在劉大鵬30歲生日的當天，他偷偷許了一個愿望：希望有一天，能夠像他的偶像喬布斯一樣，在舞臺上給更多人介紹必示。
一年多過去了，這位必示科技聯(lián)合創(chuàng)始人&CEO就實現(xiàn)了這個“小目標”。在8月28日“2019智能運維技術應用大會”的舞臺上，劉大鵬親自發(fā)布了國內首款多場景、可編排智能運維平臺——必示智能運維平臺。
劉大鵬似乎離夢想更近了一步，但其實智能運維這條路，他已經(jīng)走過了近十年，算得上是智能運維領域的“先行者”。劉大鵬博士畢業(yè)于清華大學計算機系，正是為了將在清華積累的智能運維知識轉化為生產(chǎn)力和價值，必示科技在這樣的背景下成立了。“運維這個行業(yè)本身就是一門苦差事，智能運維很多時候被認為只是錦上添花，但在必示看來，智能運維會一定會大有可為，也是我們畢生追求的方向”。劉大鵬說。我們先把智能運維拆分成，智能和運維，這兩個詞來分別分析一下。運維，首先是一個關鍵的主體。從商業(yè)的角度，運維要做的是保障業(yè)務能夠可靠、高速、高效、安全地運轉，因為它會直接影響到業(yè)務的收益和成本。但運維的部門往往又并不是業(yè)務的創(chuàng)新部門，所以運維常常是被忽視的那個角落。而從宏觀市場的角度看，隨著5G和云的發(fā)展，到2020年全球將有接近1000億的設備，會承載無數(shù)的服務，涵蓋互聯(lián)網(wǎng)、金融、物聯(lián)網(wǎng)、智能制造、電信、電力網(wǎng)絡、政府等等的生產(chǎn)生活的方方面面。這讓運維變得越來越重要。從運維的發(fā)展的過程看，最早出現(xiàn)的是手工運維，在大量的自動化腳本產(chǎn)生后，就有了自動化的運維，然后慢慢衍生出了DevOps和智能運維。同時，在運維不斷升級的過程中，也總結出流程化的東西：產(chǎn)生海量的監(jiān)測數(shù)據(jù)，進行分析決策，并通過自動化的腳本進行控制。實際上運維的發(fā)展過程，主要是分析決策步驟發(fā)生了變化：起初，由人工決策分析;后來，在采集數(shù)據(jù)的基礎上，使用自動化的腳本進行基于規(guī)則的決策，最后，用機器學習方法做決策分析，這就是智能運維的由來。調研公司Gartner的報告顯示：智能運維相關的技術產(chǎn)業(yè)處于上升期。2016年，AIOps的部署率低于5%，預計2019年AIOps的全球部署率可以達到25%。這個數(shù)據(jù)很好的證明了清華大學裴丹教授的觀點。
與此同時，智能運維對行業(yè)的改變也將是天翻地覆的。傳統(tǒng)運維是低門檻的，而智能運維需要開發(fā)數(shù)據(jù)采集程序以及自動化執(zhí)行腳本，負責搭建大數(shù)據(jù)基礎架構，同時實現(xiàn)高效垂直的機器學習的算法，將導致門檻變得很高，也會推動智能運維成為企業(yè)重要的IT投入之一。這樣的發(fā)展趨勢正是智能運維的技術倡導者們所期望看到的?！爱a(chǎn)業(yè)生態(tài)化、數(shù)據(jù)多樣化、場景多樣化、場景精細化、算法服務化、技術平臺化、落地加速化、成熟度評估標準化，這些大趨勢會助力AIOps在今后的幾年飛速發(fā)展。” 裴丹教授說。而對于必示而言，抬頭看天，低頭看路，腳踏實地，一步一個腳印讓AIOps在行業(yè)落地，則是其未來走向商業(yè)成功的關鍵。對劉大鵬來說，智能運維本身就是他在清華大學讀博士時期所專注的方向，能夠學以致用，并使之成為事業(yè)的目標，這不僅是劉大鵬的幸運，更是智能運維整個行業(yè)的幸運。作為《企業(yè)級AIOps實施建議白皮書》和《金融業(yè)AIOps實施建議白皮書》的作者之一，劉大鵬堅信實踐是產(chǎn)品的基礎。“我們今天的成就，離不開所有客戶的支持，智能運維的產(chǎn)品是和場景深度結合的技術，很多技術實際上是必示與客戶一起打磨出來的。”從實踐中來，再回到實踐中去，劉大鵬對智能運維的產(chǎn)品觀就這樣一步步積累起來。劉大鵬表示，“必示智能運維平臺的價值主張，有三個關鍵詞：垂直、專業(yè)、開箱即用?！?/span>
