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降低運(yùn)維成本,深信服AIOps開啟運(yùn)維數(shù)智化時(shí)代

隨著云計(jì)算的迅猛發(fā)展,公有云成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施,全社會(huì)對(duì)于公有云運(yùn)營商的要求也越來越高。與此同時(shí),人工智能技術(shù)的發(fā)展,為智能運(yùn)維AIOps提供了廣闊的發(fā)展空間。

智能運(yùn)維AIOps就是利用大數(shù)據(jù)與人工智能分析,替代傳統(tǒng)人工對(duì)數(shù)據(jù)中心的運(yùn)維方式。相比傳統(tǒng)的人工運(yùn)維,智能運(yùn)維AIOps提高了數(shù)據(jù)中心運(yùn)維的自動(dòng)化和智能化水平,使云服務(wù)更加穩(wěn)定、高效且安全。

深信服科技股份有限公司創(chuàng)新研究院高級(jí)技術(shù)專家易佳在接受OFweek維科網(wǎng)人工智能網(wǎng)編輯采訪時(shí)表示,AIOps其實(shí)是把運(yùn)維工作AI化,將人工運(yùn)維的過程轉(zhuǎn)變?yōu)樽晕姨釤挕W(xué)習(xí)、迭代的過程,同時(shí)將AI技術(shù)滲透到運(yùn)維的監(jiān)測、分析、決策、修復(fù)、總結(jié),實(shí)現(xiàn)運(yùn)維過程的全智能化。

據(jù)了解,深信服率先將AIOps技術(shù)在桌面云領(lǐng)域進(jìn)行實(shí)踐落地,憑借管理便捷性和高效運(yùn)維能力,為數(shù)字化辦公提供有力支撐。

“對(duì)于私有云、桌面云場景,我們已經(jīng)具備完整交付的能力,客戶現(xiàn)在已經(jīng)在使用深信服的AI引擎來處理整個(gè)故障的生命周期”,易佳介紹說,“在托管云方面,我們構(gòu)建深信服的云端智能大腦,具備快速計(jì)算與AI推理能力,能從故障預(yù)測、檢測、評(píng)估、根因溯源等方面,覆蓋故障全生命周期!

易佳認(rèn)為,AIOps智能運(yùn)維可以幫助企業(yè)大幅提升資源使用效率,幫助企業(yè)降低綜合成本。

深信服AIOps,讓運(yùn)維智能化

深信服科技成立于2000年12月,總部位于深圳,是一家專注于向企業(yè)級(jí)用戶提供信息安全、云計(jì)算、基礎(chǔ)架構(gòu)、基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)和物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)產(chǎn)品、解決方案和服務(wù)的供應(yīng)商。2018年5月,深信服在深交所掛牌上市。

近年來,深信服密切布局AI版圖,目前主要發(fā)力于云計(jì)算和安全領(lǐng)域。其中,安全領(lǐng)域以安全攻防和安全在線運(yùn)營為主;云計(jì)算領(lǐng)域主要是服務(wù)于信服云,包括托管云、SDDC、私有云、桌面云等多種云場景。

在產(chǎn)品方面,信服云旗下的桌面云、安全運(yùn)營、托管云、SDDC等產(chǎn)品,都融入了AI能力。

以托管云為例,托管云是一種集合了公有云和私有云特性的云服務(wù),其中包含了云服務(wù)器和云資源管理。以前AI沒有得到廣泛應(yīng)用的時(shí)候,只有當(dāng)存儲(chǔ)硬件損壞或服務(wù)器發(fā)生宕機(jī)時(shí),運(yùn)維工程師才能感知到,且無法實(shí)現(xiàn)提起預(yù)測或在故障引起重大事故前檢測到。

而AI得到廣泛應(yīng)用后,利用深度學(xué)習(xí)模型,運(yùn)維工程師能夠提前感知到很多故障問題,比如磁盤故障預(yù)測,深信服目前的深度學(xué)習(xí)模型,已經(jīng)具備很好的預(yù)測效果,精確率達(dá)100%,召回率93%。

桌面云AIOps的技術(shù)難點(diǎn)

