近日，博睿數(shù)據(jù)的智能運(yùn)維算法平臺(tái)Swift-AI，順利通過(guò)了由中國(guó)信息通信研究院（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“信通院”）開(kāi)展的《智能化運(yùn)維（AIOps）能力成熟度模型第2部分：系統(tǒng)和工具技術(shù)要求》首批正式評(píng)估，通過(guò)的“異常檢測(cè)”模塊達(dá)到全面級(jí)評(píng)價(jià)。

這代表著博睿數(shù)據(jù)的智能運(yùn)維算法平臺(tái)的產(chǎn)品能力全面性與完善性得到業(yè)界認(rèn)可，同時(shí)代表著博睿數(shù)據(jù)AIOps系統(tǒng)和工具達(dá)到國(guó)內(nèi)領(lǐng)先水平。

AIOps將賦能運(yùn)維，帶給用戶全新的體驗(yàn)

近10年來(lái)，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)浪潮風(fēng)起云涌，運(yùn)維的價(jià)值逐漸顯現(xiàn)，企業(yè)底層IT基礎(chǔ)架構(gòu)愈加復(fù)雜化，軟件規(guī)模量級(jí)提高，原來(lái)的傳統(tǒng)運(yùn)維方式已經(jīng)越來(lái)越跟不上時(shí)代的步伐，此時(shí)AIOps應(yīng)運(yùn)而生。

根據(jù)Gartner的闡釋?zhuān)珹IOps通過(guò)松耦合、可擴(kuò)展方式去提取和分析數(shù)據(jù)量、種類(lèi)和速度這三個(gè)維度不斷增長(zhǎng)的IT 數(shù)據(jù)，進(jìn)而為IT運(yùn)維管理產(chǎn)品提供支撐。

AIOps的落地在多方面直擊傳統(tǒng)運(yùn)維的痛點(diǎn)，AI算法承擔(dān)起分析海量運(yùn)維數(shù)據(jù)的重任，能夠自動(dòng)、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)和定位問(wèn)題，從決策層面提高運(yùn)營(yíng)效率，為企業(yè)運(yùn)營(yíng)和運(yùn)維工作在成本、質(zhì)量和效率方面的優(yōu)化提供了重要支持。

談及AIOps的未來(lái)發(fā)展，博睿數(shù)據(jù)產(chǎn)品管理部高級(jí)總監(jiān)孫麗表示，隨著企業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模擴(kuò)大，云原生與微服務(wù)的興起，企業(yè)IT架構(gòu)復(fù)雜性呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。而傳統(tǒng)的IT運(yùn)維手段面臨故障發(fā)生后，查找故障原因困難，故障平均修復(fù)時(shí)間周期長(zhǎng)等挑戰(zhàn)，已無(wú)法滿足新的運(yùn)維要求。因此運(yùn)用人工智能賦能運(yùn)維，去取代緩慢易錯(cuò)的人力決策，快速給出運(yùn)維決策建議，降低問(wèn)題的影響并提前預(yù)警問(wèn)題就成為了必然。AIOps作為目前運(yùn)維發(fā)展的最高階目標(biāo)，未來(lái)將會(huì)賦能運(yùn)維帶給用戶全新的體驗(yàn)。

同時(shí)孫麗也強(qiáng)調(diào)，當(dāng)前智能運(yùn)維的很多產(chǎn)品和項(xiàng)目在企業(yè)側(cè)落地效果并不理想，究其原因可歸類(lèi)為三點(diǎn)：一是數(shù)據(jù)采集與AI平臺(tái)割裂，多源數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系缺失導(dǎo)致AI平臺(tái)缺乏高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，進(jìn)而導(dǎo)致模型訓(xùn)練效果不佳；二是數(shù)據(jù)采集以Metric和Log為主，導(dǎo)致應(yīng)用場(chǎng)景較窄且存在數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題；三是AI平臺(tái)能力尚有提升空間。當(dāng)前落地的場(chǎng)景多以異常檢測(cè)與智能告警為主，未來(lái)需要進(jìn)一步提升根因分析與故障預(yù)測(cè)的能力。

因此，在孫麗看來(lái)，未來(lái)企業(yè)首先要建設(shè)一體化監(jiān)控運(yùn)維平臺(tái)，一體化是智能化的基礎(chǔ)?；谝惑w化監(jiān)控運(yùn)維平臺(tái)采集的高質(zhì)量的可觀測(cè)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，進(jìn)一步將AIOps的能力落地到一體化監(jiān)控運(yùn)維平臺(tái)中，從而實(shí)現(xiàn)問(wèn)題精準(zhǔn)定位與見(jiàn)解能力。