簡單說，就是用開箱即用的算法去適配垂直的行業(yè)。但說起來簡單，做起來卻并不容易，最難的就是算法。首先需要研究型的人才，智能運維產(chǎn)品的開發(fā)與傳統(tǒng)軟件開發(fā)有很大的區(qū)別，它需要結合復雜場景進行大量前置性研究工作，比如問題定義、技術調研、數(shù)據(jù)實驗等等；其次，從事智能運維的人需要具備兩方面的知識儲備：AI相關知識和運維領域知識。其三，每個場景和算法的研發(fā)都需要持續(xù)投入很長時間，解決各種真實環(huán)境中的問題，持續(xù)優(yōu)化，這樣才能做出魯棒性高的算法方案，才能實際投產(chǎn)使用。只有達到這些復雜的條件，才能實現(xiàn)必示的價值主張——做開箱即用的運維算法。不難發(fā)現(xiàn)，所謂“開箱即用”其實將復雜的工作留在了產(chǎn)品的研發(fā)和磨礪上，而復雜過后，留下的簡單給到了用戶，這其實很好的形容了智能運維的魅力。而這種“復雜”也遠比想象中來得更高，劉大鵬說，“在算法形成的過程中，會遭遇很多挑戰(zhàn)，比如：算法種類和所分析的數(shù)據(jù)種類不斷增加，系統(tǒng)如何保持可擴展性？算法和數(shù)據(jù)間需要按需組合，在實際使用中，不同部門、不同團隊面臨的不同的運維場景和數(shù)據(jù)，如何方便地組合算法和數(shù)據(jù)？怎么把算法靈活地串聯(lián)起來，去真正打通運維場景的多樣算法需要？”為了解決這些根本性的難題，在原有的開箱即用的運維算法基礎上，必示再增加一類能力：基于運維知識圖譜的平臺化。在平臺化的過程中，必示把算法、圖譜、數(shù)據(jù)這三個關鍵元素結合在一起，來進行數(shù)據(jù)關系的管理，同時可以做算法的編排和整合。最終實現(xiàn)了“智能運維平臺”產(chǎn)品的落地。據(jù)了解，必示的智能運維平臺中整合了大量智能運維領域中垂直的算法，同時有智能事件中心，把故障發(fā)現(xiàn)和故障定位的算法串到一起。進一步滿了客戶快速交付的需求。事實上，必示的智能運維平臺也是一個不斷演進，優(yōu)化的產(chǎn)品，它有這樣幾個優(yōu)勢：第一，智能運維平臺的算法并不是簡單的開源算法，而是在大量運維場景和運維數(shù)據(jù)中，打磨了一兩年的專業(yè)垂直算法，才可以做到真正的開箱即用。第二，支持不同種類的數(shù)據(jù)進行綜合的分析。第三，俱備足夠高的性能，一個大型企業(yè)監(jiān)控數(shù)據(jù)每天都會達到TB級甚至超過10TB，這樣一個量級數(shù)據(jù)的分析，需要高性能的架構進行支撐。第四，最大程度上減輕人力的困擾，在算法調優(yōu)上，算法的參數(shù)可以根據(jù)數(shù)據(jù)自動適配，人工只需要做簡單的配置即可。第五，智能運維平臺，這套系統(tǒng)已經(jīng)在必示很多標桿客戶中投產(chǎn)和運行，代表了目前運維的最佳實踐，也蘊含了大量運維經(jīng)驗，可以被很多新的行業(yè)客戶直接開箱即用。不難總結，必示智能運維平臺的發(fā)布，是劉大鵬和他的團隊過去10年在智能運維行業(yè)深耕，踩過了許多坑，解決了大量困難所總結出來的方法論。它與市場上諸多掛著“智能運維”旗號的產(chǎn)品和公司有著本質的不同。我們知道，大部分其他做智能運維的公司是做監(jiān)控或是做APM起家，他們的運營邏輯偏重于傳統(tǒng)軟件工程師文化，核心的技術人才一定是圍繞主要業(yè)務展開，而真正既懂算法又懂開發(fā)的人才通常不會去做運維，導致智能運維人才非常匱乏。如劉大鵬所說，“不同于其他公司的智能運維只是其主流產(chǎn)品上的錦上添花，必示是專注于智能運維，并更聚焦在分析這一層，我們認為這是很多客戶最急需的，也是必示差異化的競爭優(yōu)勢。”的確，必示絕對是智能運維行業(yè)精英團隊的代表，在人才方面，必示有10位智能運維方向的博士，十幾位經(jīng)驗在10年以上行業(yè)資深專家，有50%的成員來自清華大學。同時，必示的專注也得到資本方面的認可，從成立之初到現(xiàn)，必示已經(jīng)完成了三輪融資，這些一線的資本在投資時會對必示進行360度的考察，也是對必示的綜合實力的把關和驗證。劉大鵬說，“必示的定位，其實是垂直智能運維行業(yè)的智能算法的公司，我們認為，AI在落地時一定要找準場景，運維本身就是一個好場景，其次AI一定要垂直，所以必示投入了大量的人才和時間，來幫助客戶把這件事做到最好?！?/span>我們常說，專注背后處處藍海，而必示這樣專注于智能運維行業(yè)的智能算法的公司，本身也是行業(yè)內不可多得的，有獨特競爭力的公司。在智能運維行業(yè)逐漸成熟，并主流化的未來，必示的成長空間的確不可限量。文/鄭凱 科技正能量，推動新科技 
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