控和跨業務節點的交易追蹤;日志數據和應用系統追蹤文件有助于問題定位和根因推斷;與基礎監控指標關聯可以分析資源的可用性和性能瓶頸。
數據融合和開放性不僅包含攝取數據的完整性和融合,也包含對各種采集數據、統計分析的指標數據、告警數據、決策建議等對外提供服務。
(3)平臺化
智能運維(AIOps)未來將是一個大數據和人工智能或機器學習技術相結合的軟件平臺,以增強和部分取代傳統的IT運維流程和任務,包括可用性和性能監控、事件相關性與分析、IT服務管理和自動化。既提供平臺能力,用戶可以在此之上實現交互式分析,也提供開箱即用的運維工具。
Gartner預計,在未來五年中,大范圍的AIOps平臺將成為交付AIOps功能的主要形式,而不是像目前這樣嵌入在APM、NPMD(網絡性能管理和診斷)或ITIM(IT基礎設施監控)等監控工具中的AIOps功能。
(4)業務價值
業務性能監控目前主要針對IT運維和應用系統支持,而一些更領先的企業已經開始使用這些數據分析的結果向業務部門和領導者提供洞察力。
運維數據中既包含技術的指標,也包含業務的指標,如交易量、交易類型、渠道分布、客戶來源、交易金額等,這些都是企業重要的數據資產, 可以實現業務數據可視化、實時業務分析、業務預測和用戶行為分析等。
企業的數據中心正在從IT視角轉變為業務視角,從成本中心轉變為利潤中心,既保障業務系統的“穩定”、“安全”、“可靠”運行,又通過數據分析和服務幫助企業提升“客戶體驗”、“運營效率”和“業務收益”。

綜上所述,應用性能監控產品的未來是運維數據平臺+智能分析大腦+自動化工具,運維數據平臺是基礎,智能分析大腦是能力,自動化工具是手段。
敬請期待
華青融天業務性能監控產品EZSonar 4 以大數據融合平臺為基礎,通過數據融合和AI引擎,持續增加AIOps能力,已經推出了動態基線告警、聚合維度告警、流量數據與日志數據融合、實時數據服務、業務儀表盤、所見即所得報表、平臺自運維等功能,使告警更有效,分析和定位問題更方便,數據更開放,配置管理更簡單,提升產品實用性和易用性。
EZSonar 即將發布新的迭代版本 EZSonar 4.2, 繼續推出告警分析結果智能推薦、告警對象精細化、告警合并策略等新功能,上述功能的特點和使用場景近期會陸續介紹,敬請期待。
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文章題目:AIOps,未來正來-創新互聯
文章源于:http://www.yijiale78.com/article12/ceipdc.html
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