可以預(yù)見(jiàn)，在新技術(shù)的促進(jìn)下，AIOps成為未來(lái)運(yùn)維發(fā)展的趨勢(shì)，是企業(yè)在運(yùn)維（技術(shù)運(yùn)營(yíng)）側(cè)的高階實(shí)現(xiàn)。

將AIOps能力融入全棧監(jiān)控產(chǎn)品線

作為領(lǐng)先的APM應(yīng)用性能管理廠商，多年來(lái)博睿數(shù)據(jù)積極擁抱人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等新技術(shù)變革的浪潮，并基于AI和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，自主研發(fā)了“數(shù)據(jù)接入、處理、存儲(chǔ)與分析技術(shù)”核心技術(shù)體系，全面布局智能基線、異常檢測(cè)、智能告警、關(guān)聯(lián)分析、根因分析等豐富且廣泛的智能運(yùn)維功能，并將AIOps能力融入端到端全棧監(jiān)控產(chǎn)品線，可為傳統(tǒng)企業(yè)提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理、存儲(chǔ)和分析的軟件工具，幫助客戶整合各類(lèi)IT運(yùn)維監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ)和關(guān)聯(lián)分析，打破數(shù)據(jù)孤島，構(gòu)建統(tǒng)一的IT運(yùn)維管理平臺(tái)，讓企業(yè)的IT運(yùn)維更加智能化、自動(dòng)化。

在此基礎(chǔ)上，博睿數(shù)據(jù)還依托完整的IT運(yùn)維監(jiān)控能力，利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)持續(xù)構(gòu)建先進(jìn)的智能運(yùn)維監(jiān)控產(chǎn)品，2021年先后推出了搭載了AI能力的新一代APM產(chǎn)品Server7.0和新版的統(tǒng)一智能運(yùn)維平臺(tái)Dataview，不斷落地智能異常檢測(cè)、根因分析、故障預(yù)測(cè)等場(chǎng)景?；谌斯ぶ悄艿哪芰?shí)現(xiàn)運(yùn)維監(jiān)控場(chǎng)景的信息整合、特征關(guān)聯(lián)和業(yè)務(wù)洞察，幫助企業(yè)確保數(shù)字化業(yè)務(wù)平穩(wěn)運(yùn)行，并保障良好的數(shù)字化體驗(yàn)。

為AIOps行業(yè)的發(fā)展添磚加瓦

事實(shí)上，博睿數(shù)據(jù)能夠得到如此認(rèn)可，也并不意外。博睿數(shù)據(jù)很早就成立了AI算法研究部，不斷加強(qiáng)產(chǎn)品根因分析能力和預(yù)測(cè)能力，并先后在北京、廈門(mén)、武漢等地設(shè)立研發(fā)團(tuán)隊(duì)，并與重點(diǎn)大學(xué)達(dá)成戰(zhàn)略合作，通過(guò)共同的科研成果實(shí)現(xiàn)算法的升級(jí)創(chuàng)新。

未來(lái)，博睿數(shù)據(jù)將持續(xù)專(zhuān)注智能運(yùn)維算法能力平臺(tái)Swift-AI的研發(fā)，不斷夯實(shí)在異常檢測(cè)、故障預(yù)測(cè)、智能告警和根因分析的相關(guān)算法與能力突破。

孫麗表示，Swift-AI的能力引擎將賦能博睿數(shù)據(jù)全產(chǎn)品智能化的體驗(yàn)升級(jí)?；诓╊?shù)據(jù)的一體化監(jiān)控能力，可實(shí)現(xiàn)開(kāi)箱即用的AI。客戶無(wú)需投入較大的人力和時(shí)間在收集數(shù)據(jù)、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、清洗數(shù)據(jù)上，我們的智能探針能力會(huì)根據(jù)AI引擎的需要，對(duì)Metric、Trace、Log以及相關(guān)的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行數(shù)據(jù)的智能化采集?；诟哔|(zhì)量Telemetry data和強(qiáng)大的算法模型，實(shí)現(xiàn)開(kāi)箱即用且故障定位精準(zhǔn)的AI體驗(yàn)，助力更多企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化智能化轉(zhuǎn)型。

同時(shí)博睿數(shù)據(jù)將不斷推進(jìn)相關(guān)能力在技術(shù)和功能方面的打磨，致力于與業(yè)界攜手推動(dòng)AIOps等新興領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)制定，共同推動(dòng)行業(yè)進(jìn)步，為AIOps行業(yè)的發(fā)展添磚加瓦。