“數(shù)智互聯(lián)，瞰見未來”2023第六屆上海人工智能大會近日圓滿閉幕，必示科技作為智能運維行業(yè)代表企業(yè)，受邀出席并分享題為《AI賦能金融運維領域的落地與應用》的主題演講。

本屆上海人工智能大會由中國科學技術協(xié)會指導，中國國際科技促進會，中國民營科技實業(yè)家協(xié)會專精特新專委會，長三角人工智能發(fā)展聯(lián)盟，長三角數(shù)字化轉(zhuǎn)型公共服務平臺主辦;上海市突出貢獻專家協(xié)會，上海市人工智能學會，上海市計算機學會，上海士研管理咨詢有限公司承辦;中小銀行互聯(lián)網(wǎng)金融(深圳)聯(lián)盟，“一帶一路”信息產(chǎn)業(yè)國際發(fā)展聯(lián)盟，上海大數(shù)據(jù)聯(lián)盟聯(lián)合主辦，是國內(nèi)人工智能領域產(chǎn)-學-研交融互動的年度盛會。必示科技作為智能運維企業(yè)代表，與現(xiàn)場的頂級學者和業(yè)內(nèi)著名技術大咖一道，共同探討人工智能的學術、人才、技術以及行業(yè)發(fā)展痛點，探討人工智能的發(fā)展路徑及未來愿景。

在“數(shù)字賦能”AI+金融科技主題論壇上，必示科技資深算法專家殷康璘在題為《AI賦能金融運維領域的落地與應用》的演講中，分享了必示科技近幾年利用人工智能技術賦能金融運維領域的產(chǎn)品落地經(jīng)驗。

必示科技資深算法專家殷康璘博士

AIOps(智能運維)的本質(zhì)是將AI技術與傳統(tǒng)IT運維領域生態(tài)深度融合，利用AI技術實現(xiàn)運維數(shù)據(jù)服務和運維專屬AI服務。企業(yè)通過構(gòu)建智能運維平臺，加速智能運維場景落地，助力運維提質(zhì)增效，賦能行業(yè)數(shù)智化升級。

一方面，智能運維既隸屬于國家的戰(zhàn)略領域，也是在銀行、證券、保險等金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大背景下運維行業(yè)的發(fā)展方向，同時銀保監(jiān)會、中國人民銀行等機構(gòu)近兩年也在金融科技、數(shù)字化轉(zhuǎn)型等方面對智能運維提出了實質(zhì)性的要求。另一方面，當前新技術、新應用導致IT系統(tǒng)環(huán)境管理規(guī)模、復雜性、要求迅速提升，傳統(tǒng)的“監(jiān)、管、控”工具需要調(diào)整以適應混合架構(gòu)的管理要求，同時需要具備運維數(shù)據(jù)分析的能力，這些對傳統(tǒng)運維團隊都提出了從技術到管理的全面挑戰(zhàn)。

智能運維(AIOps)概念提出到實施落地已有多年，伴隨著業(yè)界一些AIOps項目的落地實施，業(yè)內(nèi)逐漸對智能運維的價值、效果和建設路徑等方面產(chǎn)生疑惑。作為深耕于金融行業(yè)智能運維產(chǎn)品研發(fā)與落地實施的國家高新技術企業(yè)-必示科技，通過服務60余家金融頭部企業(yè)的經(jīng)驗，經(jīng)過多年的技術探索和工業(yè)實踐，總結(jié)出了聚焦智能運維落地效果方面的方法論：即目標明確、人機協(xié)同、多方協(xié)作、持續(xù)運營。

必示科技經(jīng)過持續(xù)的技術研發(fā)、工業(yè)實踐和產(chǎn)品迭代，推出了滿足AIOps事前、事中、事后階段均對“運維系統(tǒng)穩(wěn)定性”產(chǎn)生價值和效果的必示智能產(chǎn)品矩陣。

發(fā)生即發(fā)現(xiàn)：智能監(jiān)控

必示智能監(jiān)控產(chǎn)品對實時數(shù)據(jù)流進行動態(tài)監(jiān)測。提前發(fā)現(xiàn)異常并生成故障預警，故障發(fā)現(xiàn)準確率95%以上。平均故障發(fā)現(xiàn)時間下降至5分鐘內(nèi)，最快可達30秒。

告警管理是運維過程中不可或缺且耗時耗力的工作。傳統(tǒng)告警管理平臺，多數(shù)僅聚焦于告警的集中管控，缺乏對告警的分析及結(jié)論推薦。必示智能事件管理平臺，在實現(xiàn)告警全生命周期集中管控的基礎上，結(jié)合先進的告警分析算法，實現(xiàn)“關鍵告警一屏清”、“故障排查有方向”、“告警治理有保障”等運維目標。

某銀行使用必示智能運維產(chǎn)品后，無論從系統(tǒng)覆蓋和監(jiān)控點的數(shù)量、分析維度均有較大幅度的提升，同時分析鏈路上也從調(diào)用鏈路分析升級到了全局交易鏈路分析。

