AIOps在智能运维中的应用：分布式主动感知实践

“20190622_AIOps（C会场）_分布式主动感知在智能运维中的实践_肖云朋 宜信研发架构师.pdf”讲述了在智能运维领域，尤其是分布式环境下的主动感知实践。该资料是WOT（Word Of Tech）峰会上的演讲内容，由宜信的研发架构师肖云朋分享。 智能运维，简称AIOps，是指通过利用大数据分析、机器学习等先进技术，对从各种IT运营工具和设备收集的大量数据进行实时分析，自动发现并响应IT系统中的问题。AIOps旨在提升运维效率、保障服务质量并降低成本。它的发展历程经历了手工阶段、标准化阶段、自动化阶段，直至现在的智能化阶段，包括ITSM（IT服务管理）、ITOM（IT运营管理）、ITOA（IT操作分析）以及AIOps等不同阶段。 运维的价值主要体现在资源提供、业务变更、请求处理、故障预测、异常检测、根因分析、动态扩容、服务降级、容量规划、弹性调度、利用率分析、趋势分析和成本分析等方面。这些价值点涵盖了效率、质量和成本三个核心领域。 然而，随着服务复杂性的增加，运维面临诸多困境，如网络拓扑、技术栈和服务拓扑等多维度管理问题。解决这些问题需要运维人员结合有效的运维手段。 肖云朋分享了宜信在智能运维方面的实践，包括大数据分析、机器学习、知识图谱、自然语言处理等多种技术的应用。例如，使用变分自编码器、GBRT、EMA、极限理论等机器学习模型进行异常检测和根因分析；运用Pearson相关系数、DBScan算法处理聚类问题；利用FP-Tree进行模式挖掘；通过PathRanking进行路径分析。 在架构设计上，AIOps分为感应（Sensing）、行动（Acting）和思考（Thinking）三个部分。感应层负责收集数据，行动层负责执行自动化操作，思考层则通过算法对数据进行深度分析，形成决策。 在宜信的IT运营架构中，涵盖了物理环境、全网网络、服务器、存储、终端等多个层面，通过IAAS（基础设施即服务）、PAAS（平台即服务）、SAAS（软件即服务）实现自动化，并借助信息流程监控、CI/CD（持续集成/持续部署）以及智能应用来推动运维智能化。 总结来说，AIOps是现代企业应对复杂IT环境和提升运维效能的重要工具，它通过分布式主动感知技术，实现了运维从被动响应到主动预防的转变，从而提高系统的稳定性和效率，降低运维成本。宜信的实践案例展示了AIOps在实际业务中的具体应用和价值。