【大咖秀】博睿数据眼中的AIOps，选择正确的赛道正确的人

风口总是偏向那些找对方向的人。

2021年创投的风向标便吹向了IT运维这个赛道。根据IT桔子的不完全统计，2021年IT运维行业相关融资事件共有24起，融资金额约54.7亿元。

据艾瑞咨询的数据显示，2021年中国IT服务突破万亿大关，其中

IT运维市场规模达到2941.2亿元

。预计2023 年将达到3236.4 亿元，2020-2023 年的年复合增长率为 11.7%。就智能运维赛道而言，全球智能运维的市场规模年复合成长率预计为30.6％，2027年达到400亿美元的规模。

毋庸置疑，

IT运维正在成为继SaaS之外又一个被送上风口的赛道

。在这个巨大的角斗场中，资本、企业、技术正在塑造行业发展的新逻辑。

选择正确的赛道和正确的人

在过去的数十年间，运维发展经历了数个阶段。从早期的手工运维到标准化运维、自动化运维，再到DevOps、AIOps，追溯整个历程不难发现，运维方式随着技术的不断发展，逐渐迈向智能化。

从2016年AIOps（智能运维）概念被提出，到2017、2018年全球市场出现商业化产品，在国内市场，2020年是AIOps的元年。博睿数据也是在2020年开始重兵投入智能运维赛道。

根据第三方评估机构预测，到2022年，40%的大中型企业将部署AIOps平台。不难猜测，

智能运维将在很长一段时间成为IT运维的重点赛道

。

博睿数据作为国内智能运维领域的排头兵，自然也不例外。2008年博睿数据以监控起家，经过多年的打磨，成为了IT运维行业的领军企业；2020年博睿数据凭借强大APM背景和强大数据分析/AI（人工智能）能力成为国内A股市场上的

“APM监测第一股”

；同年，博睿数据凭借独到的市场眼光锚定智能运维赛道，有理由相信，博睿数据在今后的智能运维赛道中也将行稳致远。也正是基于博睿数据每一次的正确选择，吸引了那些紧跟赛道和风口的优秀人才的目光。

现任

博睿数据首席架构师李骅宸

与

博睿数据AIOps首席专家贺安辉

便是其中的佼佼者。

李骅宸，此前在蚂蚁集团负责数据服务稳定性，从事数据服务、系统稳定性、AIOps智能监控告警平台等研发工作，曾赋能支付宝关键业务和系统指标秒级态势诊断和应急决策。

贺安辉，之前在蚂蚁集团负责可观测性平台 AntMonitor 产品集的产品规划和设计工作， 对于AIOps的产品、算法、场景有丰富的实践经验。

近日，我们采访了两位经验丰富的大咖，试图从博睿数据的视角窥探AIOps 的全貌。

​

关于AIOps 产品本身

就博睿数据而言，博睿数据的AIOps的核心是“数据+AI+产品+场景”四合一的综合解决方案。在一体化运维、告警管理、故障定位、应急快恢等高频运维场景中帮助用户更高效、更准确的达成业务目标。

就其优势而言，主要有5个方面：

门槛低：博睿数据的AI接入简单，开箱即用，算法支持可视化和自解释；

性能高：同等性能条件下资源消耗较少，1台4C8G机器可处理每分钟6.6万指标量，3台8C16G机器可处理每分钟48万指标量；

数据全：APM深耕多年，数据多而全，比如Trace核心基础能力，博睿数据支持多语言、多框架，也能和日志深度关联。这对AIOps做多模态数据联邦分析和挖掘有优势；

范围广：算法通用性强，适应范围广泛，针对不同行业进行了模型优化；

分析强：可观测数据、流程工单数据、配置管理数据汇总到数据中台，提供流批一体的在离线数据查询聚合能力，为任意指标、实体的关联分析提供独到见解支撑。

目前，博睿数据基于自研的大数据实时处理和分析平台 Zeus做数据挖掘，在异常检测、趋势预测、告警收敛、事件分析等应用场景方面已实现产品化落地。

具体来说，异常检测，主要应用于运维数据的无监督异常发现环节，不需要运维人员手工设置阈值即可做到异常的自主发现，大幅节省了人力投入；

趋势预测，主要应用于业务特性运维数据的预测场景，比如容量预测、访问量预测、硬件缺陷预测等等，对于运维人员的预算编制、业务规划和提前介入处置起到很大的参考作用；

告警收敛，主要应用于统一告警平台的事件管理场景，运维人员不再需要面对大量的无效告警，只需要关注收敛后的少量故障，应急处置的效率和精准度有了大幅提升；

事件分析，主要应用于一体化运维平台的问题管理场景，AI将指标、Trace、事件的异常信息汇聚到问题，从问题查找根因，从根因联动通知、自动化等处置步骤，问题分析的效率和精准度得到大幅改善。

