回顾运维的发展历史-转载

阅读次数: 7,223

  • A+
所属分类:运维

毫无疑问,运维技术的发展已经进入了深水期。随着Docker、OpenStack、Puppet等技术的流行,以及CI/CD、DevOps等理念的落地生根,自动化运维的发展迎来了小高潮。整体来看,自动化运维平台帮助提升了运维的效率,并减少了因人工和流程操作而引起的运维故障。

记得在2001年的时候,Gartner Group有一个调查显示在IT项目经常出现的问题中,源自技术或产品(包括硬件、软件、网络、电力失常及天灾等)的问题只占20%,但流程失误方面却占40%,人员疏失方面也占到了40%。这些年来,企业通过自动化运维平台以及DevOps等协作理念逐步解决了Gartner提到的流程失误和人员疏忽相关的80%的问题,虽然目前没有具体的统计数据,但可以确认的是,这一问题得到了有效解决。

但另外一个值得注意的点是当前的IT项目基础设施环境与5年前已经没有办法同日而语,更不用说10年前。近几年,随着云计算、微服务等技术的流行,以及互联网业务的迅速发展,运维人员要关注的服务数量也呈现了指数级增长,自动化运维虽然提升了效率,解决了一部分问题,但也遇到了新的难题,比如面对繁多的报警信息,运维人员应该如何处理?故障发生时,又如何能够迅速定位问题?

当企业遇到这些新的问题却无从下手时,恰好历史进入了人工智能时代,那上面的这些问题可否通过『AI + Ops』的这种跨界创新的方式来解决呢?于是Gartner在2016年时便提出了AIOps的概念,并预测到2020年,AIOps的采用率将会达到50%。简单来说,AIOps就是希望基于已有的运维数据(日志、监控信息、应用信息等)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。

就目前来看,国内的百度搜狗宜信阿里巴巴都已经探索尝试了AIOps,并且取得了不错的收益。在2017年InfoQ举办的CNUTCon全球运维技术大会上,也有不少AIOps相关的议题,甚至会议主题也从去年的容器生态迭代到今年的智能时代的新运维,感兴趣的读者可以关注。

那对于AIOps这个新名词,它又会涉及到哪些新技术?从运维的发展角度看,为什么说AIOps是必然趋势?它与自动化运维之间会有什么样的关系?InfoQ记者就这些问题采访了美丽联合集团运维经理赵成。

InfoQ:如何理解AIOps?AIOps会涉及哪些技术?这又是一个新名词吗?

赵成:我觉得理解AIOps之前,还是先理解下AI、机器学习、深度学习这样几个概念。如果用一张图,来表示,就是下图:

回顾运维的发展历史-转载

同时,这张图的来源文章,也建议看一下,讲的还是比较清晰的。
https://blogs.nvidia.com/blog/2016/07/29/whats-difference-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-ai/

简单来说,AI,人工智能是一个广义概念,最早期提出来的时候,人们的愿景是希望AI能够完全具备人类智慧,这属于“强人工智能(General AI)”。但是除了在科幻电影和科幻小说外,在现实中还没有实现,可能不仅仅是要求对计算机技术要求极高,对生物医学技术也会有很高的要求,因为前提是我们得弄懂人类大脑运转的每一个细节吧。

但是过程中,研究人员发现我们虽然没法让机器完全具备人类一样的智慧,但是在非常具体和特定的领域,机器是可以做的比人类更好的,比如图形图像处理、语音识别等等,这些人工智能的应用,称之为“弱人工智能(Narrow AI)”,这些应用的实现手段,就得益于机器学习算法长足的进步,而深度学习又是机器学习领域很精深的一部分。

所以,我们现在提到的AI,更多的是依赖机器学习(包含深度学习)算法的实现的AI场景,或者说机器学习算法只是实现AI的其中一种手段。

了解了上面的概念,再回到AIOps上来,拆分为AI + Ops会准确一些,也就是Ops与AI相结合可以做的事情。Gartner的定义是Algorithmic IT,而不是Artificial Intelligence,我起初觉得也不是很合理,但是我认真理清楚整个关系之后,我觉得这样定义也没有问题。

最后,我觉得定义如何到没有必要纠结,因为不管AIOps里这个AI到底是Algorithmic IT还是Artificial Intelligence,最终,我们根本上使用的,还是机器学习算法这个手段。

AIOps涉及的技术,从AI的角度,主要还是机器学习算法,以及大数据相关的技术,因为涉及到大量数据的训练和计算,从Ops的角度,主要还是运维自动化相关的技术。另外AIOps一定是建立在高度完善的运维自动化基础之上的,只有AI没有Ops,是谈不上AIOps

 

InfoQ:你认为AIOps是运维发展的必然趋势吗?从手工运维,到自动化运维,再到现在的AIOps,谈谈你理解的运维发展趋势?

