AI 时代，AIOps 热炒，运维应该关心的是什么：
AIOps 到底是什么？
AI 和 Ops 究竟是什么关系？
AIOps 到底会带来哪些改变（颠覆 or 提升）？
按照 Gartner 的定义，AIOps 是 Algorithmic IT Operations，但是在人工智能时代，可能很多的人会把 AI 理解成 Artificial Intelligence，不去纠结定义，本质上，想要表达的意思是一样的，就是 让运维具备机器学习和算法的能力。
如果直观的理解 AI 和 Ops 的关系，类比到人，AI 相当于人的大脑，我们手脚和躯干是执行系统，大脑负责决策判断，手脚躯干负责完成大脑下发的动作指令。
我们可以稍微停顿再思考一个场景，无人驾驶是怎么样的？
不难得到答案，AI 更多的是根据路况做决策判断，然后将这些指令下发给汽车自身的驾驶系统（如左转、右转、倒车、油门、刹车等）。在一定条件下（如完善的交通规则、良好的公民素质等），基于海量的数据和优秀的算法，机器学习做出的判断会比人更加高效和准确（至少机器不会因为疲惫而造成反应迟钝等等）。
解释到这里，以此类推，就不难理解 AI 和 Ops 的关系了。
●“基于专家经验”到“基于机器学习”的转变
前面提到，AI 发挥的作用是，动态变化场景的复杂条件下，能够做出高效准确的决策判断。回到运维上来，我们现在常看到的监控告警、根因分析、日志异常检测、报警聚合、容量预测、故障预测等等，这些都是要基于海量的线上运行时数据，做出分析判断的，所以在这一块，我们会看到大量的跟 AI 结合的 AIOps 的解决方案，特别是智能监控。
而对于一些静态化的配置（CMDB、应用配置管理等），或者按照标准的流程规范，按部就班就可以完成的事情，比如持续集成、发布和部署等等，这些其实就没有必要硬跟 AI 本身扯上什么关系了，但是不是也完全没有任何关系呢？也不一定，后面会看到。
下面以智能监控方面的例子来说明一下，我理解的一整套的 AIOps 应该是什么样子。
参考说明：以下参考 http://www.infoq.com/cn/，搜“赵宇辰”
发现问题―机器学习算法在异常检测中的应用
从“基于专家（人）经验”演化成“基于机器学习”的判断和分析模式，举个监控告警规则设定的例子。
通常处理一个问题，抽象出来就是以下三个环节，我们就从这三个环节一步步分析我们要做的具体的事情：
a、传统模式下基于人的经验，是基于固定阈值的设定，比如 CPU 高于 80% 就告警，Load 超过 Core 的 2 倍就告警等等，而这个 80% 和 2 倍，就是基于人的经验设定的，说的高端一些是专家经验。而这种经验的适配性其实是很差的，不同的应用和场景的阈值可能又不一样，大量个性化的配置就出现了，当达到一定规模时，人工基本是不可维护的。
b、发现了这种适配性不好，可以采用动态阈值判断，比如 3-sigma，或者分段 3-sigma，这个时候算法可以根据正态分布的概率，自动的调整告警阈值。但是，这样的算法容易忽略周期性和趋势，比如大促时的各项监控值一定是非常高的，而春节等假期又是非常低的，这时的监控点的分布极有可能是在正态分布之外的，如下图的个别节点就很难识别是否异常。
c、继续改进，到这个阶段，就可以引入一些机器学习算法了，比如基于指数平滑的二次平滑、三次平滑算法，基于分解的傅里叶分解、小波分解算法等，基于深度学习的前馈神经网络、循环神经网络 RNN 算法等，还有其它算法等等，这个时候，算法就需要通过大量的线上历史数据进行训练，以便得出相对准确的告警策略。
d、如此多的算法，到底应该选择那个？这个时候又引入了一类机器学习算法，自动模型选取的分类算法。多个算法同时进行训练，针对不同的场景，每一种算法的效果会不同，这时根据与历史结果的对比，调整每个算法的权重，最终得出一个共同决策结果。如下图所示：
