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前言：
大家好，今天是除夕夜。你是否已经坐在家里享受团圆的喜悦呢？还是你们正在重逢的路上？不管怎样，小编首先祝大家新年身体健康、平安、成功~
（资料图）
熟悉我们的朋友一定知道，《老杨说运维》系列去年已经更新了多次，在后台得到了很多朋友的认可和真诚的建议。所以尽管已经是除夕夜了，小编还是有动力继续为大家更新。
这次给大家分享的主题是《AIOps如何助力实现全面可观测性》，分两期呈现。希望能给大家带来一些思考的火花。
随着数字经济的快速发展，企业数字化转型已成为必然趋势。从传统运维向智能运维（AIOps）发展的过程中仍面临诸多挑战。
从业务层面来看，比如监控误报漏报较多、缺乏趋势预测能力、综合根因定界定位分析手段少、资源利用规划方法少等；
深入剖析运维系统现状发现，运维数据数量庞大、多样、分散。此外，新旧业态的碰撞、业务视角的差距，使得数据治理困难、运营分析困难。
此外，在数字化转型过程中，运维双重状态（即敏感状态和稳定状态）的并存也给企业的数字化业务带来了巨大的挑战。
管理大师彼得·德鲁克曾经说过：“如果你无法衡量它，你就无法管理它。”在智能运维的管理决策方面，想要做好管理，首先要Measure它，而这就是Gartner较早提出的可观测性的概念。
Gartner在今年的报告中提到，可观测性正逐渐成为企业智能运维的高度优先项目。究其原因，是因为企业的业务发展中会出现很多不可预测的情况。要求企业重点加强数字化能力的自动检测、可观察、可修复。可观测性作为极其关键的一环，以其大幅提升运维事务处理效率的优势，正在逐步取代传统的监控工具。 Gartner预测可观测性将在未来2-5年内进入成熟阶段。届时，智能化运维的整体水平将发生转变。
从字面上讲，可观察性是通过检查系统的输出来测量系统内部状态的能力。该能力的原型是企业数字化转型过程中较早重视的数据可视化能力，即通过决策大屏，将数据以可视化的形式呈现，如图表、曲线图、地图等，使运维人员能够更轻松地理解数据、统计并利用数据更准确有效地传达和沟通信息。
可观察性不仅仅是简单的可视化。它基于可视化的本质能力，将数据三大支柱（指标、日志、跟踪）进行关联和整合，使业务决策有据可依，记录和解读更加准确。通过根本原因分析，业务组件中的事务流更加清晰可见。同时，通过整理CMDB可以获得第四支柱数据（资源扩展）。最终，这四大数据支柱共同构成了一个以业务为中心、自上而下的观察模型。
对商业价值的日益关注要求纯粹的可视性必须升级为数据驱动的洞察能力。在这个过程中，可观察性的价值会逐渐体现出来。
(1) 将数据转换为答案
在决策层面，我们从业务角度观察全局，然后利用可人工干预的算法模型来收敛警报，分析历史数据，重点定位根本原因源头，结合AI的短期趋势预测，然后利用资源规划功能获得未来趋势的预测结果，实现主动数据预测。
(2)数据处理过程更加灵活
它集成了数据任务编排和调试能力、交互式检测模型调优和管理以及基于场景的编排引擎，实现白盒数据访问、处理和输出，完成任务诊断。还可以及时反馈异常检测结果，精细调整日志检测方式。最终在各种运维场景下形成定制化的可观察编排引擎，可以灵活匹配业务场景，实现数据的综合处理。
(3)实现高效的跨团队协作
通过统一的观察视角，可以建立与运维业务相关的规则引擎，基于组织架构完成权限配置，按照团队分工分配任务，形成基于战略和需求的协作体系，维护业务运营的效率。
(4)实时大范围观测
通过集流批处理、集群和多中心部署于一体的高性能计算引擎，异常检测模型实时更新和训练，能够稳定高效地适应多中心等复杂环境。当大规模业务数据进入时，可以有效地进行响应操作。
*本文部分内容来自“两国IT联盟”
青创科技，Gartner持续推荐的AIOps领域标杆供应商。公司致力于协助企业客户提高对运维数据的洞察，优化运维效率，充分体现技术运维对业务运营的影响。
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