在AIOps实践方面，博睿数据依托多年APM行业积累，已具备丰富的数据集合。依托IT运维监控能力，利用大数据和机器学习技术持续构建智能运维监控能力。

2021年，博睿数据在国内首次提出了“服务可达的数据链DNA”技术理念，D代表DEM（数字体验管理），N代表NPM(网络性能管理)，A代表APM（应用性能管理），从而打通从代码到用户访问的全过程，进一步释放企业IT运维监控管理所有分支领域DEM、APM、ITIM、NPM和智能运维管理的能力。

目前，博睿数据算法中台 SwiftAI已赋能到新一代APM的Server产品、新一代的智能运维大数据平台DataView、“双模一体”智能应急中心OneAlert等，与博睿数据统一联邦数据中台 Zeus相辅相成，不断落地智能异常检测、趋势预测、智能告警、事件分析等场景，助力云原生时代服务可达。

2022年5月20日，博睿数据正式推出了一体化智能可观测平台ONE，该平台旨在建立一体化、智能化、面向业务与用户体验的统一运维平台，助力企业提高数字化体验，降低运维成本，提升工作效率，为数字化转型赋能升级。同时，这也是业界第一个将所有运维监控需求“All in ONE”的统一平台。博睿数据的AI 能力，比如告警收敛、根因分析、多维分析、影响分析等，也将在ONE 平台的观测洞察、应急管理等模块中逐步落地。

谈及博睿数据AIOps未来的发展，贺安辉表示：“未来，博睿数据在AIOps 方面将在

根因定位、影响分析、NLP、算法实验室

四个方面发力。”

同时，未来博睿数据也将继续发展多模态数据联邦“底座”和AI算法的广度和深度，支持全程服务可观测。

AIOps 未来已来

虽然AI技术给运维工作带来的价值显而易见，但需要明确的是AIOps 不是一个一蹴而就的实践，而是一个长期演进的过程，需要不断创新发展。

就当前国内智能运维的环境而言，李骅宸认为AIOps还存在以下几方面的挑战：

普适性：在不同的客户业务场景中，如何减少定制化和实施成本，又能更好的解决业务问题。

可解释：AI的结果如何自解释，如何验证。

效率：高度自动化地减少人工干预。

资源：在私有化或POC时，极致的技术应用到资源和性能优化中，以最小资源成就最大价值。

稳定：AI算法高度智能化和自动化。

在他看来，博睿数据今后要在智能运维方面持续发力。

首先，要打破数据孤岛，做DNA 数据的最大化融合，建立数据资产的统一管理仓库，产生联邦数据的次生价值。以博睿数据提出的数据链DNA 概念为例，AIOps是DNA中重要的一环，可助力APM产品和数据实现端到端打通，让DNA更加自动化和智能化。同时，DNA数据链也给AI提供场景和数据土壤，让AI通过信息整合、特征关联真正的跑出优质算法模型。

其次，要加强数据分析和数据挖掘，扩展AI产品能力，夯实算法基础能力，让AI支持轻量级的模块化和产品化。在算法可解释性和评价体系方面建立一套标准，引入不同的数据集进行数据加工分析，用真实故障注入的方式来不断锤炼AIOps能力，在商业化输出时能够以近乎开箱即用、极低适配成本的方式实现价值的最大化输出。

更为重要的是，AIOps本就是基于已有的运维数据，并通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维没办法解决的问题。企业实现AIOps的前提是建立起全面获取IT数据的能力，这里的数据主要包括但不限于日志、指标和事件等。将这些数据输送给AIOps平台，为AIOps提供数据资产，以进行整合的更高级别的分析和洞察。如果没有这些大数据的支持，AIOps则是无源之水。所以对于企业来说，大数据采集工作至关重要。

两位大咖对AIOps的未来发展充满信心。总体而言，中国市场足够大，数据也足够丰富，而在国家战略和政策的支持下，传统制造业正向智能创造逐步发展，发展的过程中必然会涉及大量数据处理，而这也是AI技术的强项，当前在运维领域，AI技术的应用还是刚刚起步，慢慢成熟，在未来的3-5年内，AI技术会广泛应用到运维场景中，向自助式服务方向发展。

写在最后

每一个产品最需要的是被市场认可。

在标准制定方面，2021年博睿数据获信通院首批AIOps评估的异常检测全面级，同年博睿数据作为信通院组织的AIOps标准工作小组成员，多项建议纳入到规范标准。

在产学研方面，博睿数据也跟厦门大学成立联合实验室，开展机器学习、深度学习方面的合作。

在行业应用落地方面，博睿数据的AIOps解决方案已经落地到银行、保险、证券、教育、航空等行业中，如异常检测场景、告警收敛场景、趋势预测场景等，为客户的数字化转型加速赋能。