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和听云CTO共同探讨新基建形势下的人工智能和大数据应用

2020-10-30 13:35 TOM   

10月24日,由国内知名IT高管社群——IT东方会举办的《人工智能和大数据应用高峰论坛》在北京举行,共同探讨人工智能和大数据的发展与挑战,分享新基建背景下AI和大数据技术应用创新实践。听云CTO陈靖华参与圆桌讨论,与其余几位专家一起探讨新基建形势下的人工智能和大数据应用。

和听云CTO共同探讨新基建形势下的人工智能和大数据应用

目前,国家在大力倡导和推进AI新基建企业的数字化转型,陈靖华表示:AI的新基建应该包含从底层到上层的一些应用,最底层可能包含AI的算法,上面的芯片技术最终可能是提供AI这部分的算力以及基础设施,再往上我们所用的这些,比如基于开源的,或是基于商用的AI开发框架,这部分可能是AI新基建这部分底层需要去提供的一些能力以及建设的一些内容,但是最重要的还是它上面AI应用在不同的行业不同的场景下的情况,这部分跟每个人或者是跟每个最终用户直接相关的部分。

和听云CTO共同探讨新基建形势下的人工智能和大数据应用

陈靖华说:“这几年随着数字化的发展,实际是云的发展变革,基本上所有的企业可能都把原来的IDC搬到云上,云上的这些资源可能会从原来的虚机变成容器,其实云变得容器化以后,就让以前的运维会变得非常难,特别是在应用上的运维,我们过去几年一直是在做APM,APM目的就是帮助用户在性能出现问题的时候,快速能去定位到问题。从原来的几天缩短到几分钟,但是随着云资源的快速扩张以及应用部署,比如说部署在docker容器里面容器化以及应用的微服务化,从原来单体的应用变成了一个非常多调用链、非常复杂的一个应用,在这个场景下再去用原来基于人肉或是基于统计学的一些数据分析,就很难在出现故障,或是在性能出问题的时候去定位到问题。

这些也就是为什么听云这几年一直在做AIOps的原因。过去的几年里,我们逐渐从APM转向AIOps,它其实是利用了AI的能力去帮助运维人员和研发人员,在应用出现问题时,能快速的识别发现,同时能够对问题进行快速定位,究竟是硬盘上问题,还是一个应用代码写错了的问题,在Gartner的技术成熟度的曲线上,AIOps还属于上升期。而APM已经到了缓慢的光明期,它已经成为了一个比较成熟的技术。AIOps在现阶段来说,对整个行业还是比较新的技术。听云现在可以做到对一些指标的异常监测,我们的应用系统里面可能会有很多服务器、硬盘、CPU、内存等等,这些对我们来说都是不同的持续指标,以前对持续指标监控的时候,需要运维人员去设一个预值,比如说超过这个值进行告警,但是现在已经变得越来越不可能,因为我们要告警的指标太多了。不可能每个去预设,并且这些波动实际上是有一些受到业务或网络波动影响,可能会出现一些规律。所以现在我们能做到的是不需要去设任何的预值,我们可以利用AI的算法去做异常监测,当数据波动在AI算法里面识别出异常的时候,可以快速告警,并且告诉我们几千万个指标里边有一些指标是密切相关的,因为它们会互相影响,比如说一个硬盘,最终影响到了一个它上面的数据库,数据库的性能下降又影响到了核心业务,最终导致的业务量的下降,这几个指标之间是有非常密切的相关性,如何在千万的指标里面快速把这几个指标找出来,这就是我们目前在做的一个落地的场景。”

讨论会上,陈总就新基建背景下AI的发展表达了自身的看法,并且对于AIOps发展趋势进行剖析。目前,听云大力发展AIOps的建设,在C轮融资后,更是持续增加研发投入,逐步加强和升级数据的采集、加工以及针对不同行业进行有效输出的能力,重点提升AIOps产品能力,并通过不断完善和发展的市场营销服务交付给客户,真正体现用户价值。

 

责任编辑: WY-BD

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