金融行业智能化运维转型:从人力到AIOPS
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更新于2024-08-04
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"本文档探讨了人工智能在运维(AIOPS)中的实践,特别是在金融行业的应用。作者吴若凡和何军来自IBM云专业服务,介绍了IBM的CloudPakforData平台,这是一个统一、预集成的数据和人工智能服务解决方案,用于多云环境下的数据管理和AI建模。同时,文档也回顾了运维的演变过程,从纯人力运维到自动化运维,再到智能化运维,阐述了AIOPS如何改变运维方式,提升效率和决策质量。"
在运维领域,传统的纯人力模式由于平台能力弱、运维局部化、管理粗放和碎片化等问题,已经无法满足现代企业的需求。随着技术的发展,自动化运维引入了成熟的运维系统、标准化流程、规范化技术以及智能化管理,显著提高了效率并实现了业务可视化。然而,虽然自动化减少了重复劳动,但未能充分利用运维数据,处理大规模数据时成本高昂。
脚本化运维进一步改善了情况,通过基础能力的脚本化减少了部分重复工作,并在个别场景下实现了初步自动化。尽管如此,它仍存在业务感知不足和缺乏平台支持的局限性。
人工智能在运维中的实践,即AIOPS,标志着一个新阶段。AIOPS实现了流程智能化,几乎无需人工干预,依赖于数据驱动和机器学习算法来提升运维技术。它提供组件化、模块化和体系化的运维工具,全面覆盖数据库、应用、系统和网络的运维场景。AIOPS能高效集成多源异构数据,支持大规模智能决策,2018年被认为是金融行业智能运维的起点。
IBM的CloudPakforData平台是一个关键的工具,它是一个多云部署的数据和人工智能平台,集成了数据收集、组织、分析和注入AI的功能。该平台支持多种第三方IDE和框架,如Watson Studio、Watson Machine Learning、Watson OpenScale等,为企业级AI开发提供了端到端的支持,包括模型开发、运行、治理和业务应用。
人工智能正在深度渗透到运维领域,通过提供更智能的解决方案,解决传统运维中的痛点,优化资源分配,提高运维效率,降低运营成本,并确保业务的稳定性和可靠性。AIOPS不仅改变了运维的方式,而且对金融行业及其他领域的企业数字化转型具有深远影响。
2021-09-24 上传
2021-10-14 上传
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