必示智能監(jiān)控平臺通過無監(jiān)督學習算法，支持數(shù)十萬級指標實時檢測。通過智能檢測實現(xiàn)動態(tài)閾值調(diào)整，以及曲線特征自動提取和選擇、聚類算法使用、自動敏感度調(diào)整等技術創(chuàng)新，使故障發(fā)現(xiàn)準確率95%以上，平均故障發(fā)現(xiàn)時間下降至5分鐘內(nèi)，最快可達30秒。從源頭上減少告警數(shù)量，提升告警發(fā)生時告警發(fā)現(xiàn)和處理效率，

通過智能摘要分析實現(xiàn)多維度多視角的告警分析報告。從傳統(tǒng)的盯告警列表變成看摘要報告，幫助一線運維人員或者應急值班經(jīng)理實現(xiàn)分鐘級的故障定界，加速故障排查和處置，特別適用于處理告警風暴的場景。

在大規(guī)模故障發(fā)生時，通過針對重要業(yè)務，構(gòu)建告警智能分析大屏，實現(xiàn)從告警風暴識別、告警路徑分析到可疑應用推薦的全棧能力。而在重保場景下對告警數(shù)據(jù)進行實時智能分析，從而保障業(yè)務的健康度和業(yè)務連續(xù)性。

發(fā)現(xiàn)即定位：故障定位分析

故障排查是運維人員最復雜且最心累的工作。目前故障排查基本通過多團隊協(xié)作，人工收集信息，并憑經(jīng)驗做決策判斷，整個過程效率低，時間長。必示智能故障分析平臺利用各種AI檢測技術，自動化專家排障經(jīng)驗，實現(xiàn)對70%以上故障的分鐘級精準排查，降低故障恢復時間，減少業(yè)務損失。

傳統(tǒng)排障的典型場景是：凌晨3點20.一線值班人員接到oracle告警并電話通知二線值班工程師，二線要起床從賓館趕到ECC，登錄到Grafana查看具體原因。這個過程至少應該10-15分鐘。而二線值班工程師排障過程更是根據(jù)經(jīng)驗判斷，需要多團隊寫作、人工收集信息，并憑借經(jīng)驗做判斷決策，排障時間也因故障程度和排障難度而不受控制。

必示故障分析平臺可以通過告警拓撲展現(xiàn)和自動根因推薦，提升排障效率，實現(xiàn)分鐘級排障。通過排障圖的方式固化排障經(jīng)驗，來沉淀運維專家經(jīng)驗。當故障發(fā)生時可按照排障圖去自動摸排根因，像運維專家親臨現(xiàn)場。同時，通過自動識別CMDB數(shù)據(jù)的缺失、異常和錯誤，自動判斷關鍵告警缺失，為數(shù)據(jù)治理提供依據(jù)和方向。某銀行銀行使用智能故障分析系統(tǒng)快速發(fā)現(xiàn)故障后，在接到告警后的處置情況如下：

提前發(fā)現(xiàn)風險：必示風險感知平臺

70%以上運維生產(chǎn)事故是由變更引起，目前變更問題發(fā)現(xiàn)主要靠人工檢查和經(jīng)驗判斷的方式經(jīng)常出現(xiàn)錯查漏查的情況，必示智能變更風險感知平臺通過人機協(xié)同的方式幫助運維人員減少90%的變更驗證時間并有效發(fā)現(xiàn)60-80%的變更風險隱患。

某客戶在部署風險感知平臺后，在某應用系統(tǒng)夜間變更，風險感知平臺在變更后10分鐘啟動變更風險檢查，針對該系統(tǒng)和相關交易碼的業(yè)務指標在變更前后的變化進行分析，發(fā)現(xiàn)變更后該系統(tǒng)業(yè)務指標與多個易碼業(yè)務指標均存在明顯異常，包括系統(tǒng)級風險4項、交易碼風險7項、主機風險72項。提醒客戶關注變更異常問題。管理員和項目組確認問題后，及時進行了版本回退，避免了嚴重運行風險的產(chǎn)生。

必示變更風險感知平臺提供靈活的任務模板編排能力，基于運維專家對業(yè)務場景的理解和風險檢查經(jīng)驗，內(nèi)置豐富的風險檢查智能算子，能夠封裝不同領域?qū)ο?、不同類型指標，支持用戶根?jù)自身業(yè)務特點、場景需求來積極探索人機協(xié)同模式下的更多個性化風險感知場景，提升場景上線效率，加速場景落地。

總結(jié)：

必示科技的智能運維產(chǎn)品矩陣，利用人工智能技術賦能金融行業(yè)的運維系統(tǒng)，平臺產(chǎn)品包括：提前發(fā)現(xiàn)風險-智能風險感知平臺、事件發(fā)生即發(fā)現(xiàn)-智能監(jiān)控平臺&智能事件管理平臺、發(fā)現(xiàn)即定位-智能故障分析平臺，從事前預警和預防、事中快速發(fā)現(xiàn)和定位、事后經(jīng)驗知識沉淀三個方面助力企業(yè)提升智能運維平臺能力，降低MTTR，延長MTBF。

未來，必示科技進一步明確“具有清晰可度量的運維價值”的產(chǎn)品定位, 以人工智能技術和工匠精神，推動智能運維產(chǎn)品力和創(chuàng)新力的提升，助力金融企業(yè)系統(tǒng)運行風險防范，加速必示智能運維矩陣，在金融行業(yè)高質(zhì)量落地，助力金融企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

審核編輯黃宇