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2023-08-21 20:00:00
“建立一个可供数百万人每天使用，但只需一名兼职人员管理和维护的系统。”
1999年，吉姆·格雷（Jim Gray）在获得图灵奖时，就对无故障服务器系统发表了自己的畅想。时至今日，“只需一人运维”的IT系统终于能在AI的加持下初露峥嵘。
01 AIOps技术愈发火热
对于组织内部的运维人员来说，学不完的运维工具、不断迭代的业务代码、多云混合下的复杂架构、故障告警越来越复杂..........不断增加分析决策的成本，IT运维管理越来越难。
AI的强势入局为IT运维管理带来了新“砝码”，这一变化，也被国际权威分析机构所感知：
02 无故障？无惧故障
AI为IT系统带来的加持，并不是再也不出现任何运维问题，而是帮助管理者从过去的告警式运维转向预测式运维——从而真正做到无惧故障，有效运维。
满足了数字化用户实时把握业务运行“健康度”的需求
传统人工运维的方式已经无法对庞大的遥测数据进行实时分析和监督。
而AIOps能针对相关资产和服务产生遥测数据直接进行近乎实时的分析和合理化预测，并在此基础上通过前期的深度学习对相关故障事件进行识别、关联，预测未来性能变化、故障事件等，提前发出预警，为业务应用更顺畅地开展、用户体验体验优化提供强大支持。
提高生产力，让人发挥更大价值
在现代运营模式（如DevOps和站点可靠性工程 (SRE)）的推动下，IT运维管理者的责任发生了转变，从以往的“纯运维”转为以追求更高的可用性和更快的解决速度。
人工智能完成事件告警分流、根本原因分析和解决方案确定等任务，从而加快了对“一般问题”的响应处理，减少了人员变动对日常运维的影响；同时，还能为棘手的故障事件和优先保障的重要业务运营释放了有限的人力。
提高数据利用价值，助力业务升级
从业务角度来看，数字化用户也在追求对数字化转型、IT投资的更高效益，应用性能管理（APM）和数字体验监控（DEM）的需求愈加茂盛。
对内，数字化用户可通过AIOps优化IT资源和业务应用，让繁重的IT架构转变为业务攀升的“助推器”。
对外，AIOps通过对遥测数据的实时分析监测能更客观、真实地反应用户体验，从而推动产品、服务以更贴近客户需求的方向进行快速迭代。
AIOps数字化用户们带来了切切实实的好处，从各个厂商的落地效果来看，AIOps已经以能够交付的指标承诺让“只需一人运维”的目标越来越近。例如，深信服基于智能运维（AIOps）技术中台“天工引擎”开发的“云端智能大脑2.0”，已广泛用于深信服超融合、桌面云、私有云、托管云、边缘计算等场景，覆盖接入数万台服务器节点，积累数千万级的样本数据，帮助数字化用户做到提前7-30天以超90%的准确率故障预测、分钟级问题定位与根因回溯，有效降低MTTR，提升运维效率。
对于AIOps迅猛的发展趋势，Gartner在乐观预测之余，也针对当前数字化用户落地AIOps提出了建议：
第一，在目前阶段，数字化用户不能指望 AIOps 能立即实现100%的 “自动化”。让AIOps完全取代当下所有的运维团队、流程，显然毫无可行性，数字化用户应该考虑的是如何利用AIOps优化目前运维流程和架构。
第二，AIOps的训练、调试需要持续的大规模数据输入，并不是一次使用，终生不变，因此，当前阶段的数字化用户可以选择支持和提供 IT 服务管理 (ITSM) 的 AIOps 平台，促进任务自动化、知识管理和变更分析。
在一次采访中， ChatGpt创始人Sam Altman：ChatGPT之父表示，他相信未来AI能在越来越少的监管下做越来越多的事情。聚焦“AI+IT运维管理”领域，也许不远的未来，AIOps将成为所有数字化用户真正的智慧运维大脑，实现“只需一人运维”。
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