AIOps 为什么不温不火？

嘉宾 | 周琦（简志）

策划 | 薛梁

AIOps 这两年在工业界雷声大雨点小，听到最多的应用场景就是智能监控，离真正将人工智能技术应用于运维环境的理想情况还有一段距离，这里面既有业务场景的影响，也与生产组织自身掣肘因素有关。

骨感的现实中，如何找到丰满的解决答案，今天我们就来和阿里云资深技术专家周琦老师聊聊，他是如何理解 AIOps 不温不火的原因的。

人物故事线

我从高中开始学习编程，第一门语言是 PASCAL（主要是用来参加竞赛），之后学习 C、VC++ 等语言，编写过各种应用端（IDE、MFC）和 Web 的程序（ASP、PHP 等）。在高中阶段帮餐饮公司开发过账务管理系统，音乐公司的宣传网站等。

后来步入大学，开始慢慢正规化学习计算机编程，这些年的经历总的概括起来可以分为这四个时间段：

软件工程时代：关注应用逻辑正确性，发展过程中沉淀了大量的框架和最佳实践，例如 Spring、TDD 方法（Test Driven Development），重构（Refactor）等，研发工作从个人行为转为一个可以提升的专业能力；

Web 服务时代：2008 年末 iOS + Android 诞生使得移动互联网在继 WAP 后真正成形，研发的技术点也逐步从功能关注转为如何构建一个高扩展的架构，例如 Hadoop、NoSQL 等就是该时代的产物；

O2O 业务开花：新的业态大量诞生铸造了敏捷开发的模式，更快产品迭代速度对上线发布提出更高要求；

云原生时代：在混合云（线上、线上）过度中，如何保证系统架构稳定性，弹性伸缩，如何快速适配业务逻辑。

从这几个时代的发展来看，能够看到三个趋势：

专业程度很高：分工更细了，前端、后端，应用层开发，对 DevOps 而言需要管理部分也越来越多；

更快发布速度：在过去一个版本发布需要漫长过程，但目前业务发展很快，开发速度更快，如何能够又快又不出错是一个很高业务要求；

更高可用性：异构环境下，业务 7*24 要求对可用性越来越高。

对 DevOps 而言，承载的职责范围变大，业务压力变高了，并且需要更高的稳定性要求。好比你在驾驶一辆坐着很多人（前端、服务端、应用开发）的汽车，在更高速度行驶，并且要保证不能有差错。因此需要你对汽车的速度、油耗、运行状况能有更好的感知，对行驶的路况有提前判断的能力，更安全的驾驶行为。

资深技术专家目前的工作状态

大部分时间在做产品设计和技术选型工作，也仍在做一些基础开发。因为我们平时都在做面向 DevOps 的工作，必须能够对问题有感觉，所以离不开基础研发工作。

从个人经历来看，5 年前曾有一个比较大的转变，慢慢从做纯技术转为面向产品的技术，来服务技术人员，具体有亮点：

让自己从纯技术思维中跳出来，考虑如何通过产品来解决用户的问题，要考虑如何把问题能够抽象和组合，而不是解决一个表面问题；

能够清楚核心能力是什么，如何从下往上逐步触达。以汽车自动驾驶为例，其定义 L1-L5 的层次，使得大家能有阶段性的目标来达成。

AIOps 和自动驾驶

工作中在 AIOps 领域的数据处理、建模、异常检测、故障诊断、知识图谱等有实践经验，也正推进在业务场景的落地。从个人角度来看，AIOps 本质和自动驾驶是类似的，目的是为了提升 IT 系统安全性、稳定性和可用性，减少人力和硬件上的投入。

同时我们可以把自动驾驶与 AIOps 整个技术体系做一个类比，也是类似的效果。为了达到 L4 终极目标，有如下横向工作需要建立：

传感技术：如何使用可观察性数据（例如 CNCF 中 OpenTelemetry）来构建一套完整的运行数据观察体系，越多数据意味着掌握更多情况；

感知：通过数据处理、加工计算等技术，实时地从传感数据中计算出运行状态，并加以建模；

高精度地图：通过知识图谱和数据挖掘描述出对象之间的关系和影响；

决策层：根据多维的实时数据进行计算并获得结果，发现其中的异常并进行规模和处理。

目前业界努力的终极目标是完全无人运维的平台，但道阻且长。当前业界主要工作集中在决策层的方法中，例如对通用日志数据聚类和异常判别，通用时序数据的建模与异常检测，和对结构化数据的搜索与根因分析。在这些垂直领域上已经有不少成果已经落地。

