越来越多的企业选择将关键业务部署上云后，希望有一站式的运维工具保障业务的持续稳定运行。除了能监控各种基础资源消耗和应用健康状态外，还希望能感知各地域真实用户体验RUM（Real User Management）, 能深入了解业务所依赖的基础服务、中间件和第三方服务对业务的影响；当业务性能下降或者异常，如客户投诉在线支付老失败时，企业希望有工具能协助运维人员快速诊断问题，找到问题根因，甚至在影响到业务交易之前提前预警。针对这些典型的企业诉求，华为云推出了立体运维解决方案AOM。
华为云推出的立体运维提供真正“立体”的全方位能力，包括齐全的数据种类、端到端跨层全链路分析和丰富的数据洞察能力。下图是立体运维的模型示意图。
垂直采集数据，齐全的数据种类是华为云立体运维的基础。
华为云立体运维数据包括四大类数据，分别是指标（Metrics），日志（Logs），调用链（Traces）和各种事件告警（Events）。
- 指标数据(metrics)：既有IaaS层资源指标，也有PaaS层应用资源指标，客户所用云服务业务指标、客户业务自定义指标(由客户根据自身需求主动上报)。
- 日志数据(logs)：客户指定的业务和各种中间件的运行日志
- 调用链数据(traces)：客户通过非侵入式方法获得的调用链数据，典型的场景就是用户应用是采用Java开发的。如果业务应用是其他开发语言开发的，那么只需要在代码中引入SDK或者直接按照标准格式上报调用链数据即可接入平台。
- 事件及告警(events&alerts)：客户应用主动上报的各种事件和直接告警信息，还有根据预定义规则产生的事件和告警。
- 网络包数据(packets)：主要是虚拟网络、容器网络中面向应用的网络性能数据。这一类数据一般都被指标metrics所涵盖，不过也有一种发展趋势：主张packets数据独立出来为一大类，那么就衍生成五种数据源，本质上是一样的。所以立体运维的***个维度就是数据来源的全覆盖。
水平分析能力，提供端到端（E2E：end to end）的跨层全链路分析是华为云立体运维基本能力。
当云应用的物理或逻辑资源规模扩大、应用技术栈的多样化、应用架构的容器化、微服务化后，运维的复杂度是非线性增长的，业务复杂些的企业应用甚至还是多AZ、跨DC的。因此带来的巨大挑战就是对用户体验管理（RUM）和业务可用性（Availability）越来越不可知性。这是大大有别于传统计算环境（On-premise）运维经验。为了解决这个问题，华为云AOM支持从最终用户的Mobile端、Browser端，跨过网络到云服务端（backend），而云服务端，AOM支持对应用及其基础资源的分层感知，包括业务应用层（SaaS层）、中间件服务层（比如内部服务、外部第三方服务或者消息通道、缓存等中间件）、以容器为代表的PaaS层和IaaS基础设施层。
事实上AOM把很多指标数据中的一些维度属性和IaaS、PaaS层的基础部署信息结合起来，形成面向应用的元数据集（内部称之为Inventory），和传统的CMDB有些类似，但粒度更细。Inventory的目的就是为面向应用的数据分析提供各种可能的“关系网”。不管是基于Java的非嵌入式采集性能数据，还是基于Agent+插件的性能数据自动采集，又或者基于SDK或者REST API方式上报性能数据，AOM都能在上述各个层面中做到事务（transaction，比如加入购物车这个动作）级甚至深入到函数方法级别的调用关系追踪。加上在虚拟容器网络方面的优势，AOM真正做到了E2E的全链路性能管理。
分析洞察能力，提供多元化的技术分析手段和功能智能化，是华为立体运维面向人工智能时代的升级。
应用运维面临的场景复杂，没有***的“炮弹弹”，因此华为云运维精心打造 “十八般武器”，提供多种功能特性。为什么AIOps对IT运维如此重要呢？一方面是机器的全局观优于人类。尽管人类局部认知可以很深入，但在复杂的场景中，尤其是各种可能组合数量远远超越了人力所能企及的范围，要掌握全局是有很大困难的。其次运维中某些场景对时效性要求非常高（比如秒级监控、故障自愈），比如基于指标、日志、事件的告警；根据监测指标、服务模型、规则和算法智能地及时自适当调整（典型的有云服务的弹性伸缩）。因此，除了传统的各种数据源分析之外，华为云还推出了基于AI技术的智能异常检测和事务洞察。
华为云立体运维AOM，协助企业减轻传统运维的压力，为企业关键业务保驾护航，让运维不再困难。华为云立体运维AOM：https://www.huaweicloud.com/product/aom.html
HUAWEI CONNECT 2018作为华为自办的面向ICT产业的全球性年度旗舰大会，将于2018年10月10日-12日在上海隆重举行。本届大会以“+智能，见未来”为主题，旨在搭建一个开放、合作、共享的平台，与客户伙伴一起共同探讨如何把握新机遇创造智能未来。欲了解更多详情，请参阅：
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