今年11月,深信服AIOps技術(shù)憑借在人工智能領(lǐng)域的實(shí)力和優(yōu)勢,在OFweek第七屆人工智能產(chǎn)業(yè)大會(huì)上,獲得維科杯 · OFweek 2022 人工智能行業(yè)“技術(shù)突破獎(jiǎng)”。深信服高級(jí)研發(fā)技術(shù)專家易佳受邀出席大會(huì), 發(fā)表《桌面云場景下的AIOps技術(shù)實(shí)踐》的演講。

降低運(yùn)維成本,深信服AIOps開啟運(yùn)維數(shù)智化時(shí)代

深信服高級(jí)研發(fā)技術(shù)專家 易佳

易佳指出,隨著桌面云運(yùn)維遇到第三方軟件兼容性、藍(lán)屏、木馬等挑戰(zhàn),企業(yè)需要快速定位問題所在,如應(yīng)用卡慢、響應(yīng)延遲等,以及企業(yè)可能遇到私有云資源不足、硬件故障、網(wǎng)絡(luò)等深層挑戰(zhàn),為此,深信服提出了桌面云智能運(yùn)維一體化技術(shù)方案。

該方案包括數(shù)據(jù)服務(wù)和智能分析服務(wù)兩大核心部分。易佳認(rèn)為,運(yùn)維工作第一個(gè)難點(diǎn)就是數(shù)據(jù)本身,數(shù)據(jù)是生命之本,所以深信服在數(shù)據(jù)方面花了很多功夫。

易佳介紹,深信服有一套非常完備的云計(jì)算場景下的數(shù)據(jù)采集引擎,采集引擎需要做很多精細(xì)化的設(shè)計(jì),比如性能穩(wěn)定性、調(diào)度體系、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、多產(chǎn)線的兼容性,以及能夠與深信服的計(jì)算平臺(tái)較好的吻合。要做到這些是一個(gè)比較大的難點(diǎn)。

此外,易佳也指出,信服云桌面云AIOps也面臨一些挑戰(zhàn)。比如私有云場景下,因網(wǎng)絡(luò)限制,很難獲取大規(guī)模數(shù)據(jù)用以持續(xù)不斷地進(jìn)行AI學(xué)習(xí),這導(dǎo)致整個(gè)AI算法更新迭代鏈路過長。其次,用戶的業(yè)務(wù)場景很多,在醫(yī)療、金融等不同場景下,算法模型如何做到較高的覆蓋率和精準(zhǔn)的識(shí)別率,這也是當(dāng)前比較棘手的一個(gè)問題。

價(jià)值與未來

易佳認(rèn)為,縮短故障的平均定位與修復(fù)時(shí)間,是AIOps智能運(yùn)維方案為企業(yè)客戶帶來的非常明顯的價(jià)值。部署AIOps系統(tǒng),可以減少企業(yè)IT運(yùn)維的人力成本,同樣的人力可以管理企業(yè)內(nèi)部爆發(fā)式增長的設(shè)備和應(yīng)用,提高運(yùn)維效率。

此外,在運(yùn)維質(zhì)量方面,AIOps智能運(yùn)維通過構(gòu)建的運(yùn)維“大腦”,實(shí)現(xiàn)異常檢測、故障分析、故障預(yù)測、故障自愈,對(duì)運(yùn)維事件進(jìn)行及時(shí)的分析、決策和修復(fù)。

在算法效果上,桌面云卡慢/故障異常檢測準(zhǔn)確率達(dá)到87%。AIOps的智能診斷能力,可以覆蓋桌面云超過65%的已知資源卡慢問題,減少或避免IT故障帶來的損失。

提及未來的演進(jìn)方向,易佳說,未來信服云桌面云AIOps系統(tǒng)會(huì)增加更多的反饋和模型的自更新機(jī)制,實(shí)現(xiàn)多業(yè)務(wù)場景的覆蓋。同時(shí),基于業(yè)務(wù)畫像和知識(shí)圖譜等技術(shù),實(shí)現(xiàn)精細(xì)化故障診斷,打造讓用戶滿意的產(chǎn)品體驗(yàn)。

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