傅一平

AIOps日益增長(zhǎng)的趨勢(shì)，代表著未來(lái)市場(chǎng)積極的發(fā)展信號(hào)。最終，AIOps將有能力幫助IT團(tuán)隊(duì)完成各類重要任務(wù)與緊迫事務(wù)，例如與業(yè)務(wù)效能密切相關(guān)的應(yīng)用程序與數(shù)字服務(wù)可靠性、穩(wěn)定性以及正常運(yùn)行時(shí)間。

日益分散、異構(gòu)且高度動(dòng)態(tài)化的現(xiàn)代IT環(huán)境不僅沒(méi)有降低監(jiān)控與管理的難度，反而隨著云計(jì)算、容器與微服務(wù)技術(shù)的普及給各類組織帶來(lái)更嚴(yán)苛的運(yùn)營(yíng)挑戰(zhàn)。面對(duì)這一現(xiàn)實(shí)難題，IT領(lǐng)導(dǎo)者正在轉(zhuǎn)向AIOps，將人工智能應(yīng)用于IT運(yùn)營(yíng)，希望借此破解IT復(fù)雜度提升與傳統(tǒng)監(jiān)控工具不足的窘境。

根據(jù)Marketsand Markets Research的估計(jì)，目前全球IT從業(yè)者正在大量采購(gòu)AIOps工具。到2023年，全球AIOps市場(chǎng)將從2018年的25.5億美元增長(zhǎng)至110.2億美元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)34 %。而根據(jù)《數(shù)字企業(yè)雜志》2020年5月發(fā)布的一項(xiàng)研究，自2018年以來(lái)，已經(jīng)或有意部署AIOps的組織數(shù)量增長(zhǎng)了83 %?！癆IOps日益增長(zhǎng)的趨勢(shì)，代表著未來(lái)市場(chǎng)積極的發(fā)展信號(hào)?！盌ennis Drogseth EMA研究副總裁強(qiáng)調(diào)。

AIOps確實(shí)做出了令人矚目的承諾，包括在IT問(wèn)題的檢測(cè)、診斷與解決方面帶來(lái)速度與精度的本質(zhì)性提升，借此顯著減少關(guān)鍵應(yīng)用與數(shù)字服務(wù)的中斷幾率。然而，AIOps的采用與部署本身也成為一種新的難題，下面一起來(lái)看IT決策者應(yīng)在2021年的AIOps戰(zhàn)略規(guī)劃中高度關(guān)注的六大趨勢(shì)。

趨勢(shì)1：AIOps將帶來(lái)更多炒作與困擾

與曾在市場(chǎng)上掀起熱議的各類技術(shù)術(shù)語(yǔ)類似，關(guān)于AIOps的定義與理解方式同樣五花八門。根據(jù)DEJ的研究，64 %的受訪者認(rèn)為AIOps解決方案的發(fā)展前景“令人困惑”。EMA的Drogseth對(duì)此表示贊同，認(rèn)為AIOps仍籠罩在一片迷霧當(dāng)中。

專家們表示，隨著AIOps的普及，加之每家供應(yīng)商都擁有自己的方案形式設(shè)計(jì)與理解。換言之，IT領(lǐng)導(dǎo)者必須從這場(chǎng)混亂的狂歡中找到真正適合自身需求的AIOps產(chǎn)品。

Micro Focus公司產(chǎn)品經(jīng)理Gary Brandt表示，在為組織選擇正確的AIOps工具時(shí)，大家必須投入大量精力做出認(rèn)真研究與評(píng)估。他說(shuō)：“客戶面臨的核心挑戰(zhàn)，在于分辨出哪些AIOps擁有真正的投資回報(bào)與價(jià)值、哪些只是跟風(fēng)炒作。"

Micro Focus公司CTO Lars Rossen則表示，明年AIOps將逐步開始落地，也代表著一部分炒作因素將逐漸幻滅?！坝行┤苏`以為AIOps擁有神奇的力量，能夠解決他們的所有問(wèn)題———這顯然是不可能的。"

