設(shè)想一下，如果北京市600多萬(wàn)機(jī)動(dòng)車保有量的交通出行沒(méi)有有效的運(yùn)營(yíng)指揮與管理，那會(huì)形成什么景象?恐怕帶來(lái)的不僅是擁堵，大規(guī)模的交通違章與事故也在所難免。

與此類似，數(shù)字世界的IT運(yùn)維如同城市的智慧交通管理，目的要確保高質(zhì)量、高效率的業(yè)務(wù)系統(tǒng)運(yùn)行，提高服務(wù)可用性。然而理想很豐滿，現(xiàn)實(shí)很骨感。

和現(xiàn)實(shí)中市民時(shí)常遇到交通堵塞時(shí)產(chǎn)生的抱怨一樣，在線上IT業(yè)務(wù)出現(xiàn)不穩(wěn)定、甚至宕機(jī)時(shí)，運(yùn)維人員的噩夢(mèng)也就來(lái)了，業(yè)務(wù)人員指責(zé)、領(lǐng)導(dǎo)不滿再正常不過(guò)。

如何改變這一現(xiàn)狀，運(yùn)維人員渴望喝著咖啡搞運(yùn)維，而不再是不斷奔波救火。其實(shí)為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，業(yè)內(nèi)進(jìn)行了諸多探索。從最早的人工命令行運(yùn)維到系統(tǒng)化工具運(yùn)維，再到自動(dòng)化運(yùn)維，可以說(shuō)，運(yùn)維的自動(dòng)化程度在不斷升級(jí)。不過(guò)，這離運(yùn)維人員要達(dá)到的目標(biāo)還有很長(zhǎng)的距離。

數(shù)字化運(yùn)維之難

之所以說(shuō)離喝著咖啡搞運(yùn)維的目標(biāo)還有很遠(yuǎn)，是因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)中數(shù)字化運(yùn)維面臨諸多難題，說(shuō)起來(lái)這和交通治理難題很像。

首先以運(yùn)營(yíng)來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分散在各個(gè)運(yùn)維系統(tǒng)中，未進(jìn)行統(tǒng)一的管理，一個(gè)個(gè)“煙囪”的樹(shù)立在企業(yè)很是常見(jiàn)，這也就導(dǎo)致運(yùn)維數(shù)據(jù)的價(jià)值未能充分利用;其次在運(yùn)維方式上，各個(gè)部門(mén)使用各自運(yùn)維工具，“七國(guó)八制”現(xiàn)象嚴(yán)重，未能實(shí)現(xiàn)多部門(mén)運(yùn)維能力的共享，更談不上統(tǒng)一監(jiān)控運(yùn)維;第三在運(yùn)維手段上，傳統(tǒng)的運(yùn)維工具和方法都只能在故障發(fā)生時(shí)發(fā)出告警并進(jìn)行提醒，“事后諸葛”無(wú)法最大化運(yùn)維的價(jià)值。

如何消除這些難題，Gartner曾提出AIOps理念，目的是利用機(jī)器學(xué)習(xí)、AI等技術(shù)提升運(yùn)維的智能化水平，甚至是“無(wú)人值守”。怎么去實(shí)現(xiàn)?一個(gè)踐行AIOps理念的統(tǒng)一運(yùn)維平臺(tái)尤為重要，華為就推出了這樣的平臺(tái)。

華為I?MOC將運(yùn)維推向智能

面向新技術(shù)、新場(chǎng)景和新應(yīng)用的運(yùn)維創(chuàng)新，是未來(lái)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必然選擇。為此，華為I?MOC(Intelligent Maintenance and Operation Center)統(tǒng)一運(yùn)維平臺(tái)，以“監(jiān)、管、控、營(yíng)、服”五大智能運(yùn)維管理體系，帶來(lái)全新的“可視、智能、易用”運(yùn)維體驗(yàn)，并將運(yùn)維能力推向智能化水平。

首先來(lái)說(shuō)，為什么華為I?MOC能將運(yùn)維推向智能?

華為I?MOC包含了“監(jiān)、管、控、營(yíng)、服”五大能力，具體有eWatch集中監(jiān)控平臺(tái)、eCMDB配置管理系統(tǒng)、eOps統(tǒng)一操作自動(dòng)化平臺(tái)、eSee運(yùn)維數(shù)字化平臺(tái)和eTicket工單服務(wù)系統(tǒng)。

“管”把所有資源進(jìn)行統(tǒng)一登記，打破煙囪，不同于傳統(tǒng)的孤立和單點(diǎn)式運(yùn)維，I?MOC構(gòu)建了覆蓋機(jī)房、基礎(chǔ)設(shè)施、網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)、應(yīng)用、安全的一體化運(yùn)維體系。eCMDB實(shí)現(xiàn)了配置實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)更新，并打造了按需隨享、高性能、高質(zhì)量的配置可視數(shù)據(jù)服務(wù)，讓配置像云一樣按需隨享。

“監(jiān)”實(shí)時(shí)把握IT資源運(yùn)行狀況，運(yùn)維監(jiān)控中心全局查看所有對(duì)象的告警狀態(tài)。“告警查看”深入分析告警詳細(xì)情況，“性能看板”實(shí)時(shí)更新對(duì)象運(yùn)行狀態(tài)，“運(yùn)維監(jiān)控場(chǎng)景”實(shí)現(xiàn)對(duì)象關(guān)系圖形定義和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)綁定到拓?fù)?hellip;…總之來(lái)說(shuō)，eWatch運(yùn)維集中監(jiān)控平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了7*24H無(wú)縫值守，秒級(jí)告警監(jiān)控，極速性能感知，故障自動(dòng)通知，智能修復(fù)自愈。

