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睿象云陈旭:智能运维是一场颠覆式创新

发布时间:2019-06-11 20:28 来源:未知 编辑:admin

  如果我们拆解一下荷花定律的作用过程,就会发现一番特别的景像:一个池塘里的荷花,每一天都会以前一天的2倍数量在开放。如果到第30天,荷花就开满了整个池塘。但你是否注意到了,在第几天池塘中的荷花能开一半?答案是第29天。那么如果在第29天这些荷花散乱地长在池塘的各个角落,你是否相信:仅仅一天以后,整个池塘就会长满荷花?

  智能运维(AIOps)的发展历程完美的切合了荷花定律,在这个过程中,睿象云CEO陈旭不仅从第一天起就关注着荷花,而且他清楚荷花的生长速度:按Gartner给出的数字,到2022年,将有超过40%的企业会采用智能运维平台技术。尽管还没有多少厂商留意智能运维市场,陈旭还是在这场智能运维颠覆爆发的前夜,为我们解析了这场革命。

  陈旭聊的智能运维绝非什么空穴来风的神秘物种,而是人工智能技术发展到一定阶段,为迎合用户需求而出现的必然产物。尽管智能运维在国内市场还没有掀起波澜,但它在国外市场却是另一番表现:2019年4月11日,AIOps领域内的PagerDuty公司成功登陆纽交所。而在此之前,PagerDuty公司财年总收入达到了1.07亿美金,超过48% 的年增长率,毛利率更是达到了令人咋舌的85%,最为关键的是PagerDuty的净留存率高达139%,这个指标意味着他们绝大部分的已购客户不仅都按期续购了服务,还额外订购了更多的产品或增值服务。

  在国内,资本市场刚刚开始做出回应,用户在IT运维中却时刻面临着种种困惑:突发的、海量的、掺杂大量噪音的告警风暴往往会让企业的运维人员成天处于高度紧张状况,尤其是在业务高峰期间更是提心吊胆、如履薄冰。一旦发生故障,运维人员往往手忙脚乱来不及收集更多的故障信息,也无法很快准确定位故障根因。为了尽快恢复业务,IT运维人员只能采取重启等不可回朔操作。在救火一般的排障过程中,IT运维人员也很难保存故障现场,这让事后查找根因困难重重,就算找到点蛛丝马迹也缺少进一步分析的数据支撑,出现问题时更多的是依靠个人专业积累和责任感。衡量、统计IT运维人员的业绩贡献,更是一件难上加难的事情。这一切,让我们可以实实在在地感受到用户对智能运维平台的迫切渴求。

  一个阳光明媚的下午,就着一屋的咖啡香气,陈旭从技术角度解释了IT运维人员的困惑:“IT运维经历了传统的人工运维,到工具运维、一体化运维,再到智能运维的转变。随着云化、微服务化等复杂技术的加速推广,传统运维工作正遭遇着空前强大的挑战,IT支持体系的复杂程度已经超越了很多运维人员的知识体系,这时就必须引入一个能够整合各类指标和事件的智能运维平台,帮IT运维人员做数据采集、数据治理、进而进行异常检测、根因定位等相关运维决策工作。”

  在了解了智能运维的源起之后,我们的话题也就自然落在智能运维技术本身。对此,陈旭解释说:“智能运维是对传统运维的一种颠覆,传统运维方式通常是采用多个工具做监控,然后利用人的大脑来汇总分析、解决问题。AIOps跟传统运维的手段完全不一样,它首先是一个大数据平台,把海量的业务和IT指标以及事件数据采集上来,然后在大数据平台上进行分析和汇总,在此基础之上再搭建一个人工智能平台,利用海量数据进行训练,最终将算法落地到异常检测、容量规划、根因定位等场景,从而帮助业务人员和运维人员准确的做出决策。”

  每一次大的技术演进,与之相伴的往往都是一场颠覆,智能运维也不能例外,只不过它的影响面更为深远。对于传统企业用户来说,从传统运维方式向智能运维演进的应用大势不可逆转。未来CXO将越来越多地通过AIOps平台来查看各项业务和运营指标,而传统的运维工具就只能成为一线运维工程师进行日常故障排查的简单工具。

