必示科技受邀參加上海人工智能大會(huì)并分享金融行業(yè)AIOps落地經(jīng)驗(yàn)

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

本屆上海人工智能大會(huì)由中國(guó)科學(xué)技術(shù)協(xié)會(huì)指導(dǎo)，中國(guó)國(guó)際科技促進(jìn)會(huì)，中國(guó)民營(yíng)科技實(shí)業(yè)家協(xié)會(huì)專精特新專委會(huì)，長(zhǎng)三角人工智能發(fā)展聯(lián)盟，長(zhǎng)三角數(shù)字化轉(zhuǎn)型公共服務(wù)平臺(tái)主辦;上海市突出貢獻(xiàn)專家協(xié)會(huì)，上海市人工智能學(xué)會(huì)，上海市計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)，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(guó)際發(fā)展聯(lián)盟，上海大數(shù)據(jù)聯(lián)盟聯(lián)合主辦，是國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域產(chǎn)-學(xué)-研交融互動(dòng)的年度盛會(huì)。必示科技作為智能運(yùn)維企業(yè)代表，與現(xiàn)場(chǎng)的頂級(jí)學(xué)者和業(yè)內(nèi)著名技術(shù)大咖一道，共同探討人工智能的學(xué)術(shù)、人才、技術(shù)以及行業(yè)發(fā)展痛點(diǎn)，探討人工智能的發(fā)展路徑及未來(lái)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(yùn)維領(lǐng)域的落地與應(yīng)用》的演講中，分享了必示科技近幾年利用人工智能技術(shù)賦能金融運(yùn)維領(lǐng)域的產(chǎn)品落地經(jīng)驗(yàn)。

必示科技資深算法專家殷康璘博士

AIOps(智能運(yùn)維)的本質(zhì)是將AI技術(shù)與傳統(tǒng)IT運(yùn)維領(lǐng)域生態(tài)深度融合，利用AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)運(yùn)維數(shù)據(jù)服務(wù)和運(yùn)維專屬AI服務(wù)。企業(yè)通過(guò)構(gòu)建智能運(yùn)維平臺(tái)，加速智能運(yùn)維場(chǎng)景落地，助力運(yùn)維提質(zhì)增效，賦能行業(yè)數(shù)智化升級(jí)。

一方面，智能運(yùn)維既隸屬于國(guó)家的戰(zhàn)略領(lǐng)域，也是在銀行、證券、保險(xiǎn)等金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的大背景下運(yùn)維行業(yè)的發(fā)展方向，同時(shí)銀保監(jiān)會(huì)、中國(guó)人民銀行等機(jī)構(gòu)近兩年也在金融科技、數(shù)字化轉(zhuǎn)型等方面對(duì)智能運(yùn)維提出了實(shí)質(zhì)性的要求。另一方面，當(dāng)前新技術(shù)、新應(yīng)用導(dǎo)致IT系統(tǒng)環(huán)境管理規(guī)模、復(fù)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(yīng)混合架構(gòu)的管理要求，同時(shí)需要具備運(yùn)維數(shù)據(jù)分析的能力，這些對(duì)傳統(tǒng)運(yùn)維團(tuán)隊(duì)都提出了從技術(shù)到管理的全面挑戰(zhàn)。

智能運(yùn)維(AIOps)概念提出到實(shí)施落地已有多年，伴隨著業(yè)界一些AIOps項(xiàng)目的落地實(shí)施，業(yè)內(nèi)逐漸對(duì)智能運(yùn)維的價(jià)值、效果和建設(shè)路徑等方面產(chǎn)生疑惑。作為深耕于金融行業(yè)智能運(yùn)維產(chǎn)品研發(fā)與落地實(shí)施的國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)-必示科技，通過(guò)服務(wù)60余家金融頭部企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)，經(jīng)過(guò)多年的技術(shù)探索和工業(yè)實(shí)踐，總結(jié)出了聚焦智能運(yùn)維落地效果方面的方法論：即目標(biāo)明確、人機(jī)協(xié)同、多方協(xié)作、持續(xù)運(yùn)營(yíng)。

