第十屆 GOPS全球運(yùn)維大會現(xiàn)場

近年來，解決數(shù)字化時(shí)代運(yùn)維難題的思路逐漸聚焦：將開發(fā)和運(yùn)維這兩個(gè)領(lǐng)域相結(jié)合，通過自動化“軟件交付”和“架構(gòu)變更”的流程，來使構(gòu)建、測試、發(fā)布軟件能夠更加地快捷、頻繁和可靠，直至逐漸形成開發(fā)與運(yùn)維緊密結(jié)合的自動化運(yùn)維體系，這一體系更加強(qiáng)調(diào)從運(yùn)維流程、運(yùn)維手段等層面實(shí)現(xiàn)完全的自動化，在特定情況下，甚至實(shí)現(xiàn)無人干預(yù)。

此次大會上，睿至大數(shù)據(jù)解決方案總監(jiān)鄭偉和睿至大數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理左龍賀，分別在DevOps解決方案專場和AIOps解決方案專場做了演講，針對這些問題同與會者進(jìn)行了深入交流。

GOPS全球運(yùn)維大會中的睿至大數(shù)據(jù)展臺

睿至大數(shù)據(jù)解決方案總監(jiān)鄭偉在演講中指出：目前傳統(tǒng)企業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)既有技術(shù)層面上的，也有開發(fā)模式以及流程管理上的，試圖采用單一的方法進(jìn)行應(yīng)對無法奏效，也無法一蹴而就進(jìn)行解決。

睿至大數(shù)據(jù)解決方案總監(jiān)鄭偉做主題演講

因此，在幫助企業(yè)客戶構(gòu)建DevOps時(shí)，睿至大數(shù)據(jù)制定了詳細(xì)的適合企業(yè)自身的落地路線圖，分為“技術(shù)改造-架構(gòu)優(yōu)化-流程優(yōu)化”三大階段，不僅幫助企業(yè)客戶消除大量的手工操作，構(gòu)建持續(xù)交付的流水線平臺，而且能夠?qū)鹘y(tǒng)企業(yè)的開發(fā)模式、產(chǎn)品架構(gòu)乃至整體開發(fā)測試發(fā)布流程實(shí)現(xiàn)優(yōu)化。

但DevOps還不是“終局”，自動化運(yùn)維確實(shí)帶來了很大的進(jìn)步，但是它只能100%的按照人類制定的指令和流程運(yùn)行，無法自主適應(yīng)，甚至不能處理與舊問題非常相似的“新問題”，這就需要將以人工智能為代表的新一代信息技術(shù)運(yùn)用到運(yùn)維這一領(lǐng)域，在以數(shù)據(jù)化為導(dǎo)向、自動化為基礎(chǔ)，結(jié)合AI實(shí)現(xiàn)運(yùn)維的智能化，這就是最近一段時(shí)間火熱的AIOps。

睿至大數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理左龍賀表示：睿至大數(shù)據(jù)基于上述對AIOps現(xiàn)階段情況的理解，設(shè)計(jì)并構(gòu)建了睿至大數(shù)據(jù)AIOps平臺整體方案。

睿至大數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理左龍賀做主題演講

睿至大數(shù)據(jù)AIOps平臺整體方案以對國內(nèi)外各種數(shù)據(jù)源標(biāo)準(zhǔn)化支持為基礎(chǔ)，構(gòu)建包括運(yùn)維知識圖譜、實(shí)時(shí)分析庫、短期匯總庫和長期匯總庫在內(nèi)的數(shù)據(jù)匯聚層，同時(shí)借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法為智能運(yùn)維門戶提供在不同場景下的落地功能，在故障準(zhǔn)確定位、系統(tǒng)隱患發(fā)現(xiàn)、趨勢預(yù)測分析以及業(yè)務(wù)創(chuàng)新分析方面具有較強(qiáng)的競爭實(shí)力。