摘要：

随着云计算技术的广泛应用，数据中心规模不断扩大，传统运维方式面临巨大挑战。本文深入探讨智能运维（AIOps）在云计算环境中的应用，包括其关键技术、架构设计、实践案例以及面临的挑战与展望，旨在为云计算 SRE 工程师提供 AIOps 领域的全面知识与实践参考，助力提升运维效率与质量。

一、背景

AIOps，最初的定义是Algorithm IT Operations，是利用运维算法来实现运维的自动化，最终走向无人化运维。随着技术成熟，逐步确定为Artificial Intelligence for IT Operations——智能运维，将人工智能应用于运维领域，基于已有的运维数据（日志、监控信息、应用信息等），通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维无法解决的问题。

早期的运维工作大部分是由运维人员手工完成的，手工运维在互联网业务快速扩张、人力成本高企的时代，难以维系。于是，自动化运维应运而生，它主要通过可被自动触发、预定义规则的脚本，来执行常见、重复性的运维工作，从而减少人力成本，提高运维的效率。总的来说，自动化运维可以认为是一种基于行业领域知识和运维场景领域知识的专家系统。随着整个互联网业务急剧膨胀，以及服务类型的复杂多样，“基于人为指定规则”的专家系统逐渐变得力不从心，自动化运维的不足，日益凸显，当前美团在业务监控和运维层面也面临着同样的困境。

二、AIOps能力成熟度模型

根据由中国信通院牵头制定的行业标准《云计算智能化运维 (AIOps)能力成熟度模型 第1部分：通用能力要求》中的AIOps 能力建设分级要求，可以将智能化运维整体能力从感知、分析、 决策、执行、知识更新五个维度进行级别划分，系统的参与程 度随智能化程度逐级递增，并结合智能运维应用场景特点，形 成AIOps能力成熟度模型。

三、AIOps能力建设

AIOps的建设可以先由无到局部单点探索，在单点探索上得到初步的成果，再对单点能力进行完善，形成解决某个局部问题的运维AI学件，再由多个具有AI能力的单运维能力点组合成一个智能运维流程。行业通用的演进路线如下：

1、开始尝试应用AI能力，还无较为成熟的单点应用。

2、具备单场景的AI运维能力，可以初步形成供内部使用的学件。

3、有由多个单场景AI运维模块串联起来的流程化AI运维能力，可以对外提供可靠的运维AI学件。

4、主要运维场景均已实现流程化免干预AI运维能力，可以对外提供供可靠的AIOps服务。

5、有核心中枢AI，可以在成本、质量、效率间从容调整，达到业务不同生命周期对三个方面不同的指标要求，可实现多目标下的最优或按需最优。

所谓学件，亦称AI运维组件[1]（南京大学周志华老师原创），类似程序中的API或公共库，但API及公共库不含具体业务数据，只是某种算法，而AI运维组件（或称学件），则是在类似API的基础上，兼具对某个运维场景智能化解决的“记忆”能力，将处理这个场景的智能规则保存在了这个组件中，学件（Learnware）= 模型（Model）+规约（Specification）。AIOps具体的能力框架如下图1所示：

图1 AIOps能力框架图

四、AIOps 面临的挑战

1、数据质量与安全问题

AIOps 高度依赖大量高质量的数据，但在实际应用中，数据可能存在不准确、不完整、不一致等问题，影响模型的训练效果和决策的准确性。此外，数据安全也是至关重要的，涉及到数据的存储、传输、访问控制等多个环节，需要加强安全防护措施，防止数据泄露和恶意攻击。

2、算法可解释性与可靠性

机器学习算法在 AIOps 中的应用越来越广泛，但部分算法（如深度学习算法）的决策过程难以解释，这给运维人员在信任和接受模型决策方面带来了困扰。同时，算法的可靠性也需要进一步验证，避免因模型误判或过拟合导致错误的运维决策。

3、技术复杂性与人才短缺

AIOps 涉及到多个领域的技术融合，包括人工智能、大数据、云计算、运维管理等，对运维团队的技术能力要求较高。目前，既懂运维又熟悉人工智能技术的复合型人才相对短缺，企业需要加大人才培养和引进力度，构建专业的 AIOps 团队。

与现有运维流程的融合

AIOps 的引入需要与企业现有的运维流程和工具进行整合，这可能涉及到组织架构调整、工作流程优化等一系列变革。如何确保 AIOps 与现有运维体系的平滑过渡和协同工作，是企业在实施过程中需要重点考虑的问题。

五、总结

智能运维（AIOps）作为云计算运维领域的创新技术与理念，正逐渐改变传统运维模式，为企业应对云计算环境下的运维挑战提供了有效解决方案。通过深入理解 AIOps 的关键技术、架构设计以及实践案例，并积极应对其面临的挑战，云计算 SRE 工程师能够更好地利用 AIOps 提升运维效率、保障业务连续性、降低运营成本，推动企业在云计算时代实现可持续发展。在未来的发展中，持续关注 AIOps 的技术演进和行业最佳实践，不断探索和创新，将是云计算运维领域的重要任务。