必示科技經(jīng)過(guò)持續(xù)的技術(shù)研發(fā)、工業(yè)實(shí)踐和產(chǎn)品迭代，推出了滿足AIOps事前、事中、事后階段均對(duì)“運(yùn)維系統(tǒng)穩(wěn)定性”產(chǎn)生價(jià)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(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。提前發(fā)現(xiàn)異常并生成故障預(yù)警，故障發(fā)現(xiàn)準(zhǔn)確率95%以上。平均故障發(fā)現(xiàn)時(shí)間下降至5分鐘內(nèi)，最快可達(dá)30秒。

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

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

必示智能監(jiān)控平臺(tái)通過(guò)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，支持?jǐn)?shù)十萬(wàn)級(jí)指標(biāo)實(shí)時(shí)檢測(cè)。通過(guò)智能檢測(cè)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)閾值調(diào)整，以及曲線特征自動(dòng)提取和選擇、聚類算法使用、自動(dòng)敏感度調(diào)整等技術(shù)創(chuàng)新，使故障發(fā)現(xiàn)準(zhǔn)確率95%以上，平均故障發(fā)現(xiàn)時(shí)間下降至5分鐘內(nèi)，最快可達(dá)30秒。從源頭上減少告警數(shù)量，提升告警發(fā)生時(shí)告警發(fā)現(xiàn)和處理效率，

通過(guò)智能摘要分析實(shí)現(xiàn)多維度多視角的告警分析報(bào)告。從傳統(tǒng)的盯告警列表變成看摘要報(bào)告，幫助一線運(yùn)維人員或者應(yīng)急值班經(jīng)理實(shí)現(xiàn)分鐘級(jí)的故障定界，加速故障排查和處置，特別適用于處理告警風(fēng)暴的場(chǎng)景。

在大規(guī)模故障發(fā)生時(shí)，通過(guò)針對(duì)重要業(yè)務(wù)，構(gòu)建告警智能分析大屏，實(shí)現(xiàn)從告警風(fēng)暴識(shí)別、告警路徑分析到可疑應(yīng)用推薦的全棧能力。而在重保場(chǎng)景下對(duì)告警數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)智能分析，從而保障業(yè)務(wù)的健康度和業(yè)務(wù)連續(xù)性。

發(fā)現(xiàn)即定位：故障定位分析

故障排查是運(yùn)維人員最復(fù)雜且最心累的工作。目前故障排查基本通過(guò)多團(tuán)隊(duì)協(xié)作，人工收集信息，并憑經(jīng)驗(yàn)做決策判斷，整個(gè)過(guò)程效率低，時(shí)間長(zhǎng)。必示智能故障分析平臺(tái)利用各種AI檢測(cè)技術(shù)，自動(dòng)化專家排障經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)70%以上故障的分鐘級(jí)精準(zhǔn)排查，降低故障恢復(fù)時(shí)間，減少業(yè)務(wù)損失。

傳統(tǒng)排障的典型場(chǎng)景是：凌晨3點(diǎn)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(gè)過(guò)程至少應(yīng)該10-15分鐘。而二線值班工程師排障過(guò)程更是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷，需要多團(tuán)隊(duì)寫作、人工收集信息，并憑借經(jīng)驗(yàn)做判斷決策，排障時(shí)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(tái)可以通過(guò)告警拓?fù)湔宫F(xiàn)和自動(dòng)根因推薦，提升排障效率，實(shí)現(xiàn)分鐘級(jí)排障。通過(guò)排障圖的方式固化排障經(jīng)驗(yàn)，來(lái)沉淀運(yùn)維專家經(jīng)驗(yàn)。當(dāng)故障發(fā)生時(shí)可按照排障圖去自動(dòng)摸排根因，像運(yùn)維專家親臨現(xiàn)場(chǎng)。同時(shí)，通過(guò)自動(dòng)識(shí)別CMDB數(shù)據(jù)的缺失、異常和錯(cuò)誤，自動(dòng)判斷關(guān)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(fēng)險(xiǎn)：必示風(fēng)險(xiǎn)感知平臺(tái)

