原標(biāo)題：AIOps中的四大金剛都是誰(shuí)？

智能運(yùn)維,即AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations），是將人工智能的能力與運(yùn)維相結(jié)合，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來(lái)提升運(yùn)維效率。

在傳統(tǒng)的自動(dòng)化運(yùn)維體系中，重復(fù)性運(yùn)維工作的人力成本和效率問(wèn)題得到了有效解決。但在復(fù)雜場(chǎng)景下的故障處理、變更管理、容量管理、服務(wù)資源過(guò)程中，仍需要人來(lái)掌控決策的過(guò)程，這阻礙了運(yùn)維效率的進(jìn)一步提升。而AI方法的引入，使得機(jī)器能夠代替人來(lái)做出決策，從而讓實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)化真正意義上成為可能。

在百度AIOps的落地實(shí)施過(guò)程中，最關(guān)鍵的因素還是人，即AIOps的建設(shè)者們。

AIOps作為一個(gè)全新的技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用方向，并不是簡(jiǎn)單地說(shuō)具備某一種技能或招募一兩個(gè)大牛就可以完成的，它需要不同角色、多個(gè)團(tuán)隊(duì)的配合才可以達(dá)成。根據(jù)近幾年來(lái)整個(gè)業(yè)界對(duì)AIOps的理解和實(shí)踐，AIOps參與角色的劃分也越來(lái)越清晰。在百度4年的AIOps實(shí)踐中，我們總結(jié)得出如下四種不可或缺的角色：

運(yùn)維工程師

運(yùn)維研發(fā)工程師

平臺(tái)研發(fā)工程師

運(yùn)維AI工程師

可以看到，除了運(yùn)維AI工程師外，其他角色并不是AIOps產(chǎn)生之后才出現(xiàn)的，他們?cè)趥鹘y(tǒng)運(yùn)維中也發(fā)揮了重要作用。我們今天主要想和大家探討一下，在AIOps時(shí)代，他們的職責(zé)究竟發(fā)生了哪些變化。為了方便大家理解，我們會(huì)基于百度云智能運(yùn)維的實(shí)踐案例，來(lái)進(jìn)行具體說(shuō)明。

單機(jī)房故障自愈場(chǎng)景

單機(jī)房故障自愈是一個(gè)典型的百度AIOps落地項(xiàng)目。該方案主要解決的問(wèn)題場(chǎng)景如下：某個(gè)業(yè)務(wù)由于網(wǎng)絡(luò)、設(shè)備、變更、程序Bug、容量等原因造成故障，但故障范圍僅局限在單個(gè)機(jī)房或單個(gè)Region內(nèi)部。那么，我們可以基于流量調(diào)度等手段，將訪問(wèn)流量調(diào)度到非故障機(jī)房或Region，實(shí)現(xiàn)該類(lèi)型故障的自動(dòng)止損。

整個(gè)故障自愈過(guò)程分為如下幾個(gè)階段：

在這個(gè)過(guò)程中，需要AIOps四種角色分工明確、緊密配合，來(lái)完成整個(gè)AIOps解決方案的落地實(shí)現(xiàn)。在單機(jī)房故障自愈場(chǎng)景下，四種角色的關(guān)系如下圖所示：

運(yùn)維工程師

在單機(jī)房故障自愈項(xiàng)目中，運(yùn)維工程師基于日常運(yùn)維工作中所積累的場(chǎng)景、問(wèn)題等方面經(jīng)驗(yàn)，確定以單機(jī)房故障止損作為主要需求和突破口，通過(guò)定義單機(jī)房故障止損的問(wèn)題域、解決思路以及風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，明確AI可以發(fā)力的領(lǐng)域。運(yùn)維工程師的職責(zé)主要包括如下幾個(gè)方面：

在完成問(wèn)題域的定義后，運(yùn)維工程師需要跟蹤整個(gè)單機(jī)房故障自愈解決方案的落地，包括在策略設(shè)計(jì)前期提供數(shù)據(jù)標(biāo)注支持，在中期進(jìn)行效果的驗(yàn)收，在后期將單機(jī)房故障自愈方案實(shí)際部署運(yùn)行到生產(chǎn)環(huán)境。

AIOps時(shí)代的職責(zé)和技能變化

運(yùn)維工程師承擔(dān)線上服務(wù)質(zhì)量的責(zé)任，是服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵保證。在工作過(guò)程中，會(huì)與研發(fā)、產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)等各類(lèi)角色、不同團(tuán)隊(duì)進(jìn)行深度的溝通和協(xié)作。

傳統(tǒng)運(yùn)維中，運(yùn)維工程師的主要職責(zé)分為三個(gè)方面：質(zhì)量、成本、效率。

主要包含如下工作內(nèi)容：

在AIOps落地實(shí)施中，運(yùn)維工程師是處于中心的角色，也賦予了新的職責(zé)，他們是AIOps具體實(shí)施的需求提出者和成果驗(yàn)收者。具體職責(zé)包括：

