AIOps，未來正來

Gartner預(yù)測，到2019年底，全球四分之一的企業(yè)將策略性地實施AIOps，支持兩個或更多的IT運營功能。而到2022年，40%的大型企業(yè)將結(jié)合大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)功能，支持和部分替代監(jiān)測、服務(wù)臺和自動化流程和任務(wù)。

利用AIOps進行IT運營，此刻，正在到來。您所在的企業(yè)，目前正站在哪個位置上呢？

畢竟，AIOps解決方案的最終目標(biāo)是讓工程師的生活更美好，這是所有IT人致力的目標(biāo)，我們值得付出。

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業(yè)務(wù)性能場景引領(lǐng)AIOps快速發(fā)展

從以下圖中，可知在DEM、ITM、NPMD、APM等幾個監(jiān)控領(lǐng)域都可以發(fā)展AIOps能力。AIOps需要在大量數(shù)據(jù)的場景下，結(jié)合機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等AI技術(shù)才能發(fā)揮較大作用，而業(yè)務(wù)性能監(jiān)控的場景正滿足于此。這正是華青融天較早使用AI技術(shù)來研究業(yè)務(wù)性能監(jiān)控的市場需求之源。

華青融天的業(yè)務(wù)性能監(jiān)控產(chǎn)品有一定的創(chuàng)新性，它通過旁路鏡像的方式實時獲取到網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)包，進行協(xié)議解析后，獲得大量的動態(tài)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，尤其在金融、稅務(wù)、證券等場景中有很好的應(yīng)用。

這個業(yè)務(wù)性能監(jiān)控對于Gartner定義的應(yīng)用性能監(jiān)控（APM）是一個很大的擴展和創(chuàng)新，它們實現(xiàn)的技術(shù)方式不同，華青融天業(yè)務(wù)性能監(jiān)控產(chǎn)品是通過旁路鏡像的方式采集數(shù)據(jù)，而傳統(tǒng)的APM更多采用撥測或agent方式采集數(shù)據(jù)。

雖然技術(shù)實現(xiàn)方式不同，目標(biāo)仍然都是保障應(yīng)用系統(tǒng)的可用性和提升用戶體驗。國外廠商比較多使用傳統(tǒng)的APM方式，提供應(yīng)用性能監(jiān)控、基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控、數(shù)字化體驗管理、混合云監(jiān)控等一體化方案。

而國內(nèi)大型企業(yè)，特別是在生產(chǎn)環(huán)境中更青睞于華青融天這種基于網(wǎng)絡(luò)旁路流量數(shù)據(jù)采集和解碼的方式，實現(xiàn)對應(yīng)用性能指標(biāo)的實時監(jiān)控和告警，保證對應(yīng)用系統(tǒng)本身非侵入、零影響。

華青融天這種業(yè)務(wù)性能監(jiān)控的技術(shù)實現(xiàn)方式，也得到了Gartner APM領(lǐng)域研究專家的業(yè)內(nèi)認(rèn)可。

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未來：運維數(shù)據(jù)平臺+智能分析大腦+自動化工具 ?

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對應(yīng)用系統(tǒng)運維提出更高的要求，要求監(jiān)控粒度更細(xì)，告警定位更準(zhǔn)，業(yè)務(wù)性能監(jiān)控產(chǎn)品正在與大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)、云計算等技術(shù)相結(jié)合，未來的產(chǎn)品定位應(yīng)重點關(guān)注以下幾個方向：

（1）智能化

智能化已經(jīng)成為企業(yè)在動態(tài)和復(fù)雜的IT環(huán)境中應(yīng)用系統(tǒng)監(jiān)控的必需品，運維部門采集的數(shù)據(jù)種類和數(shù)量已經(jīng)呈現(xiàn)了指數(shù)級的增長，繼續(xù)依賴人工分析已經(jīng)無法滿足需要。

利用海量、實時、全棧的監(jiān)控數(shù)據(jù)，通過AI算法，替代或部分替代傳統(tǒng)的人工分析，給出問題定位和運維決策的建議，縮短MTTR (平均故障恢復(fù)時間)，并通過迭代提高分析和決策的準(zhǔn)確性。

