随着云计算的迅猛发展，公有云成为数字经济时代的基础设施，全社会对于公有云运营商的要求也越来越高。与此同时，人工智能技术的发展，为智能运维AIOps提供了广阔的发展空间。
智能运维AIOps就是利用大数据与人工智能分析，替代传统人工对数据中心的运维方式。相比传统的人工运维，智能运维AIOps提高了数据中心运维的自动化和智能化水平，使云服务更加稳定、高效且安全。
深信服科技股份有限公司创新研究院高级技术专家易佳在接受OFweek维科网人工智能网编辑采访时表示，AIOps其实是把运维工作AI化，将人工运维的过程转变为自我提炼、学习、迭代的过程，同时将AI技术渗透到运维的监测、分析、决策、修复、总结，实现运维过程的全智能化。
据了解，深信服率先将AIOps技术在桌面云领域进行实践落地，凭借管理便捷性和高效运维能力，为数字化办公提供有力支撑。
“对于私有云、桌面云场景，我们已经具备完整交付的能力，客户现在已经在使用深信服的AI引擎来处理整个故障的生命周期”，易佳介绍说，“在托管云方面，我们构建深信服的云端智能大脑，具备快速计算与AI推理能力，能从故障预测、检测、评估、根因溯源等方面，覆盖故障全生命周期。”
易佳认为，AIOps智能运维可以帮助企业大幅提升资源使用效率，帮助企业降低综合成本。
深信服AIOps，让运维智能化
深信服科技成立于2000年12月，总部位于深圳，是一家专注于向企业级用户提供信息安全、云计算、基础架构、基础网络和物联网相关产品、解决方案和服务的供应商。2018年5月，深信服在深交所挂牌上市。
近年来，深信服密切布局AI版图，目前主要发力于云计算和安全领域。其中，安全领域以安全攻防和安全在线运营为主；云计算领域主要是服务于信服云，包括托管云、SDDC、私有云、桌面云等多种云场景。
在产品方面，信服云旗下的桌面云、安全运营、托管云、SDDC等产品，都融入了AI能力。
以托管云为例，托管云是一种集合了公有云和私有云特性的云服务，其中包含了云服务器和云资源管理。以前AI没有得到广泛应用的时候，只有当存储硬件损坏或服务器发生宕机时，运维工程师才能感知到，且无法实现提起预测或在故障引起重大事故前检测到。
而AI得到广泛应用后，利用深度学习模型，运维工程师能够提前感知到很多故障问题，比如磁盘故障预测，深信服目前的深度学习模型，已经具备很好的预测效果，精确率达100%，召回率93%。
桌面云AIOps的技术难点
今年11月，深信服AIOps技术凭借在人工智能领域的实力和优势，在OFweek第七届人工智能产业大会上，获得维科杯 · OFweek 2022 人工智能行业“技术突破奖”。深信服高级研发技术专家易佳受邀出席大会， 发表《桌面云场景下的AIOps技术实践》的演讲。
深信服高级研发技术专家 易佳
易佳指出，随着桌面云运维遇到第三方软件兼容性、蓝屏、木马等挑战，企业需要快速定位问题所在，如应用卡慢、响应延迟等，以及企业可能遇到私有云资源不足、硬件故障、网络等深层挑战，为此，深信服提出了桌面云智能运维一体化技术方案。
该方案包括数据服务和智能分析服务两大核心部分。易佳认为，运维工作第一个难点就是数据本身，数据是生命之本，所以深信服在数据方面花了很多功夫。
易佳介绍，深信服有一套非常完备的云计算场景下的数据采集引擎，采集引擎需要做很多精细化的设计，比如性能稳定性、调度体系、数据结构、多产线的兼容性，以及能够与深信服的计算平台较好的吻合。要做到这些是一个比较大的难点。
此外，易佳也指出，信服云桌面云AIOps也面临一些挑战。比如私有云场景下，因网络限制，很难获取大规模数据用以持续不断地进行AI学习，这导致整个AI算法更新迭代链路过长。其次，用户的业务场景很多，在医疗、金融等不同场景下，算法模型如何做到较高的覆盖率和精准的识别率，这也是当前比较棘手的一个问题。
价值与未来
易佳认为，缩短故障的平均定位与修复时间，是AIOps智能运维方案为企业客户带来的非常明显的价值。部署AIOps系统，可以减少企业IT运维的人力成本，同样的人力可以管理企业内部爆发式增长的设备和应用，提高运维效率。
此外，在运维质量方面，AIOps智能运维通过构建的运维“大脑”，实现异常检测、故障分析、故障预测、故障自愈，对运维事件进行及时的分析、决策和修复。
在算法效果上，桌面云卡慢/故障异常检测准确率达到87%。AIOps的智能诊断能力，可以覆盖桌面云超过65%的已知资源卡慢问题，减少或避免IT故障带来的损失。
提及未来的演进方向，易佳说，未来信服云桌面云AIOps系统会增加更多的反馈和模型的自更新机制，实现多业务场景的覆盖。同时，基于业务画像和知识图谱等技术，实现精细化故障诊断，打造让用户满意的产品体验。