在AIOps時(shí)代，運(yùn)維工程師一方面需要熟悉運(yùn)維領(lǐng)域的知識(shí)，了解運(yùn)維的難題和解決思路；另一方面需要了解人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的思路，能夠理解哪些場(chǎng)景問(wèn)題適合用機(jī)器學(xué)習(xí)方法解決，需要提供怎樣的樣本和數(shù)據(jù)，即成為AI在運(yùn)維領(lǐng)域落地實(shí)施的解決方案專(zhuān)家。

運(yùn)維AI工程師

在單機(jī)房故障自愈場(chǎng)景中，運(yùn)維AI工程師將機(jī)器學(xué)習(xí)的算法與實(shí)際的故障處理業(yè)務(wù)場(chǎng)景相結(jié)合，針對(duì)單機(jī)房故障場(chǎng)景的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，進(jìn)行策略研發(fā)與實(shí)驗(yàn)工作。如下圖所示：

運(yùn)維AI工程師分別設(shè)計(jì)了如下算法策略來(lái)滿足整個(gè)復(fù)雜故障場(chǎng)景的自動(dòng)決策：

• 異常檢測(cè)算法：解決故障發(fā)現(xiàn)時(shí)指標(biāo)異常判斷問(wèn)題，基于AI方法實(shí)現(xiàn)較高的準(zhǔn)確率和召回率，作為整個(gè)故障自愈的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
• 策略編排算法：基于當(dāng)前線上的實(shí)際流量和服務(wù)狀態(tài)，設(shè)計(jì)損益計(jì)算模型，判斷基于何種方式的操作組合或步驟，能夠使整個(gè)自動(dòng)止損帶來(lái)收益最大，風(fēng)險(xiǎn)最小。
• 流量調(diào)度算法：基于線上服務(wù)容量與實(shí)時(shí)流量情況，進(jìn)行精確流量比例計(jì)算，防御容量不足或不準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)，并實(shí)現(xiàn)流量調(diào)度收益最大化。

在完成策略設(shè)計(jì)與研發(fā)后，需要根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行Case回溯，并進(jìn)行仿真Case模擬，來(lái)驗(yàn)證策略效果，并進(jìn)行逐步迭代調(diào)優(yōu)，以達(dá)到線上運(yùn)行的準(zhǔn)確率和召回率要求。

AIOps時(shí)代的職責(zé)和技能變化

運(yùn)維AI工程師是將AI引入運(yùn)維的核心角色。他們針對(duì)運(yùn)維數(shù)據(jù)、運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行理解和梳理，使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法將海量運(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總、歸納，使得數(shù)據(jù)的價(jià)值顯現(xiàn)出來(lái)。

運(yùn)維AI工程師首先需要具備AI工程師的技能，需要對(duì)數(shù)學(xué)及機(jī)器學(xué)習(xí)方法有足夠的掌握程度，并能應(yīng)用實(shí)踐。如下圖所示AI工程師技能表：

如單機(jī)房故障自愈場(chǎng)景中的介紹，運(yùn)維AI工程師需要具備機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)并將其在運(yùn)維領(lǐng)域落地的能力。運(yùn)維AI工程師的職責(zé)如下：

平臺(tái)研發(fā)工程師

在單機(jī)房故障自愈場(chǎng)景中，平臺(tái)研發(fā)工程師需要關(guān)注三類(lèi)平臺(tái)的建設(shè)。如圖所示：

• 基礎(chǔ)運(yùn)維平臺(tái)：提供單機(jī)房故障自愈場(chǎng)景中的依賴平臺(tái)，如：監(jiān)控平臺(tái)和流量調(diào)度平臺(tái)。在日常運(yùn)維中提供標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)維數(shù)據(jù)獲取和運(yùn)維操作的基礎(chǔ)，而在AIOps中，這部分接口需要能夠同時(shí)支持人工和自動(dòng)的數(shù)據(jù)獲取和運(yùn)維操作。
• 智能運(yùn)維平臺(tái)：提供對(duì)AI能力的支持，如：統(tǒng)一的數(shù)據(jù)服務(wù)（運(yùn)維知識(shí)庫(kù)）、運(yùn)維開(kāi)發(fā)框架，以及給AI策略實(shí)驗(yàn)和運(yùn)行的運(yùn)維策略框架等。
• 故障自愈機(jī)器人：針對(duì)單個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行平臺(tái)化抽象，使之成為一個(gè)基礎(chǔ)服務(wù)，基于AIOps平臺(tái)研發(fā)和運(yùn)行。

AIOps時(shí)代的職責(zé)和技能變化

平臺(tái)研發(fā)工程師負(fù)責(zé)運(yùn)維平臺(tái)及基礎(chǔ)組件的研發(fā)與建設(shè)。

在傳統(tǒng)運(yùn)維場(chǎng)景中，平臺(tái)研發(fā)工程師負(fù)責(zé)平臺(tái)、基礎(chǔ)組件、類(lèi)庫(kù)和工具的研發(fā)工作。在針對(duì)運(yùn)維的場(chǎng)景中，會(huì)覆蓋與運(yùn)維相關(guān)的服務(wù)管理、監(jiān)控、變更、流量調(diào)度等平臺(tái)。

