隨著AI、大數(shù)據(jù)技術(shù)在IT運(yùn)維領(lǐng)域的落地，AIOps成為傳統(tǒng)運(yùn)維廠商、新興APM/NPM廠商和云服務(wù)商追捧的焦點(diǎn)，越來越多的用戶開始了解、嘗試和應(yīng)用AIOps。但是，由于不同廠商的AIOps發(fā)展路徑和自身產(chǎn)品技術(shù)實(shí)力的不同，對(duì)于AIOps的定義和宣傳有很大的差異，而用戶面對(duì)嘈雜的市場(chǎng)聲音往往就像霧里看花，顯得無所適從。

美國著名IT研究機(jī)構(gòu)Enterprise Management Associates(EMA)副總裁Dennis Drogseth在《AIOps IT Analytics at the Crossroads》網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)上，同樣被歐美用戶多次問及AIOps和傳統(tǒng)監(jiān)控工具之間界限的問題，特別是AIOps和APM產(chǎn)品的功能差異，如：它們到底有何不同?如果已經(jīng)有了APM，還需要AIOps嗎?企業(yè)為什么要同時(shí)購買APM和AIOps產(chǎn)品?

根據(jù)Gartner在2019年7月發(fā)布的IT性能分析技術(shù)成熟度曲線顯示，AIOps正在從科技誕生的促動(dòng)期 (Technology Trigger)進(jìn)入過高期望的峰值(Peak of Inflated Expectations)，而APM/NPM等技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入穩(wěn)步爬升的光明期 (Slope of Enlightenment)，為什么還會(huì)出現(xiàn)AIOps和APM/NPM概念混淆?這里既有兩種產(chǎn)品相互交叉造成的誤解的因素，也有市場(chǎng)炒作和競(jìng)爭(zhēng)的原因。Dennis Drogseth將在本文中為我們理清AIOps和APM的異同。

APM和AIOps的本質(zhì)區(qū)別

APM的本質(zhì)是監(jiān)控工具。顧名思義，Application Performance Monitoring(Gartner對(duì)APM的定義)主要關(guān)注應(yīng)用程序的性能，包括一些應(yīng)用程序/基礎(chǔ)架構(gòu)的相互依賴性(應(yīng)用拓?fù)?。誠然，隨著APM逐漸向智能化發(fā)展，越來越多的APM產(chǎn)品開始在某種程度上提供故障預(yù)測(cè)能力，讓APM和AIOps的邊界變得有些模糊，但在更廣泛的IT運(yùn)維管理與分析場(chǎng)景中，APM的重點(diǎn)仍是監(jiān)控，同時(shí)也是AIOps平臺(tái)的最重要數(shù)據(jù)來源。

AIOps是覆蓋全部7層IT技術(shù)棧的平臺(tái)解決方案。AIOps作為一種運(yùn)維策略，可以與企業(yè)現(xiàn)有的ITOM工具、基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控(ITIM)、網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)控(NPM)、應(yīng)用性能監(jiān)控(APM)和數(shù)字性能監(jiān)控(DPM)工具進(jìn)行整合，同時(shí)AIOps的數(shù)據(jù)源還包括了IoT、配置數(shù)據(jù)、日志文件，甚至電子表格等文檔信息。

此外，從大數(shù)據(jù)分析到故障預(yù)測(cè)，AIOps解決方案可利用超過13種不同的分析探索方法，用于規(guī)范和if / then風(fēng)格的機(jī)器學(xué)習(xí)。EMA研究表明，目前市場(chǎng)上流行的AIOps平臺(tái)，有超過50%能接入23種以上不同監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和ITOM工具。最重要的是，AIOps解決方案能夠支持變更管理、容量預(yù)測(cè)、安全及SecOps、成本優(yōu)化、云遷移以及DevOps和終端用戶體驗(yàn)分析，這些是遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出APM能力范圍的。

因此，我們能夠得出一個(gè)基本結(jié)論：AIOps是一種涵蓋了APM、網(wǎng)絡(luò)管理、系統(tǒng)管理、數(shù)據(jù)庫管理和多云管理的統(tǒng)一管控技術(shù)，能夠關(guān)聯(lián)整合和主動(dòng)分析來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)。AIOps比APM在范圍、用例和價(jià)值上更廣泛，本質(zhì)上與EMA定義的高級(jí)自動(dòng)化分析(AIA)的目標(biāo)是一致的。