  IDC给出的数字表明,到2020年,国内智能运维市场规模将达到200亿-300亿元人民币。我们不得不说,这场影响深远的颠覆已经ing了。

  陈旭介绍说:“第一道技术门槛是数据采集。要实现好智能运维,全方位,实时,多维度,全量地对运维数据进行采集,是所有工作的第一步。第二道技术门槛是算法。算法的挑战更为复杂,来自人、期望、适用场景、工程化等多个方面。”

  据了解,数据和算法虽然成为进入AIOps领域的两座大山,但对于在这一领域深耕一年多的睿象云团队来说,却成为了他们的两大致胜法宝。

  在数据层面,睿象云团队在通过快速推进方式抢占市场的同时,也拿到了更多IT运据数据。陈旭对此解释说:“你拥有一百家,一万家或者一千万家企业的运维数据,所训练出的人工智能算法是不同的。当你拥有了一千万家企业的运维数据时,你自然也就形成了数据垄断。海量数据可以让在线算法训练更加高效。在数据采集方面,我们有一些独到的经验,可以说我们已经走在了整个产业的前端。”

  而在算法层面,睿象云和中山大学人工智能实验室已经达成了合作关系。中山大学人工智能实验室拥有数位AIOps领域世界顶级专家,睿象云源源不断地输送数据,让中山大学人工智能实验室跑算法,再把相关算法拿给睿象云做论证。这样,产、学、研形成了一个良性发展循环。由此带来的飞轮效应,就能完整地解决人、期望、适用场景、工程化等多个方面对算法的要求,这已经让睿象云形成了自己的技术优势。

  由此,我们的关注点,也转化成睿象云如何将先发优势和技术优势转化成市场上的胜势了。

  谈起化优势为胜势,陈旭显得异常冷静,却又坚定地公布了发展预期:“AIops市场会一直保持每年30%以上的增长率,我们的目标则是每年实现250%到300%的增长。”

  要实现高增长,除了前文谈及的技术优势,市场显然是促进增长的另一个车轮。对此,陈旭表示:“我们目前采用按人月收费的方式,旗下主要有智能告警、智能监控、智能算法三大平台。我们的核心诉求是让用户用得起、用得爽,什么是我们的用户哪?广大的开发运维工程师都是我们的用户,我们是做ToE的。”

  具体说来,陈旭解释说:“所谓ToE,就是我们的产品是面向运维工程师这个特定人群的。工程师是一群非常可爱的人,如果你的产品给他们带来了良好的用户体验,带来了价值提升,他们会无偿地帮你把产品分享给同行。同时也会在各种技术论坛里义务地发帖,指出你产品可以改进的地方。”

  陈旭表示:“国内外智能运维市场存在着巨大的差异,在美国,一个运维工程师不会只用一个SaaS工具,而是有一整套Tech SaaS技术平台去解决某一个特定场景的任务。但反过来,我们在国内做了一个智能告警平台CA,也很希望找到相关的协同产品来实现对接联动,这样我们就可以帮助用户更完整地实现特定场景的任务。当然,随着国内SaaS产业的走向成熟,国内会有相当数量的Tech SaaS厂商在各个领域显现出来,而且它们之间会建立一种网状协同的效应。未来国内Tech SaaS的产业业态,必将会呈现出百花齐放的业态。”

  陈旭在占得先机之后却表现出的冷静让我想起了竹子定律:竹子熬了4到5年时间,仅仅只能长几厘米。但是从第五年开始,它就像被施了魔法,能以每天30厘米的速度疯长,仅用六周时间就长到了15米。原因就在于竹子把所有的努力用在了地下,用在了伸展根系上。五年的时间里,它的根居然可以扎到几英里远。这么充分的准备、这么强大的根系,才造就了这么令人惊叹的奇迹。

  这一次,陈旭和他的团队占得先机,却又肯如此耐心地深耕AIops市场,我们有什么理由不对他们能够爬升到的高度抱以期望呢?

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