要想對(duì)AIOps的具體方法做出正確思考，我們首先得將其理解成過(guò)去20年來(lái)所建立的IT運(yùn)營(yíng)分析技術(shù)的延續(xù)與擴(kuò)展。Brandt認(rèn)為，無(wú)論是監(jiān)控、事件管理、問(wèn)題隔離還是自動(dòng)化，AIOps所改變的是工作方式。在這方面，AIOps確實(shí)能讓企業(yè)做得更好。IT領(lǐng)導(dǎo)者還應(yīng)了解自己采用AIOps的理由與目標(biāo)。Brandt提到：“大家到底想在混合IT環(huán)境中實(shí)現(xiàn)哪些改進(jìn)？請(qǐng)務(wù)必明確具體目標(biāo)?！?/p>

Greenlight Group首席顧問(wèn)Torrey Jones認(rèn)為，對(duì)于正在評(píng)估及實(shí)施AIOps的組織而言，最重要的是明確供應(yīng)商一方如何理解AIOps的核心思路。

相對(duì)于AIOps，EMA的Drogseth更喜歡使用“高級(jí)IT分析”一詞，因?yàn)檫@里的指代范圍不再僅限于IT運(yùn)營(yíng)，同時(shí)涵蓋DevOps、IT服務(wù)管理、安全運(yùn)營(yíng)與業(yè)務(wù)利益相關(guān)方。在他看來(lái)，AIOps還不算是傳統(tǒng)意義上的市場(chǎng)，而更多屬于前景預(yù)期，其中的供應(yīng)商代表著各種各樣的實(shí)現(xiàn)方法。而哪種方法更好，無(wú)疑取決于組織的實(shí)際需求。

EMA在其最近發(fā)布的《AIOps：創(chuàng)新投資指南》中概念了AIOps產(chǎn)品及服務(wù)所應(yīng)遵循的一系列核心標(biāo)準(zhǔn)，包括：

吸納來(lái)自跨域來(lái)源的大量數(shù)據(jù)；

訪問(wèn)關(guān)鍵數(shù)據(jù)類型，例如事件、日志與配置數(shù)據(jù)；

自學(xué)習(xí)能力，借此提供預(yù)測(cè)性、說(shuō)明性以及可行性洞見(jiàn)；

支持廣泛的高級(jí)啟發(fā)方式；

可覆蓋并整合多種監(jiān)控工具；

支持私有及公有云以及混合/傳統(tǒng)環(huán)境；

支持多種用例。

趨勢(shì)2：AIOps將為安全工作增添助力

多年以來(lái)，AIOps一直展現(xiàn)出增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全的潛力，而2021年很可能成為潛力轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)的一年。德勤咨詢公司首席云戰(zhàn)略官David Linthicum表示，通過(guò)彌合IT運(yùn)營(yíng)與安全運(yùn)營(yíng)之間的鴻溝，AIOps將進(jìn)一步提升系統(tǒng)的正常運(yùn)行時(shí)間與可靠性。

例如，通過(guò)安全數(shù)據(jù)可見(jiàn)性，AIOps能夠判斷某些應(yīng)用程序性能問(wèn)題并非源自IT故障，而是由針對(duì)基礎(chǔ)服務(wù)器的網(wǎng)絡(luò)攻擊所導(dǎo)致。Linthicum強(qiáng)調(diào)，“面對(duì)這類特殊情況，我們應(yīng)該啟動(dòng)安全流程以實(shí)施防御。但在傳統(tǒng)工具方面，這類狀況往往仍被視為正常的性能問(wèn)題，而很少會(huì)與安全威脅聯(lián)系起來(lái)。”

Linthicum還補(bǔ)充道，這種能力將把運(yùn)營(yíng)轉(zhuǎn)化為第一道安全防線，確保管理者及時(shí)關(guān)閉受到攻擊的服務(wù)器或已遭入侵的存儲(chǔ)系統(tǒng)。