APM和AIOps的幾點(diǎn)相似之處

但是，如果我們把AIOps看做可以替換APM/NPM/DPM的監(jiān)控工具，同樣有失偏頗。事實(shí)上，APM的應(yīng)用為AIOps能力的完善提供了巨大幫助。Dennis Drogseth總結(jié)出以下四個(gè)方面：

APM通過基礎(chǔ)設(shè)施依賴性進(jìn)行應(yīng)用程序管理的價(jià)值越來越高，因此APM也就成為自上而下評(píng)估服務(wù)管理和服務(wù)交付有效性的重要依據(jù)。

APM的核心能力之一是發(fā)現(xiàn)應(yīng)用/基礎(chǔ)架構(gòu)拓?fù)?，而?yīng)用發(fā)現(xiàn)和依賴關(guān)系映射(ADTD)提供了更多動(dòng)態(tài)功能，這些功能同樣是AIOps解決方案的基礎(chǔ)，可以直接集成或借助APM的發(fā)現(xiàn)功能進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。

APM越來越關(guān)注終端用戶體驗(yàn)管理(DEM)，這也是追求與業(yè)務(wù)價(jià)值保持一致的AIOps解決方案不斷增強(qiáng)的能力之一。

業(yè)務(wù)績效指標(biāo)是選擇APM解決方案的重要依據(jù)，這同樣是用戶選擇AIOps解決方案的關(guān)鍵參數(shù)。當(dāng)然AIOps平臺(tái)擁有更全面的基礎(chǔ)指標(biāo)數(shù)據(jù)，可以更加全面的評(píng)估業(yè)務(wù)價(jià)值，分析容量、成本、安全/合規(guī)性問題和其他指標(biāo)。

AIOps如何實(shí)現(xiàn)IT統(tǒng)一管控

AIOps作為一種覆蓋全部技術(shù)棧的統(tǒng)一管控技術(shù)，能夠幫助企業(yè)內(nèi)部所有與IT相關(guān)部門進(jìn)行變革，而不僅局限于運(yùn)維部門。EMA連續(xù)兩年的研究顯示，AIOps能夠在所有造成數(shù)據(jù)孤島的IT工具整合中發(fā)揮巨大價(jià)值。此外，AIOps與IT服務(wù)管理(ITSM)的集成也至關(guān)重要，因?yàn)檫@樣才能幫助開發(fā)、安全團(tuán)隊(duì)和運(yùn)營部門更有效地協(xié)同工作。

但是，企業(yè)內(nèi)部應(yīng)該正確認(rèn)知AIOps并就起目標(biāo)和價(jià)值達(dá)成共識(shí)，才能實(shí)現(xiàn)IT的統(tǒng)一管控。而要發(fā)揮統(tǒng)一平臺(tái)的最大價(jià)值，需要把AIOps的領(lǐng)導(dǎo)力、創(chuàng)造力和靈活性應(yīng)用在IT思維和工作方式中。與CMDB/CMS計(jì)劃并行，AIOps計(jì)劃需要各部門主動(dòng)共享數(shù)據(jù)，探索新的流程效率水平，同時(shí)提高自動(dòng)化水平。此外，AIOps需要更具凝聚力和更積極主動(dòng)的心態(tài)，去探索遇到的新問題。當(dāng)然，最佳實(shí)踐仍然適用于AIOps，與數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃保持一致，這些計(jì)劃為IT轉(zhuǎn)型提供了額外的砝碼和價(jià)值。

雖然我們常常在市場(chǎng)上聽到關(guān)于AIOps的錯(cuò)誤概念，或從字面上把AIOps誤解為Ops專用的運(yùn)維工具平臺(tái)，但希望大家通過本文清楚認(rèn)識(shí)到：AIOps是激發(fā)所有IT系統(tǒng)價(jià)值的基礎(chǔ)。由于AIOps在產(chǎn)品設(shè)計(jì)和價(jià)值輸出是非常多樣化的，所以它不僅是一個(gè)市場(chǎng)概念，更是一個(gè)創(chuàng)新的IT環(huán)境。因此，我們需要根據(jù)現(xiàn)階段的IT成熟度和業(yè)務(wù)需求，按照優(yōu)先級(jí)選擇適合的場(chǎng)景、用例，逐步推進(jìn)AIOps的落地。

作者：Dennis Drogseth

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