华为AIOps使能服务加速新基建运维智能化转型
在HUAWEI CONNECT 2020期间，华为基于对电信领域的深刻理解和多年经验沉淀，带来了《AIOps使能服务》的分享，旨在结合电信领域应用场景，使能网络达到自动、自愈、自优和自治的自动驾驶网络，提升整个网络的效率，降低OPEX。
AIOps，顾名思义是将AI赋能于IT运维管理。国际权威咨询机构Gartner在2016年的报告里首次提出AIOps的概念。传统的IT运维工作，大多是借助监控软件查看数据，并依赖运维人员的经验进行根因定位和排障。
所谓的AIOps，简单理解就是基于自动化运维，将AI和运维很好的结合起来。
因此，未来企业首先要建设一体化智能可观测平台，一体化是智能化的基础。基于一体化运维平台采集的高质量的可观测数据数据以及数据之间的关联关系，进一步将AIOps的能力落地到一体化监控运维平台中，从而实现问题精准定位与见解能力。
智能运维即是AIOps，根据Gartner最新解释，指整合大数据和机器学习能力，通过松耦合、可扩展方式去提取和分析数据量(volume)、种类(variety)和速度(velocity)这三个维度不断增长的IT数据，进而为IT运维管理产品提供支撑。
由此可以看出，基于 AIOps 的管理方法对监控式运维的底层技术实现了颠覆。传统 IT 运维管理工具更为关注突发事件（即告警）、配置和性能，而 AIOps 则更加关注问题、分析和预测，二者可谓互相补充相得益彰。
相比传统运维工具,AIOps的优势在哪里?
AIOps的落地在多方面直击传统运维的痛点，AI算法承担起分析海量运维数据的重任，能够自动、准确地发现和定位问题，从决策层面提高运营效率，为企业运营和运维工作在成本、质量和效率方面的优化提供了重要支持。
智能运维相对于传统运维模式而言，能够在四个方面有本质的效能提升：运维数据治理。
在这个数字化的大浪潮时代，相比传统IT运维，AIOps将AI赋能于IT运维，发掘运维数据价值，协助运维工作降本增效，并可实现全面的可观测性。
总体来说AIOps比传统运维方式效率高，数据采集更准确，更智能。听云一直在AIOps探索的道路上，经过13年的技术深耕，早已是行业内的领先者，合作的企业更是多达8000家，覆盖的企业有金融、银行、政府、教育等等。
AIOps未来的发展是怎样的?
1、不过ITOA、AIOps会是未来增长最快的两个方向。另外，随着云原生的发展，IT运维在云端的落地也越来越多。现在，IT运维的发展正处于螺旋式的上升期，根据Gartner预测未来3-5年内，可观测的智能运维能够达到成熟期。
2、AIOps 是运维发展的必然趋势。一个很明显的规律，凡是让能让我们的生活变得更美好、更简单、更方便的技术，一定会具有强大的生命力，也必然会成为发展趋势，而 AI 正是这样的技术之一，AIOps 又是其中的一个专业领域。
3、技术发展上，随着计算能力、数据量的积累、以及机器算法的进步，如何更加高效地开展 Ops 这个问题就摆在我们面前，AIOps 的模式应运而生。
如何看待AIOps的发展
AIOps 是运维发展的必然趋势。一个很明显的规律，凡是让能让我们的生活变得更美好、更简单、更方便的技术，一定会具有强大的生命力，也必然会成为发展趋势，而 AI 正是这样的技术之一，AIOps 又是其中的一个专业领域。
不过ITOA、AIOps会是未来增长最快的两个方向。另外，随着云原生的发展，IT运维在云端的落地也越来越多。现在，IT运维的发展正处于螺旋式的上升期，根据Gartner预测未来3-5年内，可观测的智能运维能够达到成熟期。
不切实际的期望。AIOps的技术还不是完全成熟，很多用户很难将智能自动化的运维与实际可实现的案例分开，认为AIOps已经能够实现智能自动化，而实际上现在距离真正的智能运维还有很长的一段路要走。
AIOps的解放方案专注于解决问题，而且是通过使用基于算法的技术来高度模拟人类。
智能运维AIOps,主要比的是不是机器学习算法?
AIOps 涉及的技术，从 AI 的角度，主要还是机器学习算法，以及大数据相关的技术，因为涉及到大量数据的训练和计算，从 Ops 的角度，主要还是运维自动化相关的技术。
AIOps平台是将大数据与机器学习功能相结合的软件系统，主要对IT系统不断产生的数据量、类型和速度进行拓展性的采集和分析，以支撑IT运维的主要功能。该平台能够同时使用多个数据源、数据采集方法、数据分析及演示技术。
智能运维即是AIOps，根据Gartner最新解释，指整合大数据和机器学习能力，通过松耦合、可扩展方式去提取和分析数据量(volume)、种类(variety)和速度(velocity)这三个维度不断增长的IT数据，进而为IT运维管理产品提供支撑。