“控”和“服”處理運(yùn)維產(chǎn)生的問(wèn)題：eOps統(tǒng)一操作自動(dòng)化平臺(tái)實(shí)現(xiàn)可編程、可配置、自主調(diào)度執(zhí)行，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的開(kāi)發(fā)框架及服務(wù)API，支撐外圍豐富的應(yīng)用生態(tài)圈;eTicket工單服務(wù)系統(tǒng)結(jié)合ITIL、DevOps理念，內(nèi)置符合日常運(yùn)維工作需要的流程場(chǎng)景，支持根據(jù)實(shí)際維護(hù)需求進(jìn)行流程自定義調(diào)整，提升流程處理的協(xié)作能力。

"營(yíng)“把所有資產(chǎn)、資源的使用狀況、運(yùn)行狀況以及健康狀況集中可視化展示。如同面向運(yùn)維管理人員的“駕駛艙”，eSee運(yùn)維數(shù)字化平臺(tái)拉通各維度運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，打破互聯(lián)信息孤島，提供可視化、自動(dòng)化、智能化的運(yùn)維數(shù)字化服務(wù)，實(shí)現(xiàn)“毛細(xì)血管級(jí)”的資產(chǎn)運(yùn)維數(shù)字化，讓運(yùn)維人員做到心中有數(shù)。

其次，為什么說(shuō)華為I?MOC帶來(lái)了全新運(yùn)維體驗(yàn)?

華為I?MOC構(gòu)建了統(tǒng)一在線可視化平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)資源實(shí)時(shí)可視;通過(guò)建設(shè)專業(yè)智能平臺(tái)，固化專家經(jīng)驗(yàn)、流程，I?MOC實(shí)現(xiàn)“機(jī)器”運(yùn)維“機(jī)器”，從而解放人力;I?MOC還內(nèi)置了20+類標(biāo)準(zhǔn)，支持業(yè)務(wù)拖拽式“私人定制”，提升易用水平。

其中尤其在“機(jī)器”運(yùn)維“機(jī)器”方面，I?MOC通過(guò)在高度完善的運(yùn)維自動(dòng)化基礎(chǔ)之上，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)不斷從運(yùn)維大數(shù)據(jù)如日志、監(jiān)控信息、應(yīng)用信息等中提煉和總結(jié)規(guī)則，進(jìn)而做出智能化的分析決策達(dá)到運(yùn)維系統(tǒng)的整體目標(biāo)，以機(jī)器自判、自斷和自決提升智能運(yùn)維水平，這也是實(shí)現(xiàn)AIOps的關(guān)鍵能力支撐。

華為將三十年運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)?zāi)芰?fù)制到更多企業(yè)

將運(yùn)維推向智能，并帶來(lái)全新運(yùn)維體驗(yàn)，華為為什么能做到?這離不開(kāi)多年實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)中的沉淀。

伴隨華為自身的發(fā)展歷程，從人拉肩扛的救火式運(yùn)維，到分散式運(yùn)維，到自動(dòng)化、平臺(tái)化運(yùn)維，到服務(wù)化、數(shù)字化運(yùn)維，華為積累了豐富的運(yùn)維轉(zhuǎn)型經(jīng)驗(yàn)。當(dāng)前，華為運(yùn)維支撐了全球200多個(gè)數(shù)據(jù)中心、5萬(wàn)多個(gè)機(jī)柜、30萬(wàn)臺(tái)服務(wù)器、1000+PB的數(shù)據(jù)、百萬(wàn)級(jí)VM和多個(gè)異構(gòu)云環(huán)境，800多項(xiàng)業(yè)務(wù)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)，使得人機(jī)維護(hù)比達(dá)到1:8000，用“喝著咖啡搞運(yùn)維”來(lái)形容一點(diǎn)都不為過(guò)。

現(xiàn)在，華為將這些實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)沉淀開(kāi)放出來(lái)，并運(yùn)用于客戶運(yùn)維場(chǎng)景中。例如，某客戶通過(guò)部署華為I?MOC運(yùn)維平臺(tái)，將全局14套網(wǎng)管平臺(tái)整合到一個(gè)統(tǒng)一運(yùn)維平臺(tái)中，統(tǒng)一接入的設(shè)備數(shù)量超過(guò)10萬(wàn)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)告警和派單，運(yùn)維效率提升3倍。

在運(yùn)維能力提升過(guò)程中，最為重要的是，運(yùn)維體系需要伴隨數(shù)字化轉(zhuǎn)型不斷同步與升級(jí)，否則又容易出現(xiàn)運(yùn)維之痛的循環(huán)。如今AIOps概念的誕生，就是伴隨智能技術(shù)的發(fā)展應(yīng)運(yùn)而生，但實(shí)現(xiàn)AIOps運(yùn)維，需要有足夠的技術(shù)實(shí)力、資源和數(shù)據(jù)錘煉。而業(yè)內(nèi)像華為這樣有著龐大的業(yè)務(wù)和資源體量的企業(yè)少之又少，所以，華為能夠?qū)⑷赀\(yùn)維實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)復(fù)制到更多的企業(yè)，讓運(yùn)維難題迎刃而解。

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