隨著云計算的迅猛發展，公有云成為數字經濟時代的基礎設施，全社會對于公有云運營商的要求也越來越高。與此同時，人工智能技術的發展，為智能運維AIOps提供了廣闊的發展空間。

智能運維AIOps就是利用大數據與人工智能分析，替代傳統人工對數據中心的運維方式。相比傳統的人工運維，智能運維AIOps提高了數據中心運維的自動化和智能化水平，使云服務更加穩定、高效且安全。

深信服科技股份有限公司創新研究院高級技術專家易佳在接受OFweek維科網人工智能網編輯采訪時表示，AIOps其實是把運維工作AI化，將人工運維的過程轉變為自我提煉、學習、迭代的過程，同時將AI技術滲透到運維的監測、分析、決策、修復、總結，實現運維過程的全智能化。

據了解，深信服率先將AIOps技術在桌面云領域進行實踐落地，憑借管理便捷性和高效運維能力，為數字化辦公提供有力支撐。

“對于私有云、桌面云場景，我們已經具備完整交付的能力，客戶現在已經在使用深信服的AI引擎來處理整個故障的生命周期”，易佳介紹說，“在托管云方面，我們構建深信服的云端智能大腦，具備快速計算與AI推理能力，能從故障預測、檢測、評估、根因溯源等方面，覆蓋故障全生命周期�！�

易佳認為，AIOps智能運維可以幫助企業大幅提升資源使用效率，幫助企業降低綜合成本。

深信服AIOps，讓運維智能化

深信服科技成立于2000年12月，總部位于深圳，是一家專注于向企業級用戶提供信息安全、云計算、基礎架構、基礎網絡和物聯網相關產品、解決方案和服務的供應商。2018年5月，深信服在深交所掛牌上市。

近年來，深信服密切布局AI版圖，目前主要發力于云計算和安全領域。其中，安全領域以安全攻防和安全在線運營為主；云計算領域主要是服務于信服云，包括托管云、SDDC、私有云、桌面云等多種云場景。

在產品方面，信服云旗下的桌面云、安全運營、托管云、SDDC等產品，都融入了AI能力。

以托管云為例，托管云是一種集合了公有云和私有云特性的云服務，其中包含了云服務器和云資源管理。以前AI沒有得到廣泛應用的時候，只有當存儲硬件損壞或服務器發生宕機時，運維工程師才能感知到，且無法實現提起預測或在故障引起重大事故前檢測到。

而AI得到廣泛應用后，利用深度學習模型，運維工程師能夠提前感知到很多故障問題，比如磁盤故障預測，深信服目前的深度學習模型，已經具備很好的預測效果，精確率達100%，召回率93%。

桌面云AIOps的技術難點

今年11月，深信服AIOps技術憑借在人工智能領域的實力和優勢，在OFweek第七屆人工智能產業大會上，獲得維科杯 · OFweek 2022 人工智能行業“技術突破獎”。深信服高級研發技術專家易佳受邀出席大會， 發表《桌面云場景下的AIOps技術實踐》的演講。

深信服高級研發技術專家 易佳

易佳指出，隨著桌面云運維遇到第三方軟件兼容性、藍屏、木馬等挑戰，企業需要快速定位問題所在，如應用卡慢、響應延遲等，以及企業可能遇到私有云資源不足、硬件故障、網絡等深層挑戰，為此，深信服提出了桌面云智能運維一體化技術方案。

該方案包括數據服務和智能分析服務兩大核心部分。易佳認為，運維工作第一個難點就是數據本身，數據是生命之本，所以深信服在數據方面花了很多功夫。

易佳介紹，深信服有一套非常完備的云計算場景下的數據采集引擎，采集引擎需要做很多精細化的設計，比如性能穩定性、調度體系、數據結構、多產線的兼容性，以及能夠與深信服的計算平臺較好的吻合。要做到這些是一個比較大的難點。

此外，易佳也指出，信服云桌面云AIOps也面臨一些挑戰。比如私有云場景下，因網絡限制，很難獲取大規模數據用以持續不斷地進行AI學習，這導致整個AI算法更新迭代鏈路過長。其次，用戶的業務場景很多，在醫療、金融等不同場景下，算法模型如何做到較高的覆蓋率和精準的識別率，這也是當前比較棘手的一個問題。

價值與未來

易佳認為，縮短故障的平均定位與修復時間，是AIOps智能運維方案為企業客戶帶來的非常明顯的價值。部署AIOps系統，可以減少企業IT運維的人力成本，同樣的人力可以管理企業內部爆發式增長的設備和應用，提高運維效率。

此外，在運維質量方面，AIOps智能運維通過構建的運維“大腦”，實現異常檢測、故障分析、故障預測、故障自愈，對運維事件進行及時的分析、決策和修復。

在算法效果上，桌面云卡慢/故障異常檢測準確率達到87%。AIOps的智能診斷能力，可以覆蓋桌面云超過65%的已知資源卡慢問題，減少或避免IT故障帶來的損失。

提及未來的演進方向，易佳說，未來信服云桌面云AIOps系統會增加更多的反饋和模型的自更新機制，實現多業務場景的覆蓋。同時，基于業務畫像和知識圖譜等技術，實現精細化故障診斷，打造讓用戶滿意的產品體驗。