云智慧，一家有“兩條”業(yè)務(wù)主線的企業(yè)。一明一暗，明線代表業(yè)務(wù)邏輯，遵循數(shù)字化企業(yè)發(fā)展之道，暗線代表技術(shù)傳承，為企業(yè)IT能力的升級進行賦能。在其業(yè)務(wù)邏輯中：運維，不再局限于冰涼的機房，而是支撐企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的控制中樞，并關(guān)乎企業(yè)各類頂級業(yè)務(wù)指標的完成。

當然，支撐云智慧業(yè)務(wù)邏輯的是其技術(shù)傳承。強大的數(shù)據(jù)分析能力，使業(yè)務(wù)運行中的任何緩慢、異常、中斷都可迅速定位并追因溯源，而商用化的AIOps能力，也可幫助運維人員化被動為主動，實現(xiàn)運維的最高理想。

10年3階段，從IT運維到業(yè)務(wù)運維

簡述云智慧的發(fā)展歷史，一直延續(xù)清晰的路徑發(fā)展。公司成立于2009年，恰逢互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟潮起，推出的第一款網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)控SaaS產(chǎn)品“監(jiān)控寶”，通過解決中小網(wǎng)站的可用性痛點，迅速成為現(xiàn)象級SaaS產(chǎn)品，在零營銷、零地推、完全依靠口碑傳播的情況下，3年之內(nèi)累積30萬企業(yè)用戶，并籍此獲得了數(shù)百萬美元的A輪融資。

云智慧總裁劉洪濤

2013年，移動化、企業(yè)上云成為IT發(fā)展主旋律，云智慧進軍APM(應(yīng)用性能管理)領(lǐng)域，推出“透視寶”。“云智慧是國內(nèi)第一家實現(xiàn)端到端應(yīng)用性能追蹤，并做到APM數(shù)據(jù)全量采集的企業(yè)，即用戶的每一次點擊，每一條訪問路徑都可準確記錄和重現(xiàn)。”云智慧總裁劉洪濤說，云智慧APM獲得了市場的廣泛認可，并陸續(xù)完成B輪和B+輪融資。

2016年，是云智慧發(fā)展的歷史轉(zhuǎn)折點，從依靠工具化產(chǎn)品服務(wù)中小企業(yè)客戶，轉(zhuǎn)變?yōu)橥ㄟ^“業(yè)務(wù)運維”為大型企業(yè)用戶提供一體化運維管理解決方案，推出智能業(yè)務(wù)運維平臺DOCP(Digital Operation Central Platform)，并以此為基礎(chǔ)將產(chǎn)品和服務(wù)延展至智能運維(AIOps)領(lǐng)域。

一明線一暗線，云智慧發(fā)展的道與術(shù)

做個形象的比喻：如果說傳統(tǒng)運維工具是螺絲刀，那么“監(jiān)控寶”就是電動螺絲刀、“透視寶”是帶診斷能力的電動工具套裝，但具有智能運維能力的“DOCP平臺”再度升級成為綜合維修中心。

“北美用戶自身具有較強的IT能力，更愿意采購工具類產(chǎn)品，而中國用戶則希望借助‘平臺+服務(wù)’整體解決具體業(yè)務(wù)場景中的全部問題。”劉洪濤說，“這是云智慧用過去八年時間，因循數(shù)字化經(jīng)濟發(fā)展的趨勢，不斷探索、積累，逐步發(fā)展起來的業(yè)務(wù)運維之道。”

云智慧DOCP產(chǎn)品和解決方案矩陣

當然，云智慧的發(fā)展還延續(xù)一條暗線，即始終遵循“數(shù)據(jù)基因”為企業(yè)提供運維服務(wù)。超海量數(shù)據(jù)采集和實時處理能力，已經(jīng)成為云智慧產(chǎn)品的競爭優(yōu)勢和差異化特征。因為，只有數(shù)據(jù)才能揭示用戶行為的業(yè)務(wù)邏輯，基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的運維服務(wù)，才可上升至業(yè)務(wù)層面。

