新华三王晓曦：AIOps助力互联网金融云上业务创新 | GDCC 最强音

全球分布式云大会是分布式云技术和商业交流的旗舰级平台，2023全球分布式云大会·北京站将于6月28日-29日正式召开，本次大会以“云智筑基”为主题，探究人工智能（AI）在大模型全新的发展风口，构建新型泛在算力网络的趋势，如何利用分布式云、分布式数据库、分布式存储、边缘云等构建新型算力网络，打造更强大的数字经济价值引擎。

本次大会来自腾讯云、火山引擎、阿里云、华为云、百度智能云、蚂蚁集团等云计算数字科技服务商，以及中国电信、中国移动、中国联通三大运营商等数技术专家，从分布式云行业前瞻性发展趋势，底层云计算基础设施突破性关键技术，分享高尖精技术和实践案例，共同打造云计算领域的饕餮技术盛宴。

在06月28日上午举办的分布式主题报告会上，新华三解决方案架构总监王晓曦在大会上发表题为《AIOps助力互联网金融云上业务创新》的精彩演讲。

王晓曦总监指出，随着金融科技的发展，云计算已经成为金融机构数字化转型的基石。利用云计算，金融机构可以快速部署新业务，提高资源利用效率，实现业务弹性伸缩，同时也面临着IT系统日益复杂带来的挑战。

AIOps正是在这样的背景下应运而生的。AIOps借助大数据、机器学习和人工智能等技术，可以实时监测IT系统的各项指标，检测异常情况，预测故障，并能够进行自动修复。这些能力有助于简化金融机构的IT运维，降低人工运维成本，提高系统稳定性，助力金融机构创新业务。

01 AIOps助力金融机构云业务创新

第一，通过智能监控和故障预警，提高系统稳定性。AIOps可以监测关键业务指标和系统度量，实时检测异常情况，快速定位故障根因，并通过短信、邮件等方式及时预警，使运维人员可以更快速准确的定位和修复故障，最大限度保证系统高可用。

第二，通过智能运维和自动化修复，降低人工运维成本。AIOps具备基于机器学习的智能分析和诊断功能，可以自动发现系统的运维需求，并通过预定义的自动化流程完成修复，减少人工运维的工作量，同时也降低人为错误的概率。

第三，实时监控金融业务指标，提高业务运营效率。AIOps可以结合金融业务需求，实时监控关键业务指标，如每日交易总量、成功交易比例、单户日均交易次数等。一旦监测到这些指标的异常变化，可以快速定位原因，帮助业务方采取相应的优化措施。

第四，预测系统容量，优化资源利用。AIOps通过历史业务数据分析，可以预测系统未来的容量需求和资源利用情况。这可以帮助IT团队合理规划和调配资源，避免资源浪费或资源紧张，为业务创新提供稳定可靠的IT基础架构支持。

王晓曦总监认为，AIOps为互联网金融机构提供了一站式智能运维解决方案，可以全面提升系统稳定性、降低人工运维成本、优化业务运营效率和资源利用。相信借助AIOps，金融机构可以加速推出创新业务，助力数字化转型，在激烈的市场竞争中取得优势。

02 AIOps关键技术与场景

AIOps的关键技术和应用。主要包括大数据分析平台、机器学习和人工智能技术、自动化运维工具等。这些技术应用于系统监控、故障检测、智能运维等场景，构成了AIOps的技术基石。

AIOps如何降低人工运维成本。AIOps可以通过自动发现运维需求、自动触发预定义流程完成简单修复、自动生成运维报告和知识库等手段，减少人工运维工作量，特别是一些重复性任务。这可以节省大量人力物力，有效降低运维成本。

王晓曦总监分析，智能运维的典型应用场景。如智能巡检可以定期扫描系统，发现潜在问题;智能告警可以检测关键指标异常，快速通知运维人员;智能修复可以自动处理简单问题，如重启服务、扩容资源等;智能诊断可以分析异常原因，为人工运维提供帮助等。

AIOps带来的挑战和风险。如AIOps系统本身的复杂度、对应用系统的依赖性增加、自动化带来的风险如果控制不好等。这需要金融机构慎重考虑，在部署AIOps时做好风险评估和管理。

成功应用AIOps的案例分析。如某大型银行利用AIOps实现自动巡检和智能监控，一年节省超过90%的运维成本;某互联网支付公司运用AIOps预测交易量变化，优化资源配置，提高业务承载能力30%以上等。这些案例证明了AIOps的实际价值。

王晓曦总监表示AIOps是金融机构数字化转型不可或缺的重要工具和技术手段。但同时也 needs cautions，慎重部署和应用。如果金融机构能够很好地将其业务场景与AIOps技术深度结合，定能加速业务创新，提高组织运营效率，获得显著的竞争优势。

03 AIOps生态与发展趋势

AIOps产业链和生态。AIOps产业链主要包括数据采集系统、大数据存储和计算系统、机器学习框架、人工智能推理系统、知识图谱、自动化运维工具等。重要的AIOps解决方案和服务商包括Splunk、Dynatrace、AppDynamics、New Relic等，这些公司提供的产品和服务构成了AIOps生态环境。

AIOps最佳实践。首先要建立全面的监控体系，收集关键业务、应用、基础设施等各层面的指标和日志数据;其次要选择适合的大数据存储和机器学习技术，构建数据分析和模型训练环境;再次要积累有价值的知识和案例，不断优化规则引擎和知识图谱;最后要逐步实现运维过程的自动化，最大限度释放人工运维资源。

AIOps潜在的风险和限制。AIOps虽然可以实现某些简易运维任务的自动化，但对复杂问题的处理能力仍然有限，需要人工运维工程师的参与;与传统运维相比，AIOps系统本身也引入了一定的复杂性，这增加了系统故障的概率;AIOps也面临数据质量问题，如果输入的数据不准确，就会导致其分析结果和决策失效。这些都需要权衡考量。

趋势预测。可以预期，随着技术的发展，AIOps将继续向智能化和自动化方向演进。它将更深入应用于金融业务运营和IT基础设施管理中，实现从应用层面到 ServerStorage 层面的全面智能运维;大数据、人工智能等技术也将持续升级，AIOps的智能分析和决策能力也将进一步增强;同时Also会与其他技术如容器、边缘计算等深度融合，形成更加完整的解决方案。这将极大地改变未来金融机构的数字化运营体系和模式。

王晓曦总监表示，相信随着科技的进步以及对金融场景的深入理解，AIOps将为金融机构带来更广阔的应用空间和更大的价值。

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全球分布式云联盟

全球分布式云联盟成立于2020年12月，是致力于分布式云商业化、标准化、智能化、规模化、国际化的组织，全程推动了中国分布式云从定义探索到生态构建的发展。联盟竭诚为联盟成员提供展示最新科技成果和促成商业合作的机会，以分布式云融合人工智能突破创新，降低企业上云用云门槛，促成商业合作和分布式云产业链生态构建。