這部分平臺(tái)是運(yùn)維的基礎(chǔ)，在AIOps時(shí)代仍然需要依賴于這些平臺(tái)的建設(shè)。

同時(shí)在AIOps場(chǎng)景中，數(shù)據(jù)成為了中心，運(yùn)維各種狀態(tài)信息轉(zhuǎn)換為大數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)則作用在大數(shù)據(jù)上進(jìn)行分析。在百度AIOps的實(shí)踐中，運(yùn)維開(kāi)發(fā)框架、運(yùn)維知識(shí)庫(kù)、運(yùn)維策略框架共同組成了完整的智能運(yùn)維平臺(tái)，三大平臺(tái)的建設(shè)和實(shí)施離不開(kāi)大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)的引入。

這就要求平臺(tái)研發(fā)工程師具備大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)架構(gòu)師的多重身份，具備流式計(jì)算、分布式存儲(chǔ)、機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)、算法策略平臺(tái)等一系列大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)架構(gòu)能力。

運(yùn)維研發(fā)工程師

基于多個(gè)業(yè)務(wù)線場(chǎng)景抽象出的單機(jī)房故障自愈解決方案，能夠滿足大部分場(chǎng)景需求，但并不意味著可以直接提供給各個(gè)業(yè)務(wù)線來(lái)使用。原因如下：

• 策略和參數(shù)需要進(jìn)行調(diào)整
• 流量調(diào)度、容災(zāi)策略等策略，針對(duì)不同的業(yè)務(wù)線，配置并不相同。例如某些業(yè)務(wù)對(duì)響應(yīng)時(shí)間敏感，跨地域的調(diào)度會(huì)帶來(lái)較大的延遲，影響用戶體驗(yàn)，這時(shí)就需要根據(jù)業(yè)務(wù)情況配置機(jī)房之間的跨機(jī)房流量調(diào)度延遲系數(shù)，來(lái)實(shí)現(xiàn)流量?jī)?yōu)先調(diào)度到延遲系數(shù)最低的機(jī)房。
• 通用框架無(wú)法滿足所有需求
• 部分業(yè)務(wù)線需要對(duì)原有的策略進(jìn)行部分重寫(xiě)才能夠滿足需求。例如，部分業(yè)務(wù)在流量調(diào)度時(shí)，需要聯(lián)動(dòng)服務(wù)降級(jí)來(lái)滿足容量需求，這就需要額外增加服務(wù)降級(jí)聯(lián)動(dòng)的邏輯。

那么，就需要運(yùn)維研發(fā)工程師出手來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。根據(jù)業(yè)務(wù)線的實(shí)際情況，對(duì)策略和參數(shù)進(jìn)行配置和調(diào)優(yōu)，對(duì)通用框架無(wú)法滿足的需求，進(jìn)行定制化研發(fā)，使得單機(jī)房故障自愈方案能夠?qū)嶋H應(yīng)用在不同業(yè)務(wù)線上。

AIOps時(shí)代的職責(zé)和技能變化

運(yùn)維研發(fā)工程師負(fù)責(zé)基于業(yè)務(wù)線特征的運(yùn)維研發(fā)工作，在傳統(tǒng)運(yùn)維中，是運(yùn)維自動(dòng)化的實(shí)施者，實(shí)現(xiàn)了針對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的自動(dòng)化運(yùn)維實(shí)施落地。其職責(zé)如下：

在AIOps時(shí)代，運(yùn)維研發(fā)工程師承擔(dān)了AIOps智能化運(yùn)維解決方案在業(yè)務(wù)線實(shí)施落地的職責(zé)。他們是AIOps場(chǎng)景的實(shí)踐者，將AIOps解決方案與業(yè)務(wù)架構(gòu)特征相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)AIOps在業(yè)務(wù)線的落地。

一方面，他們會(huì)與運(yùn)維工程師緊密配合，對(duì)業(yè)務(wù)問(wèn)題進(jìn)行深度分析，理解業(yè)務(wù)的特點(diǎn)。

另一方面，他們與平臺(tái)研發(fā)工程師、AI工程師相配合，基于AIOps解決方案的策略和框架，進(jìn)行定制化開(kāi)發(fā)，使其適合自身業(yè)務(wù)線的特征。

總結(jié)

本文介紹了運(yùn)維工程師、運(yùn)維AI工程師、平臺(tái)研發(fā)工程師、運(yùn)維研發(fā)工程師四種角色從自動(dòng)化運(yùn)維時(shí)代到AIOps智能化運(yùn)維時(shí)代，其職責(zé)和技能的拓展與變化。AIOps技術(shù)為運(yùn)維技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)了更多的機(jī)遇，對(duì)于每個(gè)參與到AIOps實(shí)施的個(gè)人或團(tuán)隊(duì)也是如此。四種角色既有術(shù)業(yè)專(zhuān)攻，同時(shí)又緊密協(xié)作，共同將AI能力引入為運(yùn)維賦能。那么，你的選擇是什么呢？

作者簡(jiǎn)介

運(yùn)小青 百度云高級(jí)研發(fā)工程師

負(fù)責(zé)百度云智能運(yùn)維產(chǎn)品（Noah）的研發(fā)工作，推動(dòng)AIOps的實(shí)踐與落地。

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