當然，從業(yè)務(wù)運維進一步演進到AIOps領(lǐng)域，更需要完備的平臺體系進行支撐，而云智慧也不斷把更先進的ABC(A即AI、B即Big Data、C即Cloud)基因融入業(yè)務(wù)運維之道，形成更有效、更貼合企業(yè)發(fā)展需求的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之術(shù)。

何為業(yè)務(wù)運維？

回顧歷史只是為了梳理云智慧的業(yè)務(wù)傳承、技術(shù)傳承，而本文則更關(guān)注現(xiàn)階段該公司的戰(zhàn)略重點，即運維如何與業(yè)務(wù)產(chǎn)生關(guān)聯(lián)?又如何支撐企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型?

互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的IT系統(tǒng)就是業(yè)務(wù)系統(tǒng)，所以IT系統(tǒng)運維就是業(yè)務(wù)系統(tǒng)運維。傳統(tǒng)企業(yè)從互聯(lián)網(wǎng)+轉(zhuǎn)型開始學(xué)習(xí)此模式將近十年，到了數(shù)字化時代的挑戰(zhàn)反而越來越大。為何?

首先，能力不足，思維不同。傳統(tǒng)企業(yè)的運維部門，其能力難以支撐互聯(lián)網(wǎng)級別的業(yè)務(wù)運維。數(shù)字化不能局限于傳統(tǒng)運維的機房之內(nèi)，其考核指標也不是設(shè)備故障率，而是銷售收入、客戶轉(zhuǎn)化率、成本控制、風(fēng)險管控等業(yè)務(wù)指標。

其次，傳統(tǒng)企業(yè)還背負著過去十幾年、甚至二十多年逐步建設(shè)起來的信息化“包袱”，新系統(tǒng)必須與老系統(tǒng)進行對接和串聯(lián)，一系列兼容之后，業(yè)務(wù)系統(tǒng)架構(gòu)反而更復(fù)雜，運維壓力自然就更加沉重。

這既是傳統(tǒng)企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的痛點所在，也是云智慧智能業(yè)務(wù)運維的核心價值，即打破傳統(tǒng)運維的邊界，不再僅面對冷冰冰的IT設(shè)備，而是對實實在在的業(yè)務(wù)指標負責(zé)。

順藤摸瓜還是順瓜摸藤

如果把傳統(tǒng)IT運維的工作模式比作順藤摸瓜，那么云智慧智能業(yè)務(wù)運維的邏輯就是順瓜摸藤，二者有什么區(qū)別?

舉例說明，某大型餐飲連鎖企業(yè)，會員在線交易量突降10%，這是非常典型的數(shù)字化業(yè)務(wù)場景。

如果業(yè)務(wù)下降到零，那是系統(tǒng)可用性問題，依托現(xiàn)有運維監(jiān)控系統(tǒng)能夠快速定位。但只下降10%，就很難從海量告警信息中發(fā)現(xiàn)異常，面對數(shù)十種應(yīng)用系統(tǒng)，數(shù)萬臺關(guān)聯(lián)IT設(shè)備，用順藤摸瓜的方式逐一排查底層設(shè)備，至少要花費一周的時間，足以造成巨大的業(yè)務(wù)損失。

對此，劉洪濤解釋了業(yè)務(wù)運維“順瓜摸藤”的操作邏輯，“首先，根據(jù)業(yè)務(wù)指標監(jiān)測可以第一時間發(fā)現(xiàn)異常。然后，通過業(yè)務(wù)邏輯拓撲快速定位與會員消費關(guān)聯(lián)的數(shù)個應(yīng)用系統(tǒng)是否正常。如果正常，進一步檢測關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)庫、中間件、操作系統(tǒng)的運行狀態(tài)，如果上述兩層均未發(fā)現(xiàn)問題，才需檢測底層服務(wù)器、存儲、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)備。”

