【51CTO.com原创稿件】运维发展历程与工业革命异曲同工，工业的三次革命分别是机械化、电气化与信息化，运维则是原始手工、脚本与自动化工具。那么工业4.0悄然来临的今天，智能化又将会给运维带来哪些影响？AIOps早期是由Gartner提出，原义是基于算法的IT运维，随实践、反思和讨论的不断积累，对它的认知发生了一些变化。
随着人工智能技术的发展，基于人工智能的IT运维越来越被普遍认可，所以AIOps如今被解读为Artificial Intelligence for Operations。近日，宜信研发总监，接受了51CTO的采访，核心围绕AIOps技术难点，金融行业AIOps应用现状与宜信运维的重大变革展开。
张真·宜信研发总监
什么如何理解AIOps？
要理解AIOps，首先要弄懂与DevOps之间的关系。张真表示，AIOps可以看成DevOps的高级阶段，AIOps不是要完全取代成熟的DevOps工具链，而是给DevOps工具链装上“大脑”，将人工决策驱动的运维过程转型成系统自主决策驱动的过程，所以与DevOps工具链深度集成是落地AIOps的必由之路。
用一个形象的比喻，可以把AIOps看成运维的“钢铁侠”模式，系统不再是简单的工具，而是像钢铁侠战甲一样可以协助甚至独立自主的完成任务。
所以，AIOps其实就是将AI技术应用到IT运维领域，提升效率和创造现实价值的“工程化”过程。既然是AI的工程化过程，就需要务实的看待AI技术，需要选择合适的AI技术去解决有效的运维场景，例如智能报警，智能巡检，智能上线，智能自愈等等。
AIOps的六大技术难点
理解AIOps之后，我们来看看AIOps的技术难点。这部分，张真从六方面进行了阐述：
AI“工程化”的复杂性
目前，机器学习是AIOps的重要手段，其他还有自然语言处理，高级搜索，知识图谱等，也需要综合应用到这个领域，才能达成实际“工程化”的落地效果。换言之，把AIOps认为就是算法落地是片面的。
不仅如此，为了解决特定场景的问题，可能还要“借鉴”或“移植”其他领域的技术和方法，如宜信在实践中从IoT领域受启发创立的“微智能”方法，结合知识图谱，建立微智能知识图谱技术。
如何获取高质量，高时效的监控数据
算法的运用是以数据为前提的，尽管经典监控架构已经可以覆盖Metrics，Logging，Tracing三大类数据，但由于每种数据都是各自一套系统捕获，归集，存储，使得数据的时效，对齐，品控的标准难以一致。
此外数据格式也可能差异很大，在经典大数据架构下，还要经过清洗，格式转换，面对海量数据时，时效就会进一步下降。
多维度数据的关联难度大
经典监控架构由于采集不统一，即便Metrics也可能来自不同的监控系统，例如面向网络监控，面向主机监控，面向应用监控可能就是三套不同的系统，更不用说Logging，Tracing的数据，这就造成了多维度数据的关联难度大。
除时效外，可实时关联的数据是系统能够“接近”甚至“达到”专业人员的任务决策能力的另一个关键。
机器学习模型的训练困境
智能运维运用机器学习的重要目标之一就是能够识别故障特征。但是运维SLA的目标是保证系统可用性99.9...%。这样的矛盾造成故障在实际运行过程中尽管时有发生，但相对于机器学习需要的样本实在是太少。
目前，宜信解决方案是建立一套与生产相同的仿真环境，它是样本收集，也是训练模型的场所，当然即便如此，也有仿真环境的局限性，有些场景也难以模拟。
如何实现运维场景的实时感知
运维的时效性也要求系统的感知足够充分，这里不仅仅是监控数据，之所以运维人员比系统有更强的判断力，在于他们掌握了更充分的运维场景的信息，例如他们清楚网络架构，设备之间的关联关系，物理机/虚拟机分布，应用关联关系，应用技术栈，甚至业务用途等，它们是问题定位，根因分析，影响评估的基础，所以这些信息也要能被实时感知起来，而这一块在传统监控中是缺失的。
遗留技术栈，混合架构增大复杂性
