AIOps 时代，你准备好了吗？

在运小皮《百度自动化运维演进》文章中提到，2014 年以来，百度运维开始向智能化方向迈进。智能运维时代，如何提高智能运维效率，降低通用运维操作（典型如故障场景）开发难度和成本，成为首要难题。本文将向大家介绍面向感知、决策、执行的百度智能运维工程化解决方案。

故障处理和操作变更是运维两大主题。在过去，为维护系统稳定，各业务线都投入大量人力进行故障处理工作，除直接人肉运维外，各产品线深度定制的运维工具、系统被研发出来。随着业务规模扩张和形态变迁，传统运维模式受到极大挑战：

• 无统一的开发管理模式，运维服务开发及维护成本大，运维效率低。

• 横向扩展能力差，运维经验难以复用，各产品线”重复造轮子”。

智能运维开发框架，提供了一种以软件工程方式解决运维问题的解决方案。通过提供统一的开发模型和管理机制，支持不同产品线运维操作的设计、实现和管理。从而：

• 降低设计、开发难度与成本，使业务 OP 专注自身的业务逻辑，提高开发和迭代效率。

• 促进基于代码的跨产品线经验积累与分享，提升百度整体的业务运维能力。

充分运用和发挥自动控制、机器学习、人工智能等领域的技术成果，提高运维效率。

解决思路

智能运维开发框架以 Noah（百度自动化运维管理平台）时代的运维经验为基础，通过对运维概念和操作的统一，整合当前运维系统，提供运维操作的统一入口；让更多的业务线 OP 加入到运维社区建设中，共享运维经验，满足业务日益多样化的需要。

具体解决思路如下：

1 运维模式标准化

• 统一开发模式：提供统一的开发规范，社区化开发模式，业务线 OP 共同参与运维操作开发，沉淀运维经验。

• 统一运维对象：通过知识库，统一描述机器、实例、服务、应用等运维对象的属性，聚集分散的运维状态数据，达到公司内运维对象的统一。

• 统一运维操作：屏蔽具体平台操作实现，提供统一的运维对象操作接口。

2 运维开发工程化

• 提供统一的运维开发框架：封装常用功能组件，提供高扩展的开发框架，使产品线专注于自身业务逻辑，开发”智能运维机器人”。

• 提供仿真系统：通过提供服务拓扑搭建及模拟故障的能力，完成机器人上线前功能验证，提高”机器人”可靠性。

• 提供托管平台：通过提供高可用的机器人托管环境，降低服务运维成本。

3 运维操作智能化

• 智能感知：依赖监控系统提供的智能异常检测、多维度异常分析，感知满足时效性和准确度的异常事件。

• 智能决策：自定义算法实现决策机制，充分利用机器学习、人工智能成果，提供决策可靠性。并沉淀人对问题的决策经验，做到经验可迁移。

• 智能执行：提供丰富的执行策略，满足业务线通用运维操作的需求。

实现方案

整体解决方案如下：

以智能运维机器人为主体，深度整合公司内代码管理工具，持续交付平台，部署系统等 devops 工具链，帮助产品线同学快速完成源码构建、镜像打包、应用部署，提供开发、测试、运维整套解决方案，大幅提升开发效率。

智能运维开发框架自身提供的功能如下：

智能运维开发框架提供了高扩展、易使用的智能运维机器人开发框架，具备线上服务拓扑结构搭建和 query 级别异常模拟能力的仿真系统，具备单地域故障处理能力的高可用服务部署托管平台，完成开发至上线流程的全覆盖，用户只需要在智能运维开发框架基础上嵌入自己的业务代码，即可完成满足自身业务的运维操作。

总结

智能运维开发框架以变革运维模式为目标，提供了开发、验证、运维工程化解决方案。一经上线，便作为各类故障自愈、高可用架构项目的基础支撑，大幅提高了项目开发效率，减小了开发难度和成本，表现出了极强的稳定性。

相信在不久的将来，智能运维开发框架会成为百度运维操作的载体，不断达成智能运维的使命。

作者介绍：

运小韩，百度高级研发工程师，负责百度运维部分布式任务调度系统、智能运维开发框架及可用性相关工作，在分布式系统、AIOps、可用性方向有广泛经验。

本文转载自公众号 AIOps 智能运维（ID：AI_Ops）。

原文链接：

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