（2）數(shù)據(jù)融合

業(yè)務(wù)性能監(jiān)控產(chǎn)品需要擴大攝取數(shù)據(jù)類型的范圍，包括網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)、應(yīng)用系統(tǒng)追蹤文件和基礎(chǔ)監(jiān)控指標(biāo)等，通過對這些數(shù)據(jù)的實時分析和歷史分析，實現(xiàn)細(xì)粒度的實時監(jiān)控和全棧式視圖。

網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)適用于端到端的性能監(jiān)控和跨業(yè)務(wù)節(jié)點的交易追蹤；日志數(shù)據(jù)和應(yīng)用系統(tǒng)追蹤文件有助于問題定位和根因推斷；與基礎(chǔ)監(jiān)控指標(biāo)關(guān)聯(lián)可以分析資源的可用性和性能瓶頸。

數(shù)據(jù)融合和開放性不僅包含攝取數(shù)據(jù)的完整性和融合，也包含對各種采集數(shù)據(jù)、統(tǒng)計分析的指標(biāo)數(shù)據(jù)、告警數(shù)據(jù)、決策建議等對外提供服務(wù)。

（3）平臺化

智能運維（AIOps）未來將是一個大數(shù)據(jù)和人工智能或機器學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合的軟件平臺，以增強和部分取代傳統(tǒng)的IT運維流程和任務(wù)，包括可用性和性能監(jiān)控、事件相關(guān)性與分析、IT服務(wù)管理和自動化。既提供平臺能力，用戶可以在此之上實現(xiàn)交互式分析，也提供開箱即用的運維工具。

Gartner預(yù)計，在未來五年中，大范圍的AIOps平臺將成為交付AIOps功能的主要形式，而不是像目前這樣嵌入在APM、NPMD（網(wǎng)絡(luò)性能管理和診斷）或ITIM（IT基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控）等監(jiān)控工具中的AIOps功能。

（4）業(yè)務(wù)價值

業(yè)務(wù)性能監(jiān)控目前主要針對IT運維和應(yīng)用系統(tǒng)支持，而一些更領(lǐng)先的企業(yè)已經(jīng)開始使用這些數(shù)據(jù)分析的結(jié)果向業(yè)務(wù)部門和領(lǐng)導(dǎo)者提供洞察力。

運維數(shù)據(jù)中既包含技術(shù)的指標(biāo)，也包含業(yè)務(wù)的指標(biāo)，如交易量、交易類型、渠道分布、客戶來源、交易金額等，這些都是企業(yè)重要的數(shù)據(jù)資產(chǎn)， 可以實現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可視化、實時業(yè)務(wù)分析、業(yè)務(wù)預(yù)測和用戶行為分析等。

企業(yè)的數(shù)據(jù)中心正在從IT視角轉(zhuǎn)變?yōu)闃I(yè)務(wù)視角，從成本中心轉(zhuǎn)變?yōu)槔麧欀行?，既保障業(yè)務(wù)系統(tǒng)的“穩(wěn)定”、“安全”、“可靠”運行，又通過數(shù)據(jù)分析和服務(wù)幫助企業(yè)提升“客戶體驗”、“運營效率”和“業(yè)務(wù)收益”。

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綜上所述，應(yīng)用性能監(jiān)控產(chǎn)品的未來是運維數(shù)據(jù)平臺+智能分析大腦+自動化工具，運維數(shù)據(jù)平臺是基礎(chǔ)，智能分析大腦是能力，自動化工具是手段。

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敬請期待

華青融天業(yè)務(wù)性能監(jiān)控產(chǎn)品EZSonar 4 以大數(shù)據(jù)融合平臺為基礎(chǔ)，通過數(shù)據(jù)融合和AI引擎，持續(xù)增加AIOps能力，已經(jīng)推出了動態(tài)基線告警、聚合維度告警、流量數(shù)據(jù)與日志數(shù)據(jù)融合、實時數(shù)據(jù)服務(wù)、業(yè)務(wù)儀表盤、所見即所得報表、平臺自運維等功能，使告警更有效，分析和定位問題更方便，數(shù)據(jù)更開放，配置管理更簡單，提升產(chǎn)品實用性和易用性。

EZSonar 即將發(fā)布新的迭代版本 EZSonar 4.2, 繼續(xù)推出告警分析結(jié)果智能推薦、告警對象精細(xì)化、告警合并策略等新功能，上述功能的特點和使用場景近期會陸續(xù)介紹，敬請期待。