【.com原创文章】6月21日，WOT2019全球人工智能技术峰会在北京JW万豪酒店准时拉开帷幕。作为2019全球技术人知名的线下交流峰会，本次大会紧紧围绕通用技术、应用领域、企业赋能三大核心篇章展开。来自全球的60多位AI一线专家齐聚一堂，与千余人分享深度学习、神经网络、视觉技术、无人驾驶、机器学习、算法模型、知识图谱等话题的技术内容.. 6月22日下午，企业赋能篇C会场AIOps分论坛，宜信研发架构师肖云鹏、F5Networks大中华区CTO吴景涛、创始人陈军&集集易CEO，三位前沿应用领域专家受邀进行了精彩演讲。会后会将各位专家的发言整理成文，希望他们发言的精华对大家有所帮助。 易信研发架构师肖云鹏：分布式主动感知在智能运维中的实践 肖云鹏将运维的发展分为四个阶段：人工阶段、标准化阶段、自动化阶段、智能化阶段。他说，现在最流行的概念就是智能运维。其实无论是AIOps还是ChatOps，都解决了同一个问题——运维的高复杂度和高效率之间的平衡。从工程角度看，运维异构性变强，需要引入第三方应用和各种设备。复杂度变得非常高，导致交付方式越来越高。人们寄希望于AIOps，希望将人工智能带入运维的重要环节，让机器像人一样参与其中，最终解决工程问题。 如果人们想要构建一个AIOps平台，他们应该构建什么样的架构？肖云鹏分享了宜信的IT运营架构。他透露，易信在底层采集大量数据，通过实时采集的分析工具，下发至技术中台、运维中台、数据智能中台。其中，数据智能中心在数据分析后产生大量的业务数据和其他类型的数据，而运维中心则主动响应研发和业务发起的所有请求，对上线进行系统管控。“我们搭建了一个通用的数据管道，把运维产生的有价值的数据传递给数据智能中台，然后数据智能中台会根据运维场景对数据进行分析，判断这些智能运维。维护需求。然后反馈给运维中心。”肖云鹏强调，宜信的设计不是在运维内部构建智能化能力，而是把这些数据转移到一个真正专业的平台上来做这件事，让数据智能平台可以构建一系列的模型和数据。 F5Networks大中华区首席技术官吴景涛：Probe-free实时应用大数据采集引擎落地实践及AIOps落地 F5大中华区首席技术官吴景涛强调如果客户使用F5作为数据作为无探针应用可视化的源码，F5可以在三个方面帮助客户：第一，助力运维，比如实现应用可视化、用户行为分析、性能管理等。其次，在业务方面，F5可以帮助企业的IT部门实现很多前沿的操作，把不可能变成可能，比如金融机构的实时风控，无探针的实时数据源等。-洗钱等业务，传统业务升级等，最重要的是AI的帮助。传统客户很难在AIOps上进行真正的全自动化操作，因为受限于数据采集的实时性、数据分析的准确性、网络管理和任意灰度的应用路由控制。技术限制等方面，但F5可以帮助客户全方位解决这些问题。 据他介绍，F5强大的TMOS架构将客户端的请求和服务器的响应放在了两个不同的TCP中，并在每个应用程序的前面安装了一个双栈架构。这样，F5就成为了DevOps的网络中键，介于WEB和APP之间，无需任何探针，通过API服务即可监控所有数据，对主键业务有很大帮助。吴景涛将给客户带来的价值分为四类：一是用户/网络体验监控，二是用户行为分析，三是应用性能管理，四是财务上的DC运营。 在演讲的最后，吴景涛也正式向听众推荐了F5的应用服务技术精英学院。F5应用服务技术精英学院聚集了F5架构师、行业资深分析师、大客户经理等优秀人才。环境的应用服务食谱。视频课程涵盖多云多活、应用安全、AI-Ops自动化运维三大领域，内容覆盖金融、电信、政企、高科技、物联网五大场景。新零售。目前，F5应用服务技术精英学院已在51学院区注册并开始正式对外推广。 LogEase创始人&CEO陈军：海量日志分析与智能运维 JunChen在演讲开始时表示，为了帮助大家拥有更高级的AIOps能力，LogEase打造了智能日志中心。他展示了智能日志中心的全景架构图。 在架构上，首先要支持尽可能多类型的数据采集和处理分析能力。LogEasy支持Linux/Windows/AIX/HPUX等多种平台的数据采集，也可以接入odbc/syslog/APM，甚至嵌入到手机APP中。 其次，需要配合一些CMDB数据，处理工单数据，方便业务运维层面的关联分析。他透露，经过收集，他们有几十种ETL方法来保证海量数据的实时访问，并且他们有自主研发的Beaver日志搜索引擎，速度是一般搜索引擎的5倍以上。基于这种访问，日志有数百条用于统计分析的SPL（搜索处理语言）指令。他将这部分视为AIOps的大脑。 ***在对外呈现方面，日志往往有大屏、告警推送、按需脚本执行、公共数据API和第三方平台，陈军认为这部分是AIOps的手笔。 在演讲的最后，陈军还提到，目前还无法找出大家关心的异常定位的理想根源。常规方法是依靠云平台和容器平台的指标采集来定位某台机器的问题，但还是需要具体机器分析。“从日志的角度，我们可以通过某台机器的一段日志来定位问题，但不是100%的根本原因，还需要后续查询分析。”他表示，打造智能日志中心，还需要提供更全面的统计分析和快速查询能力，完成对整体和细节运行状态的观察，实时捕捉变化。 以上内容是记者根据WOT2019全球人工智能技术峰会《AIOps》分论坛发言内容整理而成。更多完整WOT内容请关注51cto.com。【原创稿件，合作网站转载请注明原作者和出处为.com】
