老杨说运维 | 年末大讲回顾：运维的尽头也是大模型吗？

哈喽~朋友们，这么快又见面啦。前阵子我们给CEO老杨安排了一场年末大讲，主要是跟大家聊聊智能运维的“智”与“能”以及剖析时下热点----运维大模型。后台收到了不少朋友的反馈，小编看了大受鼓舞并暗下决心----新的一年，希望能多安排几场这样的机会与大家分享。感谢大家喜欢~

新来的朋友想观看演讲视频的，可前往我们gong粽号：【擎创夏洛克AIOps】，进行观看。需要演讲资料的朋友可关注gong粽号后发送【年末大讲】即可，期待与大家下次见面。

话不多说，我们直接往下看

一、运维一体化浪潮

在我国快速推进数字化、信息化、国产化的科技变革浪潮中，AIOps智能运维正加速与其他产业进行融合。伴随新技术的生根发芽、新业务需求的快速迭代以及诸多政策的引导，企业智能运维的建设和升级变得迫在眉睫。

老杨从这一年的实践探索中进行心得总结、经验沉淀，并值年末之际已于线上与大家完成深度分享。本文仅做简单摘要回顾，详情内容请点击文内视频进行了解！

回望2023年的智能运维市场，我们发现它已经处在了目标更明确的阶段，即企业看到了局部建设只能解决局部问题的弊端，正在摒弃专业工具堆砌的方式，从更全局的角度去实现全覆盖、精细化、高协作、快联动的运维一体化建设转型。

擎创一体化运维管理体系

老杨认为要顺应趋势，进行新一代运维一体化建设，首先在思路上进行转型。在建流程的基础上，重点改善运维协作和数据管理流程。同时，联合垂直领域专业工具横向融合业务场景，建成监、管、控、配、析五位一体的统一运维平台，跨越式晋级数据能力，解决孤岛、提升分析效率。

二、可观测&应急场景实践

统一可观测最早是由Gartner提出来的概念，它主要面向指标、日志和调用链这三大支柱数据，目的是通过对数据的分析清晰了解系统的运行状态，对发生的事件能够透过现象看本质，快速找到根因辅助排障。

存异：传统应用架构下的可观测，是追求实用和利旧性，专注在协作问题上的整合式观测；而云原生环境下，需要更动态、端到端、请求级颗粒度的可观测，要更具备业务驱动力。

求同：观测视角更多，用户角色分工更细致。

可观测视角

运行视角：告警全面接入，压缩去噪降本，自动化处置提效

业务视角：运维服务于业务，合理归类业务监测颗粒度，交易链路端到端可观测

应用视角：统一应用观测视角，应用架构一览尽收，多维度数据联动分析

专业视角：统一专业领域监控视图，专业领域指标体系化，合理跳转利旧已有工具

管理视角：管理职责明晰，统一策略配置，持续复核检查，复盘反馈优化

应急场景是企业保障业务连续性的重要一环，需要从多视角出发，在高效算法的支撑下为运维提供处置推荐场景，快速完成定障，并可以形成事后复盘和知识沉淀。对于企业而言，应急场景中业务恢复时间就是最大的价值，因此我们推荐可以按照以下思路进行场景的规划建设（详见图片）。

应急处置场景建设

三、老生常谈：数据治理

作为数据治理的倡导者和成熟度标准规范的编撰者，擎创科技一直在帮助企业做数据治理的咨询和服务。经过数年的探索和实践，擎创总结出了“点线面结合”的方法论，即整体面依标准、指导线看场景、专注点钻领域。

五大数据治理域

整体面：基于《金融机构信息系统运维数据治理能力成熟度模型与评估》全面评估各个能力项分值和成熟度

指导线：场景效果和解决的问题是度量各领域数据能力和价值的最好抓手

专注点：针对关注的告警、性能、配置、质量、模型五大领域进行重点分析和改进项识别

四、未来趋势：运维大模型

最后，谈一谈今年最为火爆的运维大模型。擎创认为大模型的构建首先要通过对开源大模型的参数进行微调，结合私域数据构建企业的运维知识库，再通过检索增强、知识增强、指令生成等方式，丰富大模型的运维能力。

运维大模型建设

通过各种实际问题去训练升级它的专业能力，使得大模型成为全面化运维专家的角色，为企业运维提供高效的解决方案和极具价值的决策辅助。

擎创科技，Gartner连续推荐的AIOps领域标杆供应商。公司专注于通过提升企业客户对运维数据的洞见能力，为运维降本增效，充分体现科技运维对业务运营的影响力。

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