不管金融行业，还是其他行业，只要不是新企业，都面临大量的遗留系统，它们在技术栈，架构上可能存在很大差异。因此对它们的感知，数据采集需要额外的投入。
另一方面，如果遗留系统还在不停的引入新的业务需求，会进一步引入新的复杂性。
AIOps于金融行业的应用现状
当问及AIOps于金融行业的应用现状如何，张真表示，智能运维目前是处于从初创走向成熟的阶段，但其应用范围还与行业特点相关，不同行业在运维模式上存在差异，这些差异会影响落地进展。金融行业还处于智能运维的早期试验阶段，这与金融行业的特点息息相关。
一方面，金融行业是传统行业的代表，也包括互联网金融企业，都需要严格落实合规，安全，法务，流程等，所以对智能运维带来的新技术需要更长时间的适应；
另一方面，多数金融企业的基础平台，如监控，发布，CMDB，安全管控等，甚至包括支持金融业务的系统，建设已有很长时间，在技术栈，架构，部署，组织运作等层面都需面临面向智能运维的转型，这种转型是带有变革性的。
目前业内有切身痛点，同时又具备相关技术研发能力的企业会较早进入智能运维初级阶段，宜信也是其中之一员。2017年9月，宜信开源了支撑AIOps的三大利器，也希望能够促进AIOps在金融领域的发展。
宜信运维的重大变革
罗马非一日建成，宜信运维也是从手工运维一次次变革，迭代到当下智能运维时代。宜信运维的重大变革大致可分为手工、自动化、DevOps工具链、基于全维监控移动化与智能运维五大阶段。
手工运维时代
手工运维时代是人力+计算机脚本的模式，例如资产管理靠人工录入，数据准确性完全依赖流程；应用打包依靠人工触发，然后上传到生产环境；应用部署依靠人工输入命令或运行脚本完成；监控只能看到最基本的几个指标；运维协作依赖于“人找人”等等，这个阶段称为“石器时代”。
自动化运维初期
自动化运维初期是人力+专业系统的模式，每一种专业系统覆盖一个运维领域。例如建立了监控系统，提升了运维的监测效率；资产管理系统帮助提升资产管理的效率；持续集成系统帮助管理代码，Build以及版本等；发布系统实现应用部署的远程发布等等。
这个阶段是运维的工业革命时代，效率被提升，同时也要注意到专业领域的系统其实是“割裂”的，人力依然是核心的驱动力。
DevOps工具链建设期
DevOps理念的发展以及相关开源工具帮助建设DevOps工具链，这个时期的明显特征是通过DevOps工具链的建设从需求，开发，Build，测试，集成到发布/回滚的端到端流程被打通，开发，测试，运维的协作被较好的解决。
这个时期也伴随了人员技能，团队运作模式的转型，例如功能测试人员逐步被自动化测试平台取代，他们会转型为测试平台的研发和运维。开发人员不再只关注开发，借助自动化测试，CI/CD等可以实现自助式的测试，打包，上线/回滚，开始关注测试和运维过程。运维人员也不再只是被动接受工单，开始关注应用质量以及流程事件跟踪。
当然，这个时期的监测，管控，安全，运维处理等还是依赖人力+专业系统的模式。
基于全维监控的移动化运维
这个阶段还是自动化运维的范畴，但事实上宜信已经启动了智能运维的建设，把它分为三个台阶：全维监控，全维关联和全维智能。全维监控是基石，之所以强调全维，正是对前面难点中提到的“高质量，高时效的监控数据”和“运维场景的实时感知”的应对理念。
一方面，全维监控宜信重构了整个监控运维体系，使用统一监控系统采集Metrics，Logging，Tracing数据。同时在这个基础上补充了Profiling（画像）数据，它可以看成将用户端到数据中心，以及数据中心内部的数字投影，这使得系统可以感知与人类相同甚至更加细粒度的“现实”场景。
另一方面，为了解放人员的“视野”，移动化运维模式也引入进来，这需要监控体系能够支持这种工作模式，使包括业务，开发，测试，CI/CD，运维等所有人都可通过移动设备随时监控，排障，甚至处理各种事件。
智能运维建设期
当前，宜信正处在智能运维建设阶段，是人工智能技术的综合应用时期。全维关联，是将全维的监控数据和画像数据完整的，高时效的关联在一起。
