预见AIOps，运维的新挑战、新范式与新生态

（原标题：预见AIOps，运维的新挑战、新范式与新生态）

最近随着ChatGPT的大火，人工智能再次引发广泛热议，科技股应声高涨。AI这把燎原之火，开年烧得一个轰轰烈烈。运维的智能化便再次受到了相关从业人员的重点关注。

运维的智能化发展历程

人们普遍认为的运维开端，肇始于1968年NASA的Margaret Hamilton对飞行手册的补充。在20世纪90年代，运维主要是手动操作，比如安装、配置、维护和监控系统等。而随着IT领域的不断发展，运维也不断前进，从标准化，再到自动化，运维人开始编写各类工具，以便针对某些服务能够很方便的批量变更，再到谋求通过引入AI，让算法能够实现一些更为复杂的运维操作。

事实上，众多领域都开始将智能化作为其发展的新动力，智慧园区、智慧城市等建设方兴未艾，此外还有疫情在某种程度上推动了企业数字化的进程，更有国产化替代为国内厂商提供了更大的发展舞台……可以说运维的版图正不断扩大。而指数级疯涨的海量信息、日趋复杂的各式系统也对旧运维范式发起了挑战。当堆人战术边际成本的快速上升，各种解决方案应运而生：开发运维一体化的DevOps、运维开发化的SRE、引入人工智能的AIOps……

AI以外，云原生技术的发展，也将对运维领域产生深刻的影响。随着业务的云端化，过去底层基础设施的维护与虚拟化的工作将更多地交由云厂商负责，企业运维将更多转向主机运维与应用运维，将工作人员从繁琐的日常运维中解放出来，更加关注自身的业务发展。云原生背景下，技术运营、行业云等发展概念也相继提出，可以说从人工救火队，到成为企业降本增效的利器，新时代的新运维大有不同。

国内运维的智能化落地

根据Gartner发布的全球I&O自动化成熟度曲线，对比全球和国内AIOps技术成熟度曲线，国内智能运维技术成熟度相较于全球处于靠前位置，同时AIOps还有很大的发展潜力有待挖掘。

国内行业结构分布来看，金融行业是传统行业中数字化转型投入力度最庞大的行业，占比长期稳居第一。运营商与政府订单的规模也在不断提升。而互联网行业由于其自身技术水平较高，长期走在智能运维探索与落地的最前沿，制造行业紧随紧随其后。随着时间的推进，智能运维覆盖范围将愈加丰富。

打造一体化可观测平台正当时

事实上，由于IT技术的高速发展，很难有企业可以实现一个完美的顶层设计，打补丁、层层堆叠式的开发与运维层出不穷，从而导致了多样的数据形式与标准。当前，越来越多的企业对系统的要求也从简单的可用性可靠性提高，到数据的深度挖掘，形成完整的IT能力闭环，进而反哺企业发展，打造一体化可观测平台正当时。

（图源：Gartner）

建设统一的一体化观测平台，这其中繁复的工作，博睿数据深有体会，兼容不同服务商、纳管第三方探针，集成各类低代码流式数据，支持 OpenTelemetry、Prometheus、消息队列、关系型数据库等各种异构数据的接入，并完成指标融合和实体关系融合……而这些，仅是完成数据标准化，实现全栈全端可观测的第一步。

利用AIOps技术，博睿数据帮助企业在不需要算法调参和人工打标的前提下，准确识别故障传播路径，定位故障根因。博睿数据自适应生成式人工智能技术Swift AI采用国内独家“无监督知识图谱”根因分析算法，常态化收敛比达98%，成为国内首家信通院AIOps能力成熟度模型优秀级的厂商。

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