3月3日凌晨，阿里云出現(xiàn)宕機故障，受宕機故障影響，華北不少互聯(lián)網(wǎng)公司 APP、網(wǎng)站紛紛癱瘓，一大波程序員、運營和運維不得不從被窩里爬起來干活。網(wǎng)友“上海藍盟網(wǎng)絡夏立成”調侃，“阿里云一年一宕機，今年特別早”。

然而日常生產(chǎn)、生活對應用依賴程度逐漸增加導致宕機頻率和成本都在升高，人工運維投入產(chǎn)出卻在下降。根據(jù)專業(yè)評測機構 downdetector.com 統(tǒng)計，2018年，F(xiàn)acebook 系統(tǒng)全年宕機200次，Youtube 宕機 140 次，Google 宕機 100 次。每次宕機損失至少 100 萬美元！某些事故對企業(yè)的影響將是災難性的，對于金融、互聯(lián)網(wǎng)、電信等信息化成熟度較高的行業(yè)更是如此。

軟件系統(tǒng)帶來的復雜度提升，還需要軟件來應對。人工智能(AI)技術結合運維(Ops)場景，已成為目前業(yè)界看到的唯一應對之道 -AIOps。然而，落地  AIOps  并不簡單，首先需要從改進現(xiàn)有運維流程，升級監(jiān)管裝備入手。當前，大多企業(yè)的人工為主，基于 Zabbix、Nagios、Prometheus 等開源、商業(yè)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)建設的諸多監(jiān)控采集展現(xiàn)數(shù)據(jù)的方式，會隨著監(jiān)控對象和數(shù)據(jù)采集量激增而失控。

隨著信息系統(tǒng)加速升級演進，運維也正在遵循人肉運維>工具化運維>自動化運維>智能化運維轉變歷程。因此，新一代運維體系，理念上首先需要站在運維人員角度將復雜變簡單，人工轉智能。要達成此目標，我們需要完成以下四階段運維系統(tǒng)升級。

整合分散、孤島監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)全景監(jiān)控視圖：整合已經(jīng)建設的基礎設施、網(wǎng)絡、中間件、應用監(jiān)控系統(tǒng)，形成以風險感知為核心的監(jiān)控系統(tǒng)。

轉數(shù)據(jù)監(jiān)控為信息監(jiān)控，基于大數(shù)據(jù)分析能力構建運維信息檢索平臺：融合指標、日志、代碼執(zhí)行堆棧、網(wǎng)絡嗅探數(shù)據(jù)，全量存儲、索引、融合海量低價值密度的運維大數(shù)據(jù)，為運維人員提供便捷的信息查詢?nèi)肟凇?/p>

用算法積累運維經(jīng)驗，轉人工數(shù)據(jù)篩查為智能化分析：利用知識庫、規(guī)則引擎、概率圖模型等手段積累運維專家經(jīng)驗，集成異常檢測、因果關系判斷、根因定位分析等算法引擎輔助人工篩選海量數(shù)據(jù)，探測、解釋異常。

運維數(shù)據(jù)可視化，自然人機交互：將實時、歷史信息可視化，利用更直觀、自然的人機交互界面連接人腦和計算機，實現(xiàn)敏捷高效運維。

東軟 RealSight APM 應用智能運維平臺在傳統(tǒng)應用性能管理(Application Performance Management, APM)類產(chǎn)品基礎上升級設計理念，引入先進技術，打造了全景化監(jiān)控視圖，運維大數(shù)據(jù)分析、智能化異常檢測分析等能力。為保障政府、企業(yè)數(shù)字信息系統(tǒng)高效、穩(wěn)定運行提供必要支撐。

如今，產(chǎn)品已經(jīng)在社保、醫(yī)療、汽車、運營商、金融、快消、保險等多個行業(yè)客戶得到應用。服務于寶馬中國、寶馬金融、中國航空、蒙牛集團、宜昌三峽運、上海教委、北京東城區(qū)、中翼航食、吉林人社等。

產(chǎn)品在行業(yè)中的應用場景