AIOps 到底是什么？

AI 和 Ops 究竟是什么关系？

AIOps 到底会带来哪些改变（颠覆 or 提升）？

按照 Gartner 的定义，AIOps 是 Algorithmic IT Operations，但是在人工智能时代，可能很多的人会把 AI 理解成 Artificial Intelligence，不去纠结定义，我觉得本质上，想要表达的意思是一样的，就是让运维具备机器学习和算法的能力。

如果直观的理解 AI 和 Ops 的关系，类比到人，AI 相当于人的大脑，我们手脚和躯干是执行系统，大脑负责决策判断，手脚躯干负责完成大脑下发的动作指令。我们可以稍微停顿再思考一个场景，无人驾驶是怎么样的？

不难得到答案，AI 更多的是根据路况做决策判断，然后将这些指令下发给汽车自身的驾驶系统（如左转、右转、倒车、油门、刹车等）。在一定条件下（如完善的交通规则、良好的公民素质等），基于海量的数据和优秀的算法，机器学习做出的判断会比人更加高效和准确（至少机器不会因为疲惫而造成反应迟钝等等）。

解释到这里，以此类推，就不难理解 AI 和 Ops 的关系了。

“基于专家经验”到“基于机器学习”的转变

前面提到，AI 发挥的作用是，动态变化场景的复杂条件下，开奖，能够做出高效准确的决策判断。回到运维上来，我们现在常看到的监控告警、根因分析、日志异常检测、报警聚合、容量预测、故障预测等等，这些都是要基于海量的线上运行时数据，做出分析判断的，所以在这一块，我们会看到大量的跟 AI 结合的 AIOps 的解决方案，特别是智能监控。

而对于一些静态化的配置（CMDB、应用配置管理等），或者按照标准的流程规范，按部就班就可以完成的事情，比如持续集成、发布和部署等等，这些其实就没有必要硬跟 AI 本身扯上什么关系了，但是不是也完全没有任何关系呢？也不一定，后面会看到。

下面以智能监控方面的例子来说明一下，我理解的一整套的 AIOps 应该是什么样子。

参考说明：以下涉及机器学习算法部分和部分截图参考了前 APPDynamics 首席数据科学家、现销售易技术 VP 赵宇辰老师近一年在 QCon 和 AS 上的主题分享内容，也有幸跟宇辰老师做过几次面对面的交流，启发很大。

本文涉及机器学习算法部分只做简单描述，详细内容大家可以参考宇辰老师的演讲内容，再就是需要花时间深入学习和研究了。

在 ，搜索赵宇辰即可

发现问题—机器学习算法在异常检测中的应用

从“基于专家（人）经验”演化成“基于机器学习”的判断和分析模式，举个监控告警规则设定的例子：

通常处理一个问题，抽象出来就是以下三个环节，我们就从这三个环节一步步分析我们要做的具体的事情：

a、传统模式下基于人的经验，是基于固定阈值的设定，比如 CPU 高于 80% 就告警，Load 超过 Core 的 2 倍就告警等等，而这个 80% 和 2 倍，就是基于人的经验设定的，说的高端一些是专家经验。而这种经验的适配性其实是很差的，不同的应用和场景的阈值可能又不一样，大量个性化的配置就出现了，当达到一定规模时，人工基本是不可维护的。

b、发现了这种适配性不好，可以采用动态阈值判断，比如 3-sigma，或者分段 3-sigma，这个时候算法可以根据正态分布的概率，自动的调整告警阈值。但是，这样的算法容易忽略周期性和趋势，比如大促时的各项监控值一定是非常高的，而春节等假期又是非常低的，这时的监控点的分布极有可能是在正态分布之外的，如下图的个别节点就很难识别是否异常。

c、继续改进，到这个阶段，就可以引入一些机器学习算法了，比如基于指数平滑的二次平滑、三次平滑算法，基于分解的傅里叶分解、小波分解算法等，基于深度学习的前馈神经网络、循环神经网络 RNN 算法等，还有其它算法等等，这个时候，算法就需要通过大量的线上历史数据进行训练，以便得出相对准确的告警策略。

d、如此多的算法，到底应该选择那个？这个时候又引入了一类机器学习算法，自动模型选取的分类算法。多个算法同时进行训练，针对不同的场景，每一种算法的效果会不同，这时根据与历史结果的对比，调整每个算法的权重，最终得出一个共同决策结果。如下图所示：

在 c 和 d 阶段，已经可以引入机器学习的算法，并会通过大量历史数据的训练，让算法能够相对准确的进行异常检测，自动生成告警策略。

分析问题—RCA 根因分析