随着云计算和容器技术在改变我们当前的 IT 基础设施, 产品和服务的正常运行更多地要依赖运维. 然而大规模多场景的应用和越来越多的模块以及越来越复杂的架构给运维带来了极大的挑战, 人工运维, 甚至自动化运维已经无法满足频繁的故障需求. 适逢人工智能技术的时代, 机器学习能将我们从机械繁复地人工操作中解放出来, 这不正是运维需要的吗? 当人工智能遇上运维, AIOps 让运维人员看到了希望.
AIOps 的概念两年前才由 Gartner 提出, 目前落地还比较少, 大家还在探索中. 但是可以预见, AIOps 必将是运维的下一个趋势. 现在国内 AIOps 的采用如何? 一些 AIOps 的探路者都有总结出了哪些经验? 此次我们采访了日志易产品总监饶琛琳, 来了解 AIOps 行业现状和基于日志数据的 AIOps 是怎么实践的.
如何理解 AIOps
AIOps 是在 DevOps 的基础上做的进一步的优化和提升. DevOps 要关注自动化, 有监控规则. 比如我们原先的监控系统有时候有二三十万个告警项, 不可能给这么高频度的告警挨个看, 这时候就需要 AI 来做这个事情.
来源: http://www.infoq.com/cn/articles/aiops-practice-at-rizhiyi