近年來運維技術飛速發(fā)展，運維團隊大多建設好了各種系統，虛擬化、容器化、持續(xù)集成等等。但是如何有效的利用這些系統最終實現站點的高可用、高性能、高可擴展?隨著智能化技術的發(fā)展，為了解決上述運維領域的問題，智能運維的呼聲越來越高。
在日志易產品總監(jiān)饒琛琳看來，目前國內智能運維發(fā)展還處于一個探索階段，要想盡快在智能運維領域有所突破，首先要重點做好監(jiān)控系統和告警系統，并利用機器學習算法進行快速監(jiān)控和排障。
饒琛琳對智能運維的發(fā)展，做了三個階段的預測：
智能地判斷告警
傳統的 IT 運維需要管理大量的告警，極大地分散了企業(yè)的注意力，消耗運維人員大量的時間和創(chuàng)新力。想辦法高效地解決一天收到幾千封告警郵件的情況，把運維人員從紛繁復雜的告警和噪音中解脫出來， 是一個能夠迅速產生價值的思路。
智能地判斷告警，而不是依據經驗設定閾值，設定告警閾值是一項耗時耗力的工作，需要運維人員在充分了解業(yè)務的前提下才能進行，還得考慮業(yè)務是不是平穩(wěn)發(fā)展狀態(tài)，否則一兩周改動一次，運維工程師將會疲于奔命。
日志易剛剛發(fā)布的1.10.1版本，對告警的管理和統計做了很大改進，不同顏色代表不同等級告警，用戶可以非常直觀的看到不同優(yōu)先級別的告警數量占比與處理進程。另外，為了應對告警風暴，日志易設有一套告警規(guī)則，根據告警屬性分類收起，保證用戶能夠直觀瀏覽到最新告警的概況。
日志易饒琛琳：運維的未來是智能運維
日志易的告警機制，不僅提供了豐富的告警類型，如基線告警、SPL(搜索處理語言Search Processing Language)告警，還針對企業(yè)版用戶提供了告警轉發(fā)接口，將日志易系統的告警通過HTTP接口POST給接收機器，從而非常方便的與客戶現有的告警監(jiān)控系統相集成。
智能地定位故障
現在的故障定位完全依賴于人的經驗和CMDB的完備性，但維護一個復雜的CMDB本身又是大難題。智能運維應該可以從相關性分析等方面，輔助運維人員快速定位故障。
日志易1.10.1版本發(fā)布了一個新功能——基于聚類算法的日志模式發(fā)現。借助機器學習技術讓運維更智能。
新版本在搜索界面上，添加了一個切換標簽“模式”。根據搜索結果的數據間相似度，該功能采用聚類算法對日志進行聚類合并，形成一個個包含相似數據的數據集，方便用戶在查看種類繁多的搜索結果時，進行快捷的模式行為分析。
通過算法快速幫助使用者找到數據中隱藏的規(guī)律，這將大大節(jié)省工作量，提高分析效率。
日志易饒琛琳：運維的未來是智能運維
基于自然語言處理的自動反饋機制
利用一些 NLP(自然語言處理)技術，對自然語言寫成的故障報告進行處理，自動反饋到智能運維系統里。這一點可能是更遙遠的一個設想，但會是將來發(fā)展的一條道路。
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