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開(kāi)源實(shí)踐聯(lián)盟通信 2021年 03月25日

AIOps + DevOps,1+1>2

DevOps團(tuán)隊(duì)要想在當(dāng)今乃至未來(lái)的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中不斷創(chuàng)造新技術(shù),唯一的方法就是全面引入AI技術(shù)。相信在AIOps的支持下,企業(yè)將能夠?qū)W⒂诮⒉⒏纳瓶蛻?hù)體驗(yàn),拓展出前所未有的業(yè)務(wù)與利潤(rùn)空間。

DevOps的核心在于以人力擴(kuò)展技術(shù),而AIOps則強(qiáng)調(diào)以技術(shù)擴(kuò)展技術(shù)。在當(dāng)今世界,相當(dāng)一部分重要的業(yè)務(wù)工作已經(jīng)完成數(shù)字化。IT團(tuán)隊(duì)必須適應(yīng)并緊跟變化的步伐,同時(shí)嚴(yán)格保證運(yùn)營(yíng)基礎(chǔ)設(shè)施的零停機(jī)時(shí)間。

但隨著IT在業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)體系中重要性的步步攀升,構(gòu)建及支持客戶(hù)體驗(yàn)的IT團(tuán)隊(duì)在生產(chǎn)力與敏捷性方面卻是一路下滑。這無(wú)疑會(huì)給企業(yè)造成嚴(yán)重后果。一旦企業(yè)的應(yīng)用與服務(wù)出現(xiàn)故障,企業(yè)必然會(huì)失去客戶(hù)、遭遇收入縮水。而如果IT團(tuán)隊(duì)將主要精力投入到解決緊急問(wèn)題身上,敏捷性與創(chuàng)新能力則會(huì)受到影響。換言之,我們必須在成長(zhǎng)、競(jìng)爭(zhēng)與發(fā)展當(dāng)中找到最完美的平衡點(diǎn)。

如今,企業(yè)獲得的客戶(hù)數(shù)據(jù)量極為龐大,已經(jīng)根本無(wú)法以手動(dòng)方式通過(guò)舊有工具進(jìn)行監(jiān)控與分析。而這也給以AI為主導(dǎo)的運(yùn)營(yíng)方式演變打開(kāi)了大門(mén)。新時(shí)代下的關(guān)注焦點(diǎn),正是AIOps。通過(guò)IT監(jiān)管的簡(jiǎn)化與全面自動(dòng)化,AIOps幫助IT運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)重新掌握IT環(huán)境主動(dòng)權(quán),同時(shí)快速發(fā)展并修復(fù)問(wèn)題以防止業(yè)務(wù)中斷。

SRE與DevOps團(tuán)隊(duì)面臨新的挑戰(zhàn)

近年來(lái),DevOps掀起的變革風(fēng)潮可謂勢(shì)頭正勁,但其核心仍然是嘗試以人力為前提實(shí)現(xiàn)技術(shù)擴(kuò)展。DevOps運(yùn)動(dòng)呼吁將服務(wù)的所有權(quán)、支持權(quán)與問(wèn)責(zé)歸屬交由編寫(xiě)代碼的開(kāi)發(fā)人員。這項(xiàng)技術(shù)鼓勵(lì)打破技術(shù)運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)的現(xiàn)有邊界,讓他們?cè)趲缀鯖](méi)有上下文乃至清晰升級(jí)路徑的前提下獨(dú)立運(yùn)營(yíng),由此創(chuàng)造出多個(gè)規(guī)模較小的DevOps工程師團(tuán)隊(duì)。

各個(gè)DevOps團(tuán)隊(duì)通過(guò)各自的微服務(wù)實(shí)現(xiàn)協(xié)同合作,聯(lián)手實(shí)現(xiàn)企業(yè)所需要的客戶(hù)體驗(yàn)與業(yè)務(wù)目標(biāo)。根據(jù)運(yùn)營(yíng)模式的不同,DevOps團(tuán)隊(duì)中往往還設(shè)有專(zhuān)門(mén)的站點(diǎn)可靠性工程(SRE)團(tuán)隊(duì)或個(gè)人,主要負(fù)責(zé)監(jiān)控可觀察數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題。在這種情況下,SRE管理者將把自己的洞見(jiàn)反饋至開(kāi)發(fā)周期當(dāng)中,由此調(diào)整并增強(qiáng)DevOps團(tuán)隊(duì)服務(wù)的可靠性與可擴(kuò)展性。

但是,由于事件是實(shí)時(shí)發(fā)生的,SRE與DevOps團(tuán)隊(duì)仍然很難在其應(yīng)用程序、基礎(chǔ)設(shè)施以及最終業(yè)務(wù)服務(wù)當(dāng)中獲得洞見(jiàn)與認(rèn)知。為了理解事件發(fā)生的位置及其給服務(wù)與客戶(hù)帶來(lái)的影響,我們必須從噪音背景中提取出重要事件、了解不同警報(bào)之間的關(guān)系,并獲取與相應(yīng)團(tuán)隊(duì)及人員交互所需要的上下文信息。

這無(wú)疑帶來(lái)了新的挑戰(zhàn):如何在產(chǎn)生實(shí)際業(yè)務(wù)影響之前,讓合適的人員介入以響應(yīng)并解決事件。不同DevOps團(tuán)隊(duì)都有自己的職責(zé)與工具,但大多數(shù)團(tuán)隊(duì)并不會(huì)使用API進(jìn)行通信。人員分散在多個(gè)地理位置,一旦發(fā)生需要多方介入的復(fù)雜事件,我們?cè)撊绾慰缭讲煌瑫r(shí)區(qū)與上報(bào)流程、保證各方高效聯(lián)絡(luò)并聯(lián)手協(xié)同?