一方面可以支持更快更好的自动化运维；另一方面，也夯实智能运维的第二个基石，使得系统可以全面地使用这些数据来实现协助甚至自主决策的运维。
在这个阶段，任务机器人（AI-Mission Robot,也叫运维机器人）系统被建设起来，并初步具备了“智能”。同时，这个阶段也促进了团队运作方式的进一步转型，从单链条的协作方式逐步转向以系统为中心的多维协作，系统为所有人提供客观的，统一的视图，也为各种事件处理提供执行计划、协助建议、甚至主动决策与实施。
张真表示，智能运维建阶段是最具颠覆与飞跃性的迭代 ，目前已经在一些场景下落地：
- 如人可以通过各种渠道（微信，Web IM，各种IM）与任务机器人使用自然语言进行对话，用自然语言的形式下达目标，任务机器人会根据目标自主规划如何达成这一目标；
- 如智能报警这个场景中，人可以通过自然语言向任务机器人订阅报警，修正报警的参数，任务机器人也不是简单将报警推送到交互渠道上，它会自动筛选/汇总报警事件，将真正有意义的报警事件推送给人；
- 如智能上线的场景中，人可以下达上线的系统，时间等目标信息，任务机器人一方面会按照与人的约定进行任务执行的规划，也会在上线过程中遇到问题时，主动判断是否要继续，是否需要人的协助，是否要终止，转而进入问题诊断；
- 如智能巡检的场景中，任务机器人以自主驱动的模式，高频率对成千上万的应用实例进行异常检测，问题定位，根因分析，影响评估，自愈执行，这个模式的目标就是完成初级到中级运维工程师的日常巡检任务。
全维智能—宜信运维的未来规划
当问及宜信运维的下一步规划，张真表示，会很快迎来第六阶段：全维智能。主要发力如下三方面：
不断提高任务机器人的决策准确性。这里需要更多的数据积累，模型调试和整合，也需要尝试更多的技术和方法，使得它的“智能”更加接近专业人员。
不断提高任务机器人的学习能力。机器学习需要大量的训练工作，目前“离线”训练还是主流的方法，但是线上环境“千变万化”，需要将这种“学习”逐步推向“线上”；此外，需要使用“更少”的数据获得“更多”的判断力，概括来说就是实现“小数据，大任务”的模式。这里看似矛盾，其实因为运维的时效要求，训练数据越多自然效果越好，但是也意味着训练时间越长，这也是一个更大的技术挑战，。
不断提高任务机器人的通用性。尽管宜信已经在一些场景下取得进展，但是还没有覆盖运维的所有场景，需要不断发展新技术来适应更多的场景。更大一点说，不同行业的运维模式也是有差异的，如何通过一套系统的方法，甚至一套产品化的系统来应对不同行业的运维场景，也是一个挑战。
张真老师，是5月18-19日，于北京·粤财JW万豪酒店即将举行的2018WOT全球软件与运维技术峰会重量级嘉宾，分享的议题是“运维机器人之任务决策系统演进之路”，亮点内容内容抢先看：
首先，从总体分享UAVStack的智能研发/运维一体化路线蓝图，如前面提到，宜信智能化之路分为三个阶段：从全维监控到全维关联，最后到全维智能。
接着，分享运维机器人相关内容。运维机器人是全维关联，全维智能两个阶段的核心，而其任务决策系统又是其“大脑”的“智能”重要组成之一。宜信运维机器人又叫任务机器人（AI-Mission-Robot），从类人行为上，它有两种基本行为模式：任务驱动和自主驱动。
- 任务驱动是接受来自人的指示而采取行动；
- 自主驱动是人给定目标，它自主规划达成目标的方案并采取行动。
无论是那种模式都依赖于任务决策系统。
议题会从宜信实践出发，阐述任务决策系统的关键原理，架构演进，典型场景的应用剖析。
开发者可以从张真对任务机器人“大脑”聚焦和深入的剖析，从中获得如下一些启发：
- 从任务决策系统的架构演进，来共同探讨任务机器人的“智能”是如何“被创造”。
- 从任务决策系统的“任务驱动”技术演进，来讨论自然语言是如何被“映射”成一个系统的API并被准确执行。
- 从任务决策系统的“自主驱动”技术演进，来深入了解任务机器人是如何做到“发现问题，定位问题，分析问题”。
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