赵成:必然趋势。一个很明显的规律,凡是让能让我们的生活变得更美好、更简单、更方便的技术,一定会具有强大的生命力,也必然会成为发展趋势,而AI正是这样的技术之一,AIOps又是其中的一个专业领域。

运维的发展变化,我的感受,是随着业务和技术发展变化的,根本上还是业务驱动和倒逼出来的。

比如2008年-2010年,我接触的是电信级软件的开发和维护,那个时期的软件有这么几个特点:

  • 业务场景和形态上,相对固定,变化不大;
  • 软件是分层架构 ,模块数量固定,架构上基本不会有太大的变化;
  • 研发流程和规范非常严格,基本交付上线之后不会有太大的功能和性能问题 ,线上出问题会面临非常严格的处罚;
  • 软件交付周期长,大的变更半年一次,小变更至少3个月,这期间研发会将发布脚本以及产品升级文档制定的非常详细,我们称之为Step by Step,而且也是经过严格验证和测试的;
  • 研发维优团队支持,一旦线上出现软件方面的问题,一线维护直接将问题转回研发进行定位处理,而且有严格的SLA约束;

这种情况下,变化不大、研发可以搞定绝大部分软件层面的事情,所以我们就会看到这个时期的运维更多的是网络、硬件、系统方面的维护职责,这个是由那个时期的业务特点,以及软件架构特点所决定的。

当然这并不代表那个时候业务的技术难度和复杂度不高,反而技术门槛是相当高的,协议之复杂,网元交互之多,架构图和交互逻辑画出来也是相当复杂,那个时候我们答辩和述职必做的事情就是看网讲网,要对所有的周边网元以及交互关系讲清楚。

之后,随着互联网业务的高速发展,业务场景上丰富多彩,复杂和多变,新业务和新场景也在不断涌现,为了快速验证产品和需求的方向是否有效,就要快速试错,对迭代开发和交付效率有了极高的要求,所以技术界逐渐催生出了服务化这样的软件架构,以及持续交付过程,同时随着业务体量快速膨胀,衍生出对稳定性有极高的要求,这时我们现在长听到的全链路跟踪、容量评估、限流降级、强弱依赖等稳定性的解决方案就涌现出来。

这时对于开发的诉求是能够将更多的精力放到需求实现上,而因服务化带来的大量的应用管理、持续交付、监控、稳定性、成本控制等非功能性体系的建设和保障就需要有专门的团队来做,这时对于运维的诉求也在悄然发生着变化,所以这也是为什么这个阶段会涌现出DevOps、技术运营、PE、SRE等等对运维重新定位的词汇。当然这个过程中,因为云计算发展,传统的网络、硬件和系统维护的职责在逐渐的被弱化,也在逼迫着运维的关注点从底层转向应用和业务层面。所以,我们看到就在近2-3年,自动化、发布系统、稳定性平台这些系统成为了运维团队重点关注和建设的部分。

这里就有一个趋势,就是SpringCloud和Cloud Native,SpingCloud让当前服务化的开发变得越来越方便和高效,而Cloud Native在打造应用的基础设施方面也已经取得了长足的进步,而且已经有了CNCF这样的组织在驱动响应的标准和体系建设。设想一下,后面从业界的角度,如果Spring Cloud成为微服务的开发标准,Cloud Native成为应用的运维标准,是不是又会驱动着一波运维的转型和升级呢?

回到AIOps上来,当前这个阶段,现实情况,系统里面已经有大量软硬件模块、日志、监控告警指标也纷繁复杂,一方面是无法在问题萌芽状态就发现问题,无法提前做出预判,另一方面是发生了问题又无法快速确定根因,造成持续的资损。技术发展上,随着计算能力、数据量的积累、以及机器算法的进步,如何更加高效的开展Ops这个问题就摆在我们面前,AIOps的模式应运而生。

所以,运维一步步发展到当前这个状态,根本上讲还是业务高速发展倒逼出来的,同时,从手动运维到运维自动化,再到AIOps,这个过程根本上是在朝着如何更加高效运维的趋势在发展。

InfoQ:AIOps的出现是为了解决哪些问题?这些问题运维自动化无法解决吗?

赵成:主要还是解决复杂环境下问题的快速发现甚至提前预判,以及出现问题后的如何在复杂的告警、报错和日志中快速进行根因分析。

运维自动化无法解决吗?我的理解,AI和Ops要解决的还是两个层面的问题,可以类比到人,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。对应到运维上面,AI要解决的是怎么快速发现问题和判断根因,而问题一旦找到,就需要靠我们高度完善的自动化体系去执行对应的运维操作,比如容量不够就扩容、流量过大就应该触发限流和降级等等。

AI是能够让Ops执行的更加高效的强大助推力,下面是我之前整理出来的,我理解的AIOps的体系和建设思路。

回顾运维的发展历史-转载

InfoQ:落地AIOps的前提条件是什么?什么样的团队适合落地AIOps?