隨著越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始以客戶(hù)體驗(yàn)為中心、數(shù)字化優(yōu)先的立場(chǎng)持續(xù)推動(dòng)轉(zhuǎn)型,這些挑戰(zhàn)的現(xiàn)實(shí)嚴(yán)重性、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的增長(zhǎng)以及對(duì)業(yè)務(wù)的負(fù)面影響也被更多人所熟知。作為一種重要且前景光明的技術(shù)運(yùn)營(yíng)解決方案,企業(yè)不約而同地將AIOps納入DevOps流程,借此塑造出可管理、高效且利潤(rùn)空間更為豐厚的運(yùn)營(yíng)前景。

AIOps給DevOps團(tuán)隊(duì)帶來(lái)了什么

AIOps提供獨(dú)特的解決方案,能夠在應(yīng)對(duì)運(yùn)營(yíng)挑戰(zhàn)的同時(shí),涵蓋企業(yè)服務(wù)保證策略與業(yè)務(wù)流程中的各個(gè)方面。

總結(jié)來(lái)講,我們需要將人力解放出來(lái),專(zhuān)注于處理關(guān)鍵任務(wù),讓他們提供更好的客戶(hù)體驗(yàn)與更完善的服務(wù)。要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),我們首先需要脫離隨技術(shù)不斷擴(kuò)展而疲于運(yùn)營(yíng)的窘境。

AIOps能夠繼續(xù)支持企業(yè)多年來(lái)投資部署的原有工具與基礎(chǔ)設(shè)施,并在整個(gè)流程中引入關(guān)鍵的AIOps智能層,由此極大提升擴(kuò)展效率。通過(guò)將AI、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、可觀察及監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)結(jié)合起來(lái),AIOps能夠理解環(huán)境正常行為并生成相應(yīng)警報(bào)。而這一切必須在靠近數(shù)字服務(wù)、產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)的邊緣位置保持穩(wěn)定運(yùn)營(yíng)。

一旦本地及運(yùn)營(yíng)環(huán)境中發(fā)生異常,AIOps將立即起效,將不同來(lái)源處的重要警報(bào)關(guān)聯(lián)起來(lái)并提供具備可操作性的上下文洞見(jiàn)。此外,出色且全面的AIOps解決方案甚至能夠發(fā)現(xiàn)造成異常的根本原因與影響,并根據(jù)原有解決步驟及反饋要求制定出潛在的解決方案。整個(gè)流程完全發(fā)生在虛擬工作區(qū)之內(nèi),團(tuán)隊(duì)成員們可以在其中開(kāi)展協(xié)作、結(jié)果可視化并提供反饋結(jié)果。

AIOps會(huì)通知并授權(quán)適當(dāng)人員以采取適當(dāng)措施,有效簡(jiǎn)化并厘清復(fù)雜的團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)、參與方法、溝通安排與升級(jí)路徑。即使立足全球范圍,AIOps仍然能夠保證合適的人員即時(shí)加入并開(kāi)展協(xié)作。

當(dāng)情況或事件浮出水面,AIOps還會(huì)將消息實(shí)時(shí)發(fā)送給用戶(hù)、通過(guò)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法快速提取洞見(jiàn),據(jù)此判斷事件應(yīng)該由哪些團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)并向相應(yīng)人員發(fā)出通知。通知當(dāng)中不僅包含事件描述,同時(shí)也提供響應(yīng)工作所需要的上下文信息、統(tǒng)一的視圖報(bào)告,并在整個(gè)事件生命周期中持續(xù)保持同步。事件得到解決之后,AIOps將通過(guò)類(lèi)似事件與預(yù)測(cè)分析提前發(fā)現(xiàn)未來(lái)可能再次出現(xiàn)的問(wèn)題,同時(shí)顯著簡(jiǎn)化取證過(guò)程以加快后續(xù)響應(yīng)程度。

小結(jié)

DevOps團(tuán)隊(duì)要想在當(dāng)今乃至未來(lái)的現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中不斷創(chuàng)造新技術(shù),唯一的方法就是全面引入AI技術(shù)。相信在AIOps的支持下,企業(yè)將能夠?qū)W⒂诮⒉⒏纳瓶蛻?hù)體驗(yàn),拓展出前所未有的業(yè)務(wù)與利潤(rùn)空間。

《數(shù)字化轉(zhuǎn)型方略》雜志 《數(shù)字化轉(zhuǎn)型方略》雜志