大数据时代下携程的AIOps实践与挑战

"AIOps在携程的探索与实践" 在当今大数据时代，携程作为一家拥有大量应用和复杂架构的企业，面临着运维数据爆炸性增长的挑战。传统的运维方式，基于经验规则，已经无法有效应对这些复杂场景。【AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）】的出现，旨在通过人工智能技术解决这些问题，提升运维效率和效果。 运维挑战主要包括运维数据量的迅速增长，这导致查找和获取数据的成本增加，同时需要平衡数据价值与成本之间的关系，以及挖掘数据的潜在价值。AIOps的理解是将其视为一种融合了人工智能和运维的交叉领域技术，旨在利用机器学习和大数据分析来自动处理和优化运维任务。 自2016年AIOps概念提出以来，许多互联网公司开始实践，2018年被视为AIOps的元年。携程在运维技术的演进过程中，经历了人肉运维、脚本运维、工具化运维和自动化运维，现在正向智能化运维转型。在这个过程中，运维人员的角色也在发生变化，出现了专注于不同领域的专家，如运维工程师、运维开发工程师和运维AI工程师，复合型人才的需求日益凸显。 AIOps的实践主要聚焦于提升质量、效率和降低成本。具体实践包括异常检测、自动诊断和自愈，以及容量管理和成本优化。尽管目前AIOps仍处于初级阶段，多集中在单一应用的场景，但其潜力巨大，尤其是在复杂系统中的应用。 在携程的具体实践中，已经实施了一些成熟解决方案，如单场景的异常检测和自动化处理。然而，AIOps的发展也面临挑战，如需要深入理解和掌握两个领域的知识，确保数据质量，积累有效的算法，以及培养具备多领域技能的复合型人才。 AIOps在携程的探索与实践揭示了企业在大规模运维环境下，如何借助AI技术优化运维流程，提高效率并降低成本。这不仅对于携程本身，也为整个行业提供了宝贵的经验和启示，推动了运维自动化和智能化的发展。