企业级AIOps实施策略与能力框架白皮书

企业级AIOps实施建议白皮书主要探讨了在现代IT运维领域中，人工智能与运维自动化结合的趋势和实践。AIOps，即人工智能驱动的运维，是DevOps理念在运维层面的深化和发展。它强调的是将人工总结的运维规则转化为自动学习的过程，通过机器学习技术提升运维的智能化水平。 在AIOps的演进过程中，运维工作逐渐从传统的运维（Ops）、自动化运维（AutoOps）发展到DevOps（开发与运维一体化），再到现在的AIOps。AIOps不仅仅是自动化运维和机器学习的结合，更是一个以AI为核心的调度中心，能够实现无人值守运维，同时兼顾系统质量、成本和效率的优化，从而最大化整体运营系统的收益。 该白皮书提出了AIOps的目标，即建立一个由AI驱动的运维系统，能够在不断学习和适应变化的过程中，通过预定义的学件（Learnware）组件提供智能化解决方案。学件是一种AI运维组件，它包含了特定运维场景下的智能规则，这些规则是在大量数据支持下学习得到的，并具备可重用、可演进和可理解的特性。学件不仅提供了标准化的接口供开发者使用，还保护了数据安全和用户隐私。 在AIOps能力分级和框架方面，白皮书可能详细讨论了不同层次的AIOps能力，包括初级阶段的基于规则的自动化，中级阶段的基于学习的智能化决策，以及高级阶段的自我优化和预测性维护。这些分级有助于企业根据自身的技术成熟度和需求选择合适的AIOps实施方案。 此外，该白皮书可能还涵盖了AIOps实施的关键步骤，如数据收集、模型训练、规则验证、系统集成以及持续改进等。GOPS全球运维大会2018·深圳站的萧田国作为作者和多个DevOps领域的专家，其分享的实践经验对于理解企业如何有效地引入和实施AIOps有着重要价值。 企业级AIOps实施建议白皮书为读者提供了一个实用的指南，帮助他们理解和应用AIOps技术，以提升运维效率，降低运营成本，实现运维目标的智能化和无人化。