例如右半部分“自动运维技术堆栈”主要分为四个部分：动态数据采集层，能够从各个系统中获得运行数据，例如 Log，Metric 和 Tracing 等。可以认为是自动驾驶的摄像头、激光雷达等感知设备。静态数据采集层：将 IT 架构的型号、上下游依赖等进行构建，以确定上下文。类似自动驾驶的静态地图。处理层（包括数据存储、搜索、计算等工作）：把采集到的数据运行各种规则，以形成可以被分析的数据。类似自动驾驶中对其他车辆、人、交通信号等进行建模，以判断对应的速度、区域、方向等。决策层：最重要的部分，根据计算后的数据对关联的对象行为进行预测、分析、推理等，以确定风险和下一步的行为，类似自动驾驶中的大脑。

自动化运维和智能化运维之间的沟堑

自动化运维是一个基于规则的工作，例如我们定义出创建的状态和处理的规则，当某某条件发生后，会进行下一步操作。

而智能化运维会面向很多不确定性的工作，需要去执行预测、推理、分析等任务，并且能够通过建模等适配新的场景进行泛化。因此智能化运维能够承载更多、更具挑战的工作。

AIOps 风声大雨点小的内外因？

从技术采用生命周期模型来看，任何技术在大规模运用之前，都需要跨过鸿沟，有一个从爬坡到下降最后持续爬坡过程，AI 是如此（想想 70 年代的 AI 技术），AIOps 也一样。Gartner 最新《Hype Cycle for ICT in China 2019》中对 AIOps 的评价比较客观：该技术处于从一项创新（Innovation Trigger）到万众期待顶点（Peak of Inflated Expectation）过程中，之后还会经历一个低谷期（Trough of Disillusionment）直到最终成果。但 AIOps 目前在国内已经被各行各业逐步认可，普遍被认为该技术在接下来 2～5 年内会产生较高收益，是值得投入的方向。

个人觉得内在原因很简单，技术创新刚刚开始，需要 1-2 年时间逐步成熟并商用的过程。这是客观规律：任何技术短期内会被高估，而长期内是被低估的。

外在原因我认为有两方面：

IT 基础架构最近几年随着云计算、云原生、移动端等技术发展，变化非常大，开发与运维人员知识体系也在不停更新中，因此缺乏一个比较稳定场景让配套的 AIOps 技术能够诞生；

数据与算法平台缺乏：AIOps 本质上是 DataOps + Domain Knowledge，其中前者是一个工程问题，对于 AI 而言，首先需要有充足的“多维数据 + 配套的算力（实时性）”才能够达到真正驾驶上路的水平，试想神经网络算法 80 年代就有了，也是 2012 年后算力和数据丰富了，才提升了一个台阶。这点好在目前的“数据采集 + 大数据架构”已日渐成熟，这个问题会逐步消失。

工业界 AIOps 的案例

目前 AIOps 落地和尝试主要集中在学术界和企业界，例如国内学术界领域比较有名的是清华大学裴丹老师，在学术会议上发表很多优秀文章，也组织了非常好的会议。其次是企业 DevOps 部门，例如国内各大互联网厂商，企业 IT 部门，使用 AI 技术解决运维、发布、供应链等场景上解决问题。最后就是 IT 软件厂商：例如 APM、SIEM、DevOps 等厂商等在技术堆栈上引入了 AI 元素，加深产品的功能和场景覆盖面等。

作为“提升效率的 AIOps”专题出品人寄语

AIOps 是一个开放领域，目前工业界和学术界并没有严格定义，因此无论是异常发现、故障定位、知识管理、或面向场景的解决方案都是受欢迎的。但希望话题具备以下三个特质：

时代性：特别是在云原生、容器、移动端等场景下，如何应对环境的复杂性；

通用：能够解一个或多个通用问题，并且方法有一定的泛化能力，这些问题是业务的痛点，能够引起共鸣，能够具备一定的复制能力；

启发：方法的创新性，能够给同行工作带来一定启示，至少能够开阔思路。

希望参会者首先能听懂问题、有共鸣感、并且能够引发该场景的思考。用一句古话道：学而时习之，不亦说乎？

作者介绍

周琦（简志），阿里云资深技术专家。从 2009 年加入阿里云，曾负责分布式系统开发，并且负责其中监控、诊断等系统，也承担技术云化的重任。目前负责阿里集团 / 蚂蚁金服 / 阿里云日志处理、分析平台，同时也是 ArchSummit 全球架构师峰会（北京·2019 年 12 月）AIOps 专题出品人。很有幸采访到周琦老师，多年的技术积累，希望对运维领域的你有帮助。