趨勢(shì)3：工具供應(yīng)商將掀起合并浪潮

隨著AIOps市場(chǎng)的發(fā)展，更多廠商涌入其中，淘汰階段也將隨之而來(lái)。目前，已經(jīng)有不少傳統(tǒng)監(jiān)控工具供應(yīng)商計(jì)劃在現(xiàn)有產(chǎn)品中添加AIOps功能，而實(shí)現(xiàn)方式自然是直接收購(gòu)某些體量較小的AIOps廠商。Linthicum認(rèn)為“這將為客戶帶來(lái)更好的AIOps技術(shù)”。

作為一種概念及技術(shù)類別，AIOps代表著運(yùn)營(yíng)運(yùn)維工具的全面成熟。近年來(lái)，傳統(tǒng)運(yùn)營(yíng)與CloudOps領(lǐng)域內(nèi)的大多數(shù)供應(yīng)商開始將AI引擎整合至自己的工具當(dāng)中，而且無(wú)論能否實(shí)際使用，成果都會(huì)被稱為AIOps。

接下來(lái)就是初創(chuàng)企業(yè)專用的AIOps工具。這類工具在設(shè)計(jì)之初就考慮到對(duì)AI技術(shù)的應(yīng)用。而哪種工具更適用，同樣取決于組織的實(shí)際需求。

這類初創(chuàng)工具往往更具創(chuàng)新性，能夠更有效地使用AI技術(shù)，且能夠支持云平臺(tái)等現(xiàn)代系統(tǒng)。相比之下，經(jīng)歷過(guò)AIOps的傳統(tǒng)工具比較傾向于支持遺留系統(tǒng)，且主要服務(wù)于那些希望通過(guò)單一工具同時(shí)管理傳統(tǒng)系統(tǒng)與云系統(tǒng)的IT運(yùn)營(yíng)人員。“當(dāng)然，二者是互補(bǔ)的，很多企業(yè)都在使用這2種類型來(lái)覆蓋一切運(yùn)營(yíng)基礎(chǔ)設(shè)施?！盌avid Linthicum說(shuō)。

趨勢(shì)4：DevOps專業(yè)人士將廣泛接納AIOps

AIOps主要面向IT運(yùn)營(yíng)群體，但其吸引力也開始逐步擴(kuò)展到DevOps團(tuán)隊(duì)，幫助他們通過(guò)高級(jí)工具監(jiān)控復(fù)雜環(huán)境，并據(jù)此生成原始、細(xì)化且廣泛的可觀察性數(shù)據(jù)，包括日志、指標(biāo)與跟蹤等。

通過(guò)將AI與機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于可觀察及監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，AIOps將成為DevOps工具鏈中的一部分，專注于監(jiān)控并管理測(cè)試、性能與安全性等議題。Linthicum認(rèn)為，這種方法還能夠通過(guò)自動(dòng)化方式向集成工具及DevOps工程師提供實(shí)時(shí)反饋。

標(biāo)普全球市場(chǎng)情報(bào)部門451 Research高級(jí)分析師Nancy Gohring表示，在該公司近期對(duì)DevOps從業(yè)者的調(diào)查當(dāng)中，42 %的受訪者將AIOps定義為使用AI及ML技術(shù)分析日志、跟蹤與指標(biāo)的工具。這與人們定義可觀察性的思路保持一致。因此在DevOps從業(yè)者中，AIOps往往與可觀察性之間存在有趣的交集。

趨勢(shì)：5：自動(dòng)化能力將得到擴(kuò)展

在誕生之初，AIOps產(chǎn)品就一直將自動(dòng)化視為核心要素，但自動(dòng)化的具體實(shí)現(xiàn)可以借由多種不同形式。雖然AIOps產(chǎn)品目前還沒(méi)有完全消除人為干預(yù)的需求，但預(yù)計(jì)這方面問(wèn)題將在2021年得到顯著改善。