在 c 和 d 阶段，已经可以引入机器学习的算法，并会通过大量历史数据的训练，让算法能够相对准确的进行异常检测，自动生成告警策略。
分析问题―RCA 根因分析
第一个阶段是发现问题，这个阶段是针对单个异常信息的，比如单个的 meric 异常、单个应用进程异常、单个应用日志信息的异常等。但是实际情况下，通常一个部件发生异常，有可能会导致周边依赖的部件会同时异常，而且会同时导致 N 个的指标异常和告警。
比如，DB 一条慢 SQL 超时，DB 会告警、依赖 DB 的应用因为连接阻塞也会告警，RT 告警、QPS 异常告警、Load 告警，JVM 告警等等多个指标异常，而且有可能一整个集群都在告警，收告警的人也很多，DBA、PE、开发、SA 等等，再复杂一点，同一时间点，可能还有线上变更操作，如应用在做发布、DB 在执行 DDL、DML 等等。
这个时候，在一个分布式系统里，我们发现了问题，但是问题根因在哪里，就变得十分重要了，这个确认不了，就没法进行止损和故障消除。而且这个定位过程一般是非常非常痛苦的，越漫长越痛苦，但凡处理过故障的同学都会有深刻的切身体会。之前我们通常只是说要做告警收敛，简单和常见场景下靠人的经验是容易判断的，但是复杂情况下，还是得借助机器学习相关的算法，且系统越庞大、越复杂，靠人和专家会越来越无力。
这个时候就需要一套根因分析 RCA 框架来帮我们做这方面的分析工作，宇辰老师给出的建议是 Monitor Everything，然后根据相关性和决策树方面的算法进行根因分析，这块从分享内容看，在业界也是有比较成熟的分析算法。下面给出我的理解，直接看下图：
推荐阅读：清华大学裴丹老师的《基于机器学习的智能运维》
解决问题―通过运维体系和场景去执行动作
上面两个部分，我们更加精准的发现和分析了问题，那接下来，我们就该解决问题了，准确的说是做解决问题的动作，这个动作谁来做呢，当然是 Ops 运维体系发挥作用了，比如：
a、容量不足，要做扩容动作，或者降级或限流动作
b、发现某台或部分机器 CPU 或内存异常，那做下线动作
c、有慢 SQL，那要尽快执行 Kill 动作
d、代码有 bug？赶紧回滚，或者重新发布修改 bug 的代码
e、。。。。。
如果说前面的两个阶段要看算法的效率和准确度是不是高，到了这个阶段，就看解决问题的动作执行是快是慢了，这个取决于啥呢？当然 取决于我们的整个运维和稳定性体系是否高度自动化，是否高度完善。如果高度完善，在第二步分析问题发现根因后，应该可以跟一个运维的预案场景关联，自动触发预案的执行。做的再好一点，可以做到 AI 的预测，提前识别出可能会发生的问题，提前将预案执行完成。如果能做到这个程度，我想也算是很牛 x 的 AIOps 体系了。
当然，在发现问题和分析问题阶段，也会依赖基础的运维体系，比如日志采集、全链路跟踪、CMDB 和应用配置管理的元数据信息等等。
下面一张图完整说明下我对 AIOps 体系的理解：
建议
1、AIOps 的发展一定是一个长期演进的过程，AI 是 Ops 的有力补充，进一步降低运维的工作强度和压力，但是 AIOps 一定建设在高度自动化和完善的运维体系之上的，是一个演进的过程，不会是一个跳跃性的过程，产生一个完全颠覆性的 AIOps 模式，将现有的 Ops 体系替代掉。
2、从公司的角度，先集中精力建设好运维自动化体系，效率的问题解决了，再考虑更高层次的建设，就好比先解决温饱问题，再追求小资生活，这一点前两天毕玄大师的文章也表达了这个观点，我是灰常认同的。当然如果人力、精力有富余，做一些前期的预研和投入是没问题的，但不要本末倒置。至于大厂，人家早就投入 N 多年开始研究了，其中百度做的绝对是标杆。
3、从个人角度，机器学习和 AI 的知识和技术还是要花一些个人精力去学习的，凡是会让我们的生活变得更美好的技术必然会有极强的生命力，也必然代表着未来技术发展趋势，AI 就是其中之一。