10月24日,由國內(nèi)知名IT高管社群——IT東方會舉辦的《人工智能和大數(shù)據(jù)應用高峰論壇》在北京舉行,共同探討人工智能和大數(shù)據(jù)的發(fā)展與挑戰(zhàn),分享新基建背景下AI和大數(shù)據(jù)技術應用創(chuàng)新實踐。聽云CTO陳靖華參與圓桌討論,與其余幾位專家一起探討新基建形勢下的人工智能和大數(shù)據(jù)應用。
目前,國家在大力倡導和推進AI新基建企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,陳靖華表示:AI的新基建應該包含從底層到上層的一些應用,最底層可能包含AI的算法,上面的芯片技術最終可能是提供AI這部分的算力以及基礎設施,再往上我們所用的這些,比如基于開源的,或是基于商用的AI開發(fā)框架,這部分可能是AI新基建這部分底層需要去提供的一些能力以及建設的一些內(nèi)容,但是最重要的還是它上面AI應用在不同的行業(yè)不同的場景下的情況,這部分跟每個人或者是跟每個最終用戶直接相關的部分。
陳靖華說:“這幾年隨著數(shù)字化的發(fā)展,實際是云的發(fā)展變革,基本上所有的企業(yè)可能都把原來的IDC搬到云上,云上的這些資源可能會從原來的虛機變成容器,其實云變得容器化以后,就讓以前的運維會變得非常難,特別是在應用上的運維,我們過去幾年一直是在做APM,APM目的就是幫助用戶在性能出現(xiàn)問題的時候,快速能去定位到問題。從原來的幾天縮短到幾分鐘,但是隨著云資源的快速擴張以及應用部署,比如說部署在docker容器里面容器化以及應用的微服務化,從原來單體的應用變成了一個非常多調(diào)用鏈、非常復雜的一個應用,在這個場景下再去用原來基于人肉或是基于統(tǒng)計學的一些數(shù)據(jù)分析,就很難在出現(xiàn)故障,或是在性能出問題的時候去定位到問題。
這些也就是為什么聽云這幾年一直在做AIOps的原因。過去的幾年里,我們逐漸從APM轉(zhuǎn)向AIOps,它其實是利用了AI的能力去幫助運維人員和研發(fā)人員,在應用出現(xiàn)問題時,能快速的識別發(fā)現(xiàn),同時能夠?qū)栴}進行快速定位,究竟是硬盤上問題,還是一個應用代碼寫錯了的問題,在Gartner的技術成熟度的曲線上,AIOps還屬于上升期。而APM已經(jīng)到了緩慢的光明期,它已經(jīng)成為了一個比較成熟的技術。AIOps在現(xiàn)階段來說,對整個行業(yè)還是比較新的技術。聽云現(xiàn)在可以做到對一些指標的異常監(jiān)測,我們的應用系統(tǒng)里面可能會有很多服務器、硬盤、CPU、內(nèi)存等等,這些對我們來說都是不同的持續(xù)指標,以前對持續(xù)指標監(jiān)控的時候,需要運維人員去設一個預值,比如說超過這個值進行告警,但是現(xiàn)在已經(jīng)變得越來越不可能,因為我們要告警的指標太多了。不可能每個去預設,并且這些波動實際上是有一些受到業(yè)務或網(wǎng)絡波動影響,可能會出現(xiàn)一些規(guī)律。所以現(xiàn)在我們能做到的是不需要去設任何的預值,我們可以利用AI的算法去做異常監(jiān)測,當數(shù)據(jù)波動在AI算法里面識別出異常的時候,可以快速告警,并且告訴我們幾千萬個指標里邊有一些指標是密切相關的,因為它們會互相影響,比如說一個硬盤,最終影響到了一個它上面的數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)庫的性能下降又影響到了核心業(yè)務,最終導致的業(yè)務量的下降,這幾個指標之間是有非常密切的相關性,如何在千萬的指標里面快速把這幾個指標找出來,這就是我們目前在做的一個落地的場景。”
討論會上,陳總就新基建背景下AI的發(fā)展表達了自身的看法,并且對于AIOps發(fā)展趨勢進行剖析。目前,聽云大力發(fā)展AIOps的建設,在C輪融資后,更是持續(xù)增加研發(fā)投入,逐步加強和升級數(shù)據(jù)的采集、加工以及針對不同行業(yè)進行有效輸出的能力,重點提升AIOps產(chǎn)品能力,并通過不斷完善和發(fā)展的市場營銷服務交付給客戶,真正體現(xiàn)用戶價值。
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