智能运维描绘多云管理新图景

以云计算、大数据、认知计算、AI等为代表的新技术正在驱动企业进行新一轮的数字变革，促使企业在多云管理、企业数字化、安全、IT运维、服务管理、IT自动化、大型机等方面的创新。

麦肯锡曾总结过数字化转型的三个特点：第一，使用技术来加快企业业务流程的速度和效率；第二，使用技术让企业可以交付新的能力和服务；第三，使用技术更好地和消费者、受众进行连接。而企业数字化转型推动了云计算采用的呈爆炸性增长。

据Gartner预测，到2020年，90%的企业组织将采用混合云管理功能。而据微软和451 Research联合开展的一项调查显示，几乎三分之一的企业组织已经在与至少四家云服务提供商打交道。

多云的挑战

“管理好本地的云对CIO来说已经是一个很大的挑战，更别说面对多云的环境。”BMC软件全球副总裁、首席技术官Herb Van Hook说，“对CIO来讲，他面临一个挑战就是所谓的影子IT，会一下子非常大，会有一个爆炸性的增长。这就会导致在期末的时候，当你收到云方面的账单时，会比你想象的高很多，或者说你觉得只有用了非常小的服务，为什么会有这么大的收费？”

BMC软件全球副总裁、首席技术官 Herb Van Hook

的确，多云环境带来的复杂性正在放大企业面临的传统压力，如性能、可见性、自动化、迁移、成本、安全性等诸多挑战，企业IT部门必须借助现代化、自动化乃至AI的力量，才能更好地支持新型云服务，同时确保现有关键业务和数据应用的连续性。BMC在2017年针对1000名首席信息官和资深IT专业人士展开的调查结果显示，78%的受访者相信人工智能将有助于解决当今局面的复杂性。

如今数字中国建设逐渐步入高峰期，企业的数字化转型与创新不仅仅在于构建应用，还要充分利用信息的广泛连接性，以及现代弹性IT基础架构的优势，以创新的方式提供服务和体验。在基础架构层面，多云环境已经是新常态，如何实现公有云、私有云、混合云无缝衔接与集中管理，是企业数字化转型成功所依赖的地基。

Herb表示，智能运维（AIOps，Artificial Intelligence for IT Operations）描绘了新的IT管理蓝图。AIOps可基于已有的运维数据（日志、监控信息、应用信息等），通过机器学期的方式去解决自动化运维无法实现的场景，它能充分利用机器学习、数字分析、大数据等技术，缩短问题的平均解决时间（MTTR），实现AI驱动的运维管理和分析，进一步提升管理性能和精细化程度，同时降低成本。

AIOps是在自动化运维的基础上，增加了基于机器学习的指挥监测系统，通过采集数据做出分析、决策，并执行自动化脚本，从而达到运维系统智能化的整体目标。Gartner也认为，到2020年，约50%的企业将积极利用AIOps平台，以便深入了解业务执行和IT运维，这比现在的不到10%有明显增长。

在BMC看来，智能运维平台的构成要素包括：可视化、自动化、计算分析和算法、大数据。为此，BMC提出了基于TrueSight的AIOps智能运维框架，可以管理多云环境的运行状况、性能和成本，改善基础架构和IT运维的敏捷性，优化服务绩效并消除数字数据的爆炸性增长所造成的盲点。

另外，BMC还发布了其全新的Helix品牌，将认知服务能力带入企业之中。“BMC Helix Cognitive Service Management该系列推出的第一款产品，希望可以帮助企业无缝进入数字化未来。它是首个为基于容器化微服务的多云基础架构带来的端到端CSM，让企业用户能够以更高的准确性和速度，将其服务管理从被动变得主动和可预测。”Herb说。

金融行业的自动化进阶

随着AI、认知计算的进一步发展，自动化运维也进一步向智能运维迈进。AIOps不依赖于人为制定规则，而是由系统智能化地提炼和总结规则，并进行自动化执行，效率大为提升。

在BMC的客户中，金融行业占据的份额不少，这其中，中国金融客户提出的需求跟北美或者澳大利亚截然不同。除了对于商业层面的追求之外，中国金融行业的CIO们希望通过技术和服务能够促进企业的数字转型。

在BMC提出的智能运维平台的四大构成要素中，自动化是关键基础，也可以认为是实现AIOps智能运维的第一步。BMC软件大中华区总经理戎浩表示，一个专业的自动化平台通常包括服务器自动化、网络自动化、发布自动化和编排自动化，它们是一系列自适应的IT自动化方法，可以简化管理多云环境下的IT管理与运维。企业的自动化成熟度模型可以从另一个角度去衡量企业的智能运维进程。

在BMC看来，自动化成熟度模型可以大致分为六个等级：