10月24日，由國內(nèi)知名IT高管社群——IT東方會舉辦的《人工智能和大數(shù)據(jù)應用高峰論壇》在北京舉行，共同探討人工智能和大數(shù)據(jù)的發(fā)展與挑戰(zhàn)，分享新基建背景下AI和大數(shù)據(jù)技術應用創(chuàng)新實踐。聽云CTO陳靖華參與圓桌討論，與其余幾位專家一起探討新基建形勢下的人工智能和大數(shù)據(jù)應用。
目前，國家在大力倡導和推進AI新基建企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，陳靖華表示：AI的新基建應該包含從底層到上層的一些應用，最底層可能包含AI的算法，上面的芯片技術最終可能是提供AI這部分的算力以及基礎設施，再往上我們所用的這些，比如基于開源的，或是基于商用的AI開發(fā)框架，這部分可能是AI新基建這部分底層需要去提供的一些能力以及建設的一些內(nèi)容，但是最重要的還是它上面AI應用在不同的行業(yè)不同的場景下的情況，這部分跟每個人或者是跟每個最終用戶直接相關的部分。
陳靖華說：“這幾年隨著數(shù)字化的發(fā)展，實際是云的發(fā)展變革，基本上所有的企業(yè)可能都把原來的IDC搬到云上，云上的這些資源可能會從原來的虛機變成容器，其實云變得容器化以后，就讓以前的運維會變得非常難，特別是在應用上的運維，我們過去幾年一直是在做APM，APM目的就是幫助用戶在性能出現(xiàn)問題的時候，快速能去定位到問題。從原來的幾天縮短到幾分鐘，但是隨著云資源的快速擴張以及應用部署，比如說部署在docker容器里面容器化以及應用的微服務化，從原來單體的應用變成了一個非常多調(diào)用鏈、非常復雜的一個應用，在這個場景下再去用原來基于人肉或是基于統(tǒng)計學的一些數(shù)據(jù)分析，就很難在出現(xiàn)故障，或是在性能出問題的時候去定位到問題。
這些也就是為什么聽云這幾年一直在做AIOps的原因。過去的幾年里，我們逐漸從APM轉(zhuǎn)向AIOps，它其實是利用了AI的能力去幫助運維人員和研發(fā)人員，在應用出現(xiàn)問題時，能快速的識別發(fā)現(xiàn),同時能夠?qū)栴}進行快速定位，究竟是硬盤上問題，還是一個應用代碼寫錯了的問題，在Gartner的技術成熟度的曲線上，AIOps還屬于上升期。而APM已經(jīng)到了緩慢的光明期，它已經(jīng)成為了一個比較成熟的技術。AIOps在現(xiàn)階段來說，對整個行業(yè)還是比較新的技術。聽云現(xiàn)在可以做到對一些指標的異常監(jiān)測，我們的應用系統(tǒng)里面可能會有很多服務器、硬盤、CPU、內(nèi)存等等，這些對我們來說都是不同的持續(xù)指標，以前對持續(xù)指標監(jiān)控的時候，需要運維人員去設一個預值，比如說超過這個值進行告警，但是現(xiàn)在已經(jīng)變得越來越不可能，因為我們要告警的指標太多了。不可能每個去預設，并且這些波動實際上是有一些受到業(yè)務或網(wǎng)絡波動影響，可能會出現(xiàn)一些規(guī)律。所以現(xiàn)在我們能做到的是不需要去設任何的預值，我們可以利用AI的算法去做異常監(jiān)測，當數(shù)據(jù)波動在AI算法里面識別出異常的時候，可以快速告警，并且告訴我們幾千萬個指標里邊有一些指標是密切相關的，因為它們會互相影響，比如說一個硬盤，最終影響到了一個它上面的數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)庫的性能下降又影響到了核心業(yè)務，最終導致的業(yè)務量的下降，這幾個指標之間是有非常密切的相關性，如何在千萬的指標里面快速把這幾個指標找出來，這就是我們目前在做的一個落地的場景。”
討論會上，陳總就新基建背景下AI的發(fā)展表達了自身的看法，并且對于AIOps發(fā)展趨勢進行剖析。目前，聽云大力發(fā)展AIOps的建設，在C輪融資后，更是持續(xù)增加研發(fā)投入，逐步加強和升級數(shù)據(jù)的采集、加工以及針對不同行業(yè)進行有效輸出的能力，重點提升AIOps產(chǎn)品能力，并通過不斷完善和發(fā)展的市場營銷服務交付給客戶，真正體現(xiàn)用戶價值。
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