作为一名 IT 运维工程师,如果你在今天只知道 ITIL、DevOps 而不知道什么是 AIOps,那很可能是没有找对前进的方向。
2019年是中国 AIOps 的元年,基于 AIOps 理念应运而生的产品公司纷至沓来,而对于企业的 IT 管理者来说,选择一款能力强大又适合企业 IT 架构和生产业务的 AIOps 产品至关重要。简单来讲,AIOps=AI + 机器学习 + 自动化运维。所以对工具的挑选,大的方向也脱不开这三个维度。
人工智能 (Artificial Intelligence)
为什么许多专注于分析人工智能应用场景的专家认为,IT 运维中关于数据的部分,是所有人工智能应用场景中最容易获取价值的场景,主要因为 IT 运维的数据部分具备以下三大主要特征:
机器学习(Machine Learning)
众所周知,机器学习的核心是算法,而识别 IT 异常的关键是监督学习算法。一个产品的监督学习算法能力,取决于机器训练所采用的数据集大小,以及其覆盖的行业。
例如一位 AIOps 产品的销售经理,到国内某商业银行推销,客户对产品概念非常感兴趣,于是提出试用的要求,销售经理却表示该产品要使用此银行的 IT 历史数据进行训练,才能实现智能运维,而且需要很多时间。
类似这种只基于单一客户监督学习的产品,无法真正实现超越人工的智能运维,优质的 AIOps 产品必须具有能够覆盖全部 IT 设备、组件、版本以及行业应用场景的庞大训练集。
实力强大的 AIOps 产品
一款 AIOps 产品除了需要具备人工智能、机器学习能力之外,还要配备核心的自动化配置工具。自动化配置工具是实现自动化运维的关键,同时,这也是衡量一个 AIOps 产品是否成熟的关键。最重要的,由于支撑 AIOps 产品需要耗费大量的运算能力, 因此产品需要部署在云端,否则将不具备可用性。
所以具备以上三点且基于云端的 AIOps 产品才货真价实!甲骨文公司 Oracle 智能运维解决方案 (Oracle Management Cloud)是一款完全符合 AIOps 全部能力的管理工具,具备以下七大功能特性:
1
大量的机器学习训练集
Oracle 智能运维解决方案的监督学习训练集,在全球范围内采用了超过12600个企业级客户的 IT 机器数据进行持续训练,有大量的标记 IT 问题和异常的大数据标签,可以帮助企业超越人工能力,自动发现 IT 系统的故障和隐患。
2
能力全面的 AIOps 应用
Oracle 智能运维解决方案目前已经涵盖 IT 运维管理最重要的五个主要组件:即日志分析、IT 基础监控、应用性能监控、作业流程编排和 IT 资源分析,另外还内置了作业流程管理器!
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强大的云计算支撑
Oracle 智能运维解决方案是完全基于 SaaS 模式的云服务,通过 Cloud Gateway(云网关)将有管理价值的 IT 机器数据经过脱敏、压缩和加密上传到公有云平台进行分析,经测试,对20亿条数据进行聚类分析时长不会超过6秒!
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