“順著業(yè)務(wù)到IT的這條線追蹤下來，我們只用了一個小時就追溯到故障點，一塊硬盤滿了，導(dǎo)致服務(wù)器響應(yīng)速度變慢，造成第三方支付接口處理超時。” 劉洪濤說。由此可見，業(yè)務(wù)運維的行為邏輯已經(jīng)顛覆，傳統(tǒng)運維思維是自下而上的順藤摸瓜，而業(yè)務(wù)運維思維的自上而下的順瓜摸藤。在業(yè)務(wù)運維體系中，任何影響業(yè)務(wù)指標的故障，都會變?yōu)樽罡呒墑e的服務(wù)響應(yīng)事件，第一時間進行上報和處置。

以數(shù)據(jù)勾勒業(yè)務(wù)邏輯

而如何實現(xiàn)業(yè)務(wù)運維?簡單解釋，就如血液，時時刻刻向人體五臟六腑供給能量。再復(fù)雜的IT架構(gòu)，再復(fù)雜的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，都是由數(shù)據(jù)組成，也是由數(shù)據(jù)進行串聯(lián)。由此，業(yè)務(wù)運維不再尋求將各系統(tǒng)進行緊密耦合，而是通過數(shù)據(jù)，勾勒重現(xiàn)企業(yè)的業(yè)務(wù)邏輯。

云智慧DOCP全面接入企業(yè)IT監(jiān)控數(shù)據(jù)，以及APP、瀏覽器端用戶體驗數(shù)據(jù)，和業(yè)務(wù)系統(tǒng)的指標數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)既是數(shù)字化企業(yè)的核心資產(chǎn)，也是重現(xiàn)企業(yè)業(yè)務(wù)邏輯的基因代碼。任何影響系統(tǒng)、影響業(yè)務(wù)的蛛絲馬跡，均可通過數(shù)據(jù)分析纖毫畢現(xiàn)。

由此，云智慧可針對IT系統(tǒng)進行立體化的實時監(jiān)控，提供故障發(fā)現(xiàn)、智能告警等運維服務(wù)。進而將業(yè)務(wù)指標與IT指標進行關(guān)聯(lián)，基于數(shù)據(jù)流動路徑，勾勒業(yè)務(wù)拓撲結(jié)構(gòu)，提供業(yè)務(wù)效能分析等數(shù)據(jù)運營支持。

從業(yè)務(wù)運維到AIOps

其實，AI在運維領(lǐng)域落地有先天的優(yōu)勢。諸多流行AI場景的底層數(shù)據(jù)支離破碎，并不足以支撐上層人工智能的效果展現(xiàn)，但在運維場景中，每層的數(shù)據(jù)都相當完整。“廣義來看，自動化運維也屬于AIOps范疇，但人工智能這項偉大的技術(shù)，只落地在自動化運維，未免太屈才。人工智能在業(yè)務(wù)層面幫助客戶，才是真正價值的體現(xiàn)。”劉洪濤說。

當然，也正是因為云智慧始終以業(yè)務(wù)為核心，利用AI技術(shù)率先在業(yè)務(wù)運維解決方案應(yīng)用，并成功在多個行業(yè)和場景中落地，其上升空間則仍具廣闊前景。

劉洪濤說：“AIOps突破了傳統(tǒng)運維管理的權(quán)責(zé)限制。在設(shè)備層面，AIOps可通過大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)，分析故障之間的關(guān)聯(lián)度，在關(guān)鍵故障發(fā)生前實現(xiàn)‘預(yù)警’;而在業(yè)務(wù)層面，AIOps依托業(yè)務(wù)運維平臺深挖IT指標背后的數(shù)字化業(yè)務(wù)影響，實現(xiàn)IT與業(yè)務(wù)的雙向驅(qū)動，用數(shù)字化KPI導(dǎo)向的智能化決策逐步取代拍腦門式的人工決策，并最終實現(xiàn)業(yè)務(wù) ‘預(yù)測’。”

最后，劉洪濤表示，實現(xiàn)“預(yù)警”和“預(yù)測”是很多運維科技企業(yè)的理想，“而云智慧已經(jīng)將這一理想落地，并首先達到可商業(yè)化程度。未來，我們的目標是通過智能運維，讓中國企業(yè)具備互聯(lián)網(wǎng)級運維和運維能力!”

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