隨著5G、云計算和微服務等技術(shù)的發(fā)展，IT系統(tǒng)結(jié)構(gòu)愈發(fā)復雜、技術(shù)組件愈發(fā)多樣，傳統(tǒng)的運維手段在監(jiān)控告警和根因定位等方面面臨諸多挑戰(zhàn)。

亞信科技聚焦基礎運維系統(tǒng)痛點，圍繞故障發(fā)現(xiàn)、診斷、處置、預防全流程以及智能問答、資源優(yōu)化等典型場景和需求，進行AI算法創(chuàng)新，并將能力進行組件化封裝，為運維系統(tǒng)注智賦能。故障發(fā)現(xiàn)方面自研了無監(jiān)督學習的關(guān)鍵性能指標智能檢測技術(shù)，具有優(yōu)秀的準確性、時效性和不同特征數(shù)據(jù)的自適應性等特點，可靈活適配于多類復雜運維場景關(guān)鍵指標監(jiān)控。

運維領(lǐng)域中，對關(guān)鍵指標進行監(jiān)控告警是發(fā)現(xiàn)問題的常用方法。傳統(tǒng)的異常告警方式多以專家靜態(tài)閾值為主，為了盡可能提高異常檢測的準確性，需要人工根據(jù)經(jīng)驗針對不同類型、不同實例的指標分別設置，配置和維護工作量極大，無法實現(xiàn)全網(wǎng)覆蓋；同時，靜態(tài)閾值靈活度低、一旦業(yè)務發(fā)生變更，閾值則可能失效，且對周期內(nèi)的局部異常不敏感。行業(yè)內(nèi)雖針對異常檢測領(lǐng)域已有部分經(jīng)典算法模型，但由于運維指標種類繁多，數(shù)量龐大，數(shù)據(jù)形態(tài)特征差異較大，相關(guān)算法直接應用在運維場景效果并不理想。

為了更好的適應運維場景異常檢測需求，亞信科技將適應不同特征數(shù)據(jù)的異常檢測算法進行改進和組合，自研了OCDT異常檢測算法, 可自適用于多類復雜場景關(guān)鍵性能指標的監(jiān)控。

本技術(shù)方案基于大量的KPI歷史數(shù)據(jù)樣本，構(gòu)建無監(jiān)督的異常檢測模型，自動化識別數(shù)據(jù)波動特征，并針對不同波動特征數(shù)據(jù)選用差異化的算法進行模型訓練，然后通過判斷實時指標是否在智能推斷出的置信區(qū)間內(nèi)進行實時異常診斷，同時結(jié)合業(yè)務規(guī)約進行異常告警聚合和上報。

運營數(shù)據(jù)顯示，OCDT異常檢測算法的故障查全可達到99%，查準可達90%以上，相比LSTM等開源算法，資源消耗可以降低50%。

本技術(shù)方案已申請發(fā)明專利。

●帶隊負責人：歐陽曄 博士

●隸屬機構(gòu)：亞信科技

亞信科技（股票代碼：01675.HK）始于1993年，是領(lǐng)先的軟件產(chǎn)品、解決方案和服務提供商，致力于成為5G時代大型企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的使能者。

公司積極擁抱5G、云計算、大數(shù)據(jù)、AI、物聯(lián)網(wǎng)等先進技術(shù)，秉承”一鞏固、三發(fā)展"戰(zhàn)略，依托產(chǎn)品、服務、運營和集成能力，在傳統(tǒng)業(yè)務方面，以5G為契機，全面布局，提升效能，鞏固BSS市場領(lǐng)導者地位；在新興業(yè)務方面，力爭5G OSS網(wǎng)絡智能化業(yè)務、DSaaS數(shù)字化運營業(yè)務、垂直行業(yè)及企業(yè)上云業(yè)務的規(guī)?；l(fā)展。同時，亞信科技與業(yè)界伙伴共建生態(tài)，推動商業(yè)模式轉(zhuǎn)變，為全行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展貢獻力量。

亞信科技AIOps技術(shù)已廣泛應用于國內(nèi)各大電信運營商的智能運維實踐，并適用于電力、廣電、金融、能源等行業(yè)。亞信科技已申請多項智能運維相關(guān)的技術(shù)專利和國際標準，落地質(zhì)量保障、成本管理和效率提升等方面的40余個場景，支持秒級故障根因定位，提前小時級進行風險預警，相關(guān)能力獲得客戶和業(yè)界的高度認可。

亞信科技AIOps還獲得了多項行業(yè)獎項，包括2020第三屆國際AIOps挑戰(zhàn)賽亞軍， TMF亞洲峰會“最佳催化劑獎”等，“跨域智能告警根因分析”等案例被收錄到GSMA《智能自治網(wǎng)絡案例報告》并在其門戶發(fā)布。

圖：2020國際AIOps挑戰(zhàn)賽亞軍

圖：TMF亞洲峰會最佳催化劑獎

圖：GSMA《AI in Network》優(yōu)秀案例