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无人科技|华为AIOps，让“智慧”在网络中流淌


5G、AI、物联网、云等新技术的不断叠加 ， 让联接变得无处不在 ， 也让网络当中不断增加大量、种类繁多的新设备 ， 并大幅增加了网络的复杂性 。
随着“5G新基建”的加速实施 ， 数字经济发展迎来新动能 。 不仅推动投资消费的快速增长 ， 还将驱动各行各业的数字化转型升级 。 随之而来的是网络与业务的高复杂化与高质量的挑战 ， 运维能力的演进成为电信网络能否持续发展效能的关键影响因子 。
电信行业一直是网络智能化转型的探索者 ， 此前就一直在利用SDN、NFV和云技术 ， 来提升业务和网络敏捷性 ， 降低运维复杂性和成本 。 如自动驾驶网络 ， 就是电信用不通过应用多种智能技术从自动化迈向智能化的尝试 。
实际上 ， 网络变得越复杂 ， 一方面说明了网络与新兴科技结合愈加紧密 ， 作为新基建的“基石” ， 网络的价值得以日益凸显；而另一方面 ， 越是复杂的网络 ， 越让传统人力为主导的运维模式捉襟见肘 。 智能化运维能力的演进 ， 也成为了电信网络能否持续创新的关键 。

无人科技|华为AIOps，让“智慧”在网络中流淌
本文插图

所谓“欲善新基建 ， 必先利运维” 。 正是这些行业需求 ， 成就了AIOps智能运维表演的舞台 。 AIOps已成电信智能化转型的关键
早在2016年之前 ， Gartner就在其词库就添加了AIOps这一词条 ， 彼时AIOps是AlgorithmicIT Operations的缩写 ， 按照字面理解 ， AIOps是一种基于算法的运维方式 。 Gartner还预测 ， 到2020年 ， AIOps的采用率将会达到50% 。
研究机构marketsandmarkets的报告则显示：出全球AIOps市场规模 ， 到2023年将达到110.2亿美元 ， 这个数字显然代表着一个非常大的市场机遇 。
正是对AIOps智能运维模式的热望 ， 2018年在国内运维市场也层形成了一股风口效应 ， 在这一年里 ， 传统ITOM/ITSM厂商、新兴APM/NPM厂商、各大云厂商纷纷转战智能运维 ， 市场的热情 ， 进一步推动了AIOps智能运维被用户所认可 。
简单地说 ， AIOps是通过人工智能的方式 ， 对系统运行过程中所产生的数据 ， 运用AI和算法、运筹理论等相关技术 ， 对运维数据进行分析 ， 进一步提升运维效率的新一代运维手段和方法 。
它之所以对电信行业有足够的市场价值 ， 则是因为电信网络运维面临的挑战引发的 。
数据统计显示 ， 电信网络运维问题发现非常被动 ， 有75%的问题是由用户发现的 ， 而非电信运营商本身；同时 ， 网络故障根因定位更难 ， 日常运维有90%时间都花在了问题定位方面；而各专业运维支撑系统功能也面临开发周期长 ， 闭环流程自动化程度低的技术瓶颈 。 所以 ， 运营商们期望引入AI智能运维 ， 来实现主动维护和故障自愈 。
而从场景化的角度看 ， 网络运维也已成为电信领域最大的AI应用场景 。 因此 ， AIOps成为了电信行业运维智能化转型的趋势和共识 。 预计在未来五年内 ， 电信行业市场的运维系统和平台将加速AI 能力的升级 ， 成为电信领域AI 应用的核心场景 ， 投资占比可以达到60% 。
的确 ， 随着互联网业务的高速发展 ， 电信客户在业务场景上丰富多彩 ， 复杂和多变 ， 新业务和新场景也在不断涌现 。 导致运营商系统里面有大量软硬件模块、日志、监控告警指标也纷繁复杂 ， 无法提前做出预判 ， 也无法快速确定根因 ， 对AIOps的需求就愈发明显 。 四大价值 ， 读懂华为AIOps使能服务
华为早在2018年就提出了自动驾驶网络的理念 。 华为希望实现自动、自愈、自优的自治网络 ， 使能电信业务的敏捷创新、极致体验和自动运维 ， 并实现高效的资源和能源的利用 。
而华为AIOps 使能服务作为自动驾驶网络AI引擎NAIE的核心能力 ， 基于AI 平台 ， 提供了一系列的电信领域AIOps原子能力以及组合编排能力 ， 使能网络管控析单元、智能运维解决方案等运维系统 ， 最终帮助运营商打破原有的烟囱式建设方式 ， 将各专业运维系统的应用与AI 能力解耦 ， 采用分层的服务化架构对接共享数据中心 ， 集中提供AIOps 能力 ， 适配运维场景应用百花齐放的需求 。


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