11月19日，為期兩天的2021 GOPS全球運維大會完美落幕。大會由高效運維社區(qū)（GreatOPS）和開放運維聯(lián)盟（OOPSA）、RPA時代社區(qū)聯(lián)合主辦，于上海舉行。七牛云受邀出席了此次大會，七牛云運維架構(gòu)師敖文武在會中為大家分享了七牛云關(guān)于AIOps的探索與實踐經(jīng)驗。

2021 GOPS全球運維大會，主要面向運維行業(yè)的中高端技術(shù)人員，目的在于幫助運維人員系統(tǒng)學(xué)習(xí)了解相關(guān)知識體系，讓創(chuàng)新技術(shù)推動社會進步。七牛云成立至今始終堅定不移地推動開發(fā)者生態(tài)的建設(shè)。七牛云團隊運營著數(shù)十個面向開發(fā)者的社群，主張技術(shù)共享并發(fā)起各類技術(shù)傳播的活動，如架構(gòu)師實踐日、Niu Talk 數(shù)據(jù)科學(xué)系列論壇等，在全球開發(fā)者社區(qū)有著深遠的影響力和領(lǐng)導(dǎo)力，對AIOps也進行了探索、實踐與思考，擁有著豐富的行業(yè)經(jīng)驗。

七牛云敖文武分別從 AI 和運維 OPS 的關(guān)系、七牛云內(nèi)部AIOps探索和實踐、七牛云對AIOps的思考與總結(jié)分三個方面進行了講解與分享。敖文武指出，運維在故障處理流程中的各個環(huán)節(jié)，如問題發(fā)現(xiàn)、檢測、分析、根因定位和響應(yīng)處理等，其中在整個流程中根因定位分析所占時間長達 60%，嚴重依賴運維專家的知識和經(jīng)驗。而七牛云「PISA」產(chǎn)品，能夠進行梳理數(shù)據(jù)建模分析，構(gòu)建出關(guān)鍵業(yè)務(wù)調(diào)用鏈路，并通過動態(tài)閾值計算，預(yù)測未來服務(wù)分數(shù)等算法能力。實現(xiàn)快速根因定位，有效縮短MTTR 40%，并逐步在運維內(nèi)部落地，進一步優(yōu)化了根因定位分析占時長的問題。

從運維角度，為什么需要 AIOps？

整個故障處理過程中，問題定位所需要的時間占比達到 60%。

在實踐中，MTTK (Mean Time to Know) 環(huán)節(jié)嚴重依賴運維專家的知識和經(jīng)驗，且難以口口相傳，這也從一定程度上影響了實踐的效果與人才的培養(yǎng)。

所以，我們需要一種方法將專家知識和經(jīng)驗沉淀下來，實現(xiàn)更加高效的定位和決策。

七牛云內(nèi)部的探索和實踐

內(nèi)部在 AIOPS 上針對如何快速定位問題上做了一些探索和落地實踐：

系統(tǒng)可觀測性

依托“PISA”智能服務(wù)分析，構(gòu)建系統(tǒng)可觀測性。SRE 專家經(jīng)驗知識沉淀，加速問題定位。

業(yè)務(wù)健康評分

多維度 KPI 指標占比評分計算，主動綜合預(yù)測業(yè)務(wù)健康和趨勢預(yù)測。

告警智能降噪

針對不同告警規(guī)則做指標數(shù)據(jù)分類，降低告警風(fēng)暴，提升告警準確度。

動態(tài)閾值

靜態(tài)指標弊端很多，無法適應(yīng)流量峰值周期，集群規(guī)模一直在變化。靜態(tài)的閾值要么是設(shè)置過低、要么是過高。所以我們采用時序檢測算法、訓(xùn)練指標歷史數(shù)據(jù)，有效識別周期性異常波動。

可觀測性核心要素：1、Metrics 指標性統(tǒng)計

度量應(yīng)用某一類信息的正確率、成功率、流量等，這是我們常見的應(yīng)用單個統(tǒng)計聚合。2、Tracing 分布式追蹤

一次請求的范圍，服務(wù)于服務(wù)，服務(wù)于組件之間的依賴追蹤。3、Logging 日志記錄

程序在執(zhí)行的過程中間發(fā)生了一些日志，會包含報錯信息、堆棧信息等詳細日志內(nèi)容。

基于七牛云 Pandora 平臺，構(gòu)建智能運維分析工具「PISA」。「PISA」針對企業(yè)在數(shù)字信息化過程中，業(yè)務(wù)系統(tǒng)與 IT 系統(tǒng)割裂，面對IT 人員分析問題難，解決問題耗時長，各類監(jiān)控軟件數(shù)量繁多但無法協(xié)同等問題現(xiàn)狀，需要有效連接企業(yè)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)和 IT 系統(tǒng)，通過提升整體的可觀測性、實時洞察隱患、快速根因定位、提前預(yù)知故障等手段，才能幫助企業(yè)提高系統(tǒng)穩(wěn)定和減少損失。將傳統(tǒng)的被動式運維變成主動式運營，讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生更高價值。

除此之外，在平臺機器學(xué)習(xí)工具包上，還集成了大量的算法、能夠進行管理模型和快速驗證。雖然工程師直接做算法存在門檻，但卻可以參與模型的訓(xùn)練，也能通過不同條件組合進行參數(shù)調(diào)整，特征優(yōu)化以追求更好的效果表達。關(guān)于我們自己的思考和總結(jié)

數(shù)據(jù)維度越全面越好。

所有數(shù)據(jù)標準化越規(guī)范統(tǒng)一越好。

第三，場景（知識）越深入越好。如果本身對運維場景理解不是特別深，不理解場景當(dāng)成產(chǎn)品功能去做的話，只能做出一個完整的產(chǎn)品功能，但很大概率上無法直接落地。因為線上環(huán)境復(fù)雜多元，而且非常依賴運維專家的能力和經(jīng)驗。AIOps 能夠順利落地，一定是在 SRE 或 DevOps 最佳實踐中升華而來。

如何借助AI能力與運維場景進行一個數(shù)據(jù)維度全面、數(shù)據(jù)標準規(guī)范統(tǒng)一、場景知識深入的深度結(jié)合并順利落地實現(xiàn)，是七牛云對AIOps的深刻思考與理解。

審核編輯：符乾江