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2023-08-21 20:00:00
“建立一個可供數百萬人每天使用，但只需一名兼職人員管理和維護的系統。”
1999年，吉姆·格雷（Jim Gray）在獲得圖靈獎時，就對無故障服務器系統發表了自己的暢想。時至今日，“只需一人運維”的IT系統終于能在AI的加持下初露崢嶸。
01 AIOps技術愈發火熱
對于組織內部的運維人員來說，學不完的運維工具、不斷迭代的業務代碼、多云混合下的復雜架構、故障告警越來越復雜..........不斷增加分析決策的成本，IT運維管理越來越難。
AI的強勢入局為IT運維管理帶來了新“砝碼”，這一變化，也被國際權威分析機構所感知：
02 無故障？無懼故障
AI為IT系統帶來的加持，并不是再也不出現任何運維問題，而是幫助管理者從過去的告警式運維轉向預測式運維——從而真正做到無懼故障，有效運維。
滿足了數字化用戶實時把握業務運行“健康度”的需求
傳統人工運維的方式已經無法對龐大的遙測數據進行實時分析和監督。
而AIOps能針對相關資產和服務產生遙測數據直接進行近乎實時的分析和合理化預測，并在此基礎上通過前期的深度學習對相關故障事件進行識別、關聯，預測未來性能變化、故障事件等，提前發出預警，為業務應用更順暢地開展、用戶體驗體驗優化提供強大支持。
提高生產力，讓人發揮更大價值
在現代運營模式（如DevOps和站點可靠性工程 (SRE)）的推動下，IT運維管理者的責任發生了轉變，從以往的“純運維”轉為以追求更高的可用性和更快的解決速度。
人工智能完成事件告警分流、根本原因分析和解決方案確定等任務，從而加快了對“一般問題”的響應處理，減少了人員變動對日常運維的影響；同時，還能為棘手的故障事件和優先保障的重要業務運營釋放了有限的人力。
提高數據利用價值，助力業務升級
從業務角度來看，數字化用戶也在追求對數字化轉型、IT投資的更高效益，應用性能管理（APM）和數字體驗監控（DEM）的需求愈加茂盛。
對內，數字化用戶可通過AIOps優化IT資源和業務應用，讓繁重的IT架構轉變為業務攀升的“助推器”。
對外，AIOps通過對遙測數據的實時分析監測能更客觀、真實地反應用戶體驗，從而推動產品、服務以更貼近客戶需求的方向進行快速迭代。
AIOps數字化用戶們帶來了切切實實的好處，從各個廠商的落地效果來看，AIOps已經以能夠交付的指標承諾讓“只需一人運維”的目標越來越近。例如，深信服基于智能運維（AIOps）技術中臺“天工引擎”開發的“云端智能大腦2.0”，已廣泛用于深信服超融合、桌面云、私有云、托管云、邊緣計算等場景，覆蓋接入數萬臺服務器節點，積累數千萬級的樣本數據，幫助數字化用戶做到提前7-30天以超90%的準確率故障預測、分鐘級問題定位與根因回溯，有效降低MTTR，提升運維效率。
對于AIOps迅猛的發展趨勢，Gartner在樂觀預測之余，也針對當前數字化用戶落地AIOps提出了建議：
第一，在目前階段，數字化用戶不能指望 AIOps 能立即實現100%的 “自動化”。讓AIOps完全取代當下所有的運維團隊、流程，顯然毫無可行性，數字化用戶應該考慮的是如何利用AIOps優化目前運維流程和架構。
第二，AIOps的訓練、調試需要持續的大規模數據輸入，并不是一次使用，終生不變，因此，當前階段的數字化用戶可以選擇支持和提供 IT 服務管理 (ITSM) 的 AIOps 平臺，促進任務自動化、知識管理和變更分析。
在一次采訪中， ChatGpt創始人Sam Altman：ChatGPT之父表示，他相信未來AI能在越來越少的監管下做越來越多的事情。聚焦“AI+IT運維管理”領域，也許不遠的未來，AIOps將成為所有數字化用戶真正的智慧運維大腦，實現“只需一人運維”。
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