赵成:AIOps的首要前提条件,一定是先要有高度完善的运维自动化,自动化都没做好前,先不要玩AI,千万不要本末倒置。

从AI的角度,应该有三个方面的充要条件:机器学习算法、计算能力(类似于GPU的高性能设备)、海量数据。

先看算法,这个基础,在AI中我们使用到的各类算法,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,这些算法早就已比较成熟了,并大量使用在其它的研究领域,比如我们熟悉的图形图像处理、语音识别,还有在医疗、电力以及通信行业的应用。所以在算法上,我们很早之前应该具备了这方面的理论基础。

但是AI为什么这几年突然火起来,或者在应用上有了长足的进步,很大原因就是计算能力提升了,海量数据积累起来了。比如随着硬件计算能力的提升,有了GPU这样的超高性能计算设备,同时还有云计算这样规模的基础设施支持;再就是,最近这些年随着互联网业务的高速发展,各行各业都积累了海量的现实的数据。

比如吴恩达教授非常著名的识别猫的实验,一方面吴教授有自己非常牛的深度学习算法,另外一方面,基于16000个处理器的计算能力搭建起了深度学习的平台,然后基于Youtube中千万级别的猫的视频图像进行算法的学习和训练,最终可以非常精确的从图像中识别出猫。

回到AIOps上面来,看这个三个条件:

  1. 算法还是那些算法,不过得要有相应专业能力的团队,如果是纯应用,我觉得运维团队倒是可以自学一下,但是不管怎么样,这个还是有一定门槛,需要大量的学习和能力提升。
  2. 数据就是要靠线上运行的真实数据和日志,所以必须要有大量的数据积累
  3. 计算能力上,目前看到我们基于大数据技术的数据处理能力已经足够,因为毕竟不是像图形图像这样的复杂计算场景。

从上面三个条件看,也就不难理解,AIOps做的比较超前的为什么都是那些国内外的大厂,因为有技术实力、有足够的资源、有足够的数据,最关键的是足够复杂和变态的业务场景以及运维场景,在倒逼着Ops往这个方向上走。

至于什么样的团队适合落地,我暂时没想到什么标准,不过还是那个建议是,先尽快做好自动化,把基础打好,AI的学习上做一些储备,当业务复杂度和体量到达一个量后,会自然倒逼着运维往这个方向发展,千万别自动化还没做完善,就跟风搞AIOps。

InfoQ:AIOps中的数据是怎么来的?数据是必要的吗?

赵成:AIOps中的数据必须是线上产生的现实场景下的运行数据,不管是底层硬件和系统层面,还是应用和业务层面,以及运维的操作记录日志,要尽可能是全面的数据。这些数据一方面要做算法模型的训练,让算法能准确识别问题,一方面还要在问题分析时做根因分析使用。

数据是必要的,准确说是必需的。目前AIOps中,就异常发现来说,针对不同的应用场景,应该使用哪种算法模型,这个还是有一定挑战的,所以起初可能会同时使用多种算法同时运行,这时就需要大量真实的数据去验证算法运行的情况,同时做一些参数校正,也就是我们所说的训练的过程,最终我们根据跑出来的结果准确度选择合适的算法,或者设定相应的权重。所以,机器学习算法是否有效是离不开大量的真实数据的训练的。

InfoQ:可否谈谈你们的AIOps落地场景?

赵成:这块我们还在实践中,一块是异常检测,做一些关键监控Metrics的曲线监控,这块用到的基本是常见的指数平滑、3-Sigma算法等。另一块是根因分析,在服务化的架构中,最头痛的还是出现了故障,无法快速的定位原因。大致思路是,根据全链路跟踪系统的每一次请求的依赖关系,做调用的关联度分析,当一个模块出现问题时,会同时导致依赖这个模块的所有模块都会告警,甚至还有业务层面的告警,这时就需要快速的根因分析,确定问题在哪儿。

  • 我的微信
  • 这是我的微信扫一扫
  • weinxin
  • 我的微信公众号
  • 我的微信公众号扫一扫
  • weinxin

发表评论

:?: :razz: :sad: :evil: :!: :smile: :oops: :grin: :eek: :shock: :???: :cool: :lol: :mad: :twisted: :roll: :wink: :idea: :arrow: :neutral: :cry: :mrgreen:

目前评论:1   其中:访客  1   博主  0

    • master translation services master translation services 0

      Businesses are erasing the boundaries between nations and as a fruit, communication with the essential part in expanding your reach as entrepreneur.
      Communication, in this matter, is the genius
      to mutate between any cant yoke there is and the transfiguration services bourgeon has made it calm easier.
      You valid from to make sure-fire the company you empower your
      decipherment offers fair help, which can be verified beside checking the reviews of the particular one.