携程AIOps实践探索：大数据时代下的运维挑战与解决方案

AIOps在携程的探索与实践 AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）是指使用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术来改进IT运维的自动化和智能化。携程作为国内领先的在线旅行服务商，拥有众多的应用和复杂的架构，面临着海量的运维数据和挑战。本文将分享携程在AIOps方面的一些探索和典型的实践场景。 一、运维面临的挑战 携程的应用数量众多、架构复杂，规模效应和时间维度上的积累会导致运维数据（日志、监控数据、应用信息等）体量异常庞大。传统基于经验规则的运维方式很难胜任某些特定的运维场景。特别是在大数据时代背景下，这种挑战尤为严峻。 二、AIOps的理解、定位和现状 AIOps是跨领域结合的技术，正式被提出是在2016年，随后有多家互联网公司参与实践，2018年被业内称为AIOps的元年。AIOps的理解是使用人工智能和机器学习技术来改进IT运维的自动化和智能化。AIOps的定位是将人工智能技术应用于IT运维中，以提高运维效率和质量。 三、运维技术的发展趋势 携程的运维方式主要经历了：人肉运维的脚本运维时代，针对特定运维场景的工具化运维时代，打通端到端应用交付的代，到现在正在进行中的智能化运维时代。AIOps是未来运维技术的发展趋势之一，将改变传统的运维方式。 四、AIOps在携程的实践 携程在AIOps方面的实践主要有两个方面：一是使用机器学习算法来分析运维数据，二是使用人工智能来自动化运维过程。携程的AIOps实践已经取得了一定的成果，提高了运维效率和质量。 五、AIOps面临的挑战 AIOps面临的挑战主要有两个方面：一是数据质量和数据量的挑战，二是技术和人才的挑战。携程在AIOps方面的实践中也遇到了这些挑战，但是通过不断的探索和实践，携程已经取得了一定的成果。 六、结论 AIOps是未来运维技术的发展趋势之一，对于运维效率和质量的提高具有重要的意义。携程在AIOps方面的探索和实践为大家提供了一些借鉴和启发。