如今，越來(lái)越多的產(chǎn)品開始吸納與解決用例或工作流相關(guān)問(wèn)題的自動(dòng)化功能。Micro Focus的Brandt認(rèn)為：“現(xiàn)在，我們已經(jīng)意識(shí)到如何通過(guò)分析觸發(fā)或推動(dòng)這一進(jìn)程。因此，我認(rèn)為自動(dòng)化將成為AIOps的一大發(fā)展趨勢(shì)?！?/p>

而在Micro Focus的Rossen看來(lái)，AIOps在技術(shù)本體與企業(yè)應(yīng)用層面有望迎來(lái)4項(xiàng)具體自動(dòng)化升級(jí)：

AIOps自動(dòng)化的典型類別，即大量攝取日志，而后使用ML算法進(jìn)行分析以檢測(cè)與基準(zhǔn)不符的異常情況；

機(jī)器人流程自動(dòng)化，無(wú)需人為干預(yù)即可觸發(fā)修復(fù)程序；

分析與關(guān)聯(lián)拓?fù)鋽?shù)據(jù)，借此查看系統(tǒng)內(nèi)的連接方式，而后使用此信息發(fā)現(xiàn)引發(fā)問(wèn)題的根本原因；

自動(dòng)化，幫助最終用戶通過(guò)智能虛擬代理（例如自動(dòng)化服務(wù)臺(tái)）直觀解決問(wèn)題，顯著提升客戶支持的精度與實(shí)用度。

德勤的Linthicum也強(qiáng)調(diào)了自主修復(fù)能力的進(jìn)步。他強(qiáng)調(diào)：“某些AIOps已經(jīng)可以解決管理或監(jiān)控系統(tǒng)所發(fā)現(xiàn)的問(wèn)題?！痹贏IOps系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題后，即會(huì)啟動(dòng)相應(yīng)進(jìn)程嘗試將其解決，例如重新啟動(dòng)服務(wù)器或者網(wǎng)絡(luò)hub。目前的主體趨勢(shì)，正朝著主動(dòng)或自我修復(fù)型AIOps工具的方向邁進(jìn)?！?/p>

趨勢(shì)6：集體智能的應(yīng)用將不斷深化

451 Research的Gohring認(rèn)為，AIOps中另一個(gè)值得關(guān)注的重要趨勢(shì)在于“集體智能”，即由AIOps供應(yīng)商匯總來(lái)自客戶的全部監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，借此整理出能夠與其他各方共享的總體趨勢(shì)。Gohring認(rèn)為：“他們會(huì)分析整個(gè)客戶群體的數(shù)據(jù)，據(jù)此制定出基準(zhǔn)并提供相應(yīng)洞見(jiàn)。”

例如，供應(yīng)商可以查看來(lái)自客戶在特定領(lǐng)域中的發(fā)展績(jī)效指標(biāo)，并基于集體知識(shí)預(yù)測(cè)其中存在哪些問(wèn)題。此外，她認(rèn)為供應(yīng)商也可以分析客戶對(duì)特定問(wèn)題的解決方法并加以共享，幫助其他客戶在應(yīng)對(duì)同類問(wèn)題時(shí)獲得寶貴啟發(fā)。

AIOps將在2021年大放異彩

隨著2021年的到來(lái)，IT領(lǐng)導(dǎo)者們有必要運(yùn)用AIOps應(yīng)對(duì)愈發(fā)難以監(jiān)控的復(fù)雜環(huán)境。

沒(méi)錯(cuò)，AIOps目前存在嚴(yán)重夸大，可能無(wú)法滿足供應(yīng)商做出的過(guò)高承諾。但事實(shí)證明，這項(xiàng)技術(shù)在現(xiàn)實(shí)世界中確實(shí)能夠?yàn)镮T運(yùn)營(yíng)帶來(lái)自動(dòng)化與精簡(jiǎn)支持。

此外，從以上幾大趨勢(shì)來(lái)看，AIOps技術(shù)正在不斷發(fā)展完善，覆蓋范圍也開始向DevOps及SecOps等領(lǐng)域擴(kuò)展。