龙虎和规则宜信代表受邀出席2018互联网金融专场沙龙 分享“如何设计AIOps平台架构

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  3月31日,由互联网知名技术“高效运维社区”主办的面向金融科技机构中高端IT技术人才的“2018互联网金融专场沙龙”在京召开。自去年9月宜信开源AIOps三大利器(UAVStack、Wormhole、DBus)刚刚,UAVStack等开源软件受到广泛关注,不少企业不可能 试用,甚至部署到生产并建立了AIOps的基础。本次大会上,宜信技术研发中心研发总监张真受邀出席,就相关企业有点硬关心的“怎么可否设计AIOps平台架构”现象图片进行深度1剖析。这是宜信首次对外分享AIOps平台架构层面的关键细节,旨在推动行业技术一齐成长,为互联网金融企业以及相关行业的智能运维发展提供现实的指导。

  活动现场,张真分别通过展示“纷繁交错”的服务流图谱(描述应用/服务之间的关联关系)以及分析经典运维的数据应用架构存在的现象图片,向解读了AIOps平台架构设计 的六大技术难点:怎么可否获取高质量、高时效的数据;怎么可否应对AI“工程化”的僵化 性;度数据的关联难度大;机器学习模型的训练困境;怎么可否实现运维场景的实时;遗留技术栈,混合架构增大僵化 性。

  张真介绍道,宜信在进行AIOps平台架构设计 时,这麼来太满 围绕上述难点进行开展的。宜信的智能运维三步曲是:全维,全维关联,全维智能。全维通过统一架构设计 体系,完成指标(Metrics)、调用链(Tracing)、日志(Logging)这三大类数据的架构设计 ,了时效、对齐和品控。任务机器人的建设是为了支持后另另一五个阶段。全维关联通过架构设计 从设备,应用,程序的现实描述以及它们的关联关系,结合微智能知识图谱技术,实现系统对现实的增强,许多数据也叫画像数据(Profiling),进而利用画像数据实现对指标、调用链、日志等数据的实时关联。全维智能,一方面通过对接大数据平台实现对机器学习模型的训练,一齐将知识图谱和机器学习模型成可插拔式的服务,以实现对任务机器人“决策能力”的持续交付。

  此次会议的内容不但为从事智能运维领域研究的企业提供了架构设计 的参考案例,加速技术衍生和创新;也帮助许多这麼人工智能工程能力的企业免去了高昂的“试错”成本,使之可不可否 结合宜信的开源软件UAVStack等(开源参考:)和AIOps平台参考架构来落地自己的智能运维体系。

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