70%以上運(yùn)維生產(chǎn)事故是由變更引起，目前變更問(wèn)題發(fā)現(xiàn)主要靠人工檢查和經(jīng)驗(yàn)判斷的方式經(jīng)常出現(xiàn)錯(cuò)查漏查的情況，必示智能變更風(fēng)險(xiǎn)感知平臺(tái)通過(guò)人機(jī)協(xié)同的方式幫助運(yùn)維人員減少90%的變更驗(yàn)證時(shí)間并有效發(fā)現(xiàn)60-80%的變更風(fēng)險(xiǎn)隱患。

某客戶在部署風(fēng)險(xiǎn)感知平臺(tái)后，在某應(yīng)用系統(tǒng)夜間變更，風(fēng)險(xiǎn)感知平臺(tái)在變更后10分鐘啟動(dòng)變更風(fēng)險(xiǎn)檢查，針對(duì)該系統(tǒng)和相關(guān)交易碼的業(yè)務(wù)指標(biāo)在變更前后的變化進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)變更后該系統(tǒng)業(yè)務(wù)指標(biāo)與多個(gè)易碼業(yè)務(wù)指標(biāo)均存在明顯異常，包括系統(tǒng)級(jí)風(fēng)險(xiǎn)4項(xiàng)、交易碼風(fēng)險(xiǎn)7項(xiàng)、主機(jī)風(fēng)險(xiǎn)72項(xiàng)。提醒客戶關(guān)注變更異常問(wèn)題。管理員和項(xiàng)目組確認(rèn)問(wèn)題后，及時(shí)進(jìn)行了版本回退，避免了嚴(yán)重運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生。

必示變更風(fēng)險(xiǎn)感知平臺(tái)提供靈活的任務(wù)模板編排能力，基于運(yùn)維專家對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的理解和風(fēng)險(xiǎn)檢查經(jīng)驗(yàn)，內(nèi)置豐富的風(fēng)險(xiǎn)檢查智能算子，能夠封裝不同領(lǐng)域?qū)ο?、不同類型指?biāo)，支持用戶根據(jù)自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)、場(chǎng)景需求來(lái)積極探索人機(jī)協(xié)同模式下的更多個(gè)性化風(fēng)險(xiǎn)感知場(chǎng)景，提升場(chǎng)景上線效率，加速場(chǎng)景落地。

總結(jié)：

必示科技的智能運(yùn)維產(chǎn)品矩陣，利用人工智能技術(shù)賦能金融行業(yè)的運(yùn)維系統(tǒng)，平臺(tái)產(chǎn)品包括：提前發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)-智能風(fēng)險(xiǎn)感知平臺(tái)、事件發(fā)生即發(fā)現(xiàn)-智能監(jiān)控平臺(tái)&智能事件管理平臺(tái)、發(fā)現(xiàn)即定位-智能故障分析平臺(tái)，從事前預(yù)警和預(yù)防、事中快速發(fā)現(xiàn)和定位、事后經(jīng)驗(yàn)知識(shí)沉淀三個(gè)方面助力企業(yè)提升智能運(yùn)維平臺(tái)能力，降低MTTR，延長(zhǎng)MTBF。

未來(lái)，必示科技進(jìn)一步明確“具有清晰可度量的運(yùn)維價(jià)值”的產(chǎn)品定位, 以人工智能技術(shù)和工匠精神，推動(dòng)智能運(yùn)維產(chǎn)品力和創(chuàng)新力的提升，助力金融企業(yè)系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)防范，加速必示智能運(yùn)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