近日，天旦發(fā)布開源端口鏡像工具 Packet Agent，幫助運(yùn)維人員通過旁路方式簡單獲取業(yè)務(wù)過程數(shù)據(jù)而不需要硬件探針設(shè)備，跨越公有云、私有云、虛擬機(jī)、物理機(jī)等各種環(huán)境。目前，天旦 Packet Agent 已公開提供免費(fèi)下載（關(guān)注天旦公眾號(hào)“天旦Netis”，即可獲得）。
隨著 Iaas 的興起，越來越多的企業(yè)將自己的 IT 基建托管到專業(yè)的服務(wù)商，將自己的業(yè)務(wù)構(gòu)建在服務(wù)商的公有云虛擬機(jī)中。這帶給企業(yè)極大的輕便性和敏捷性，卻給運(yùn)維帶來難題：一方面，只有極少數(shù)的公有云平臺(tái)能夠提供業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的鏡像端口，完整的業(yè)務(wù)過程數(shù)據(jù)無從獲取，業(yè)務(wù)何時(shí)消失在了監(jiān)控視野中無從察覺；另一方面，現(xiàn)有的工具要么開銷較大、要么功能單一，無法支持企業(yè)各種自有業(yè)務(wù)協(xié)議，甚至不支持?jǐn)?shù)據(jù)的導(dǎo)出。天旦，作為國內(nèi)領(lǐng)先的企業(yè)級(jí)軟件產(chǎn)品公司，多年來致力于業(yè)務(wù)與網(wǎng)絡(luò)性能管理產(chǎn)品的研究與開發(fā)，得益于成熟的互聯(lián)數(shù)據(jù)核心算法以及豐富的行業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，凝結(jié)為 Packet-Agent，一款開源的虛擬機(jī)端口鏡像工具，造福運(yùn)維行業(yè)、回饋社區(qū)。而這也是天旦在 AIOps 實(shí)踐中一個(gè)小小的里程碑。
AI 與 Ops
早在2016年，Gartner 就已經(jīng)提出了 AIOps 的概念并宣稱，到2020年，將近50%的企業(yè)將會(huì)在他們的業(yè)務(wù)和 IT運(yùn) 維方面采用 AIOps，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于今天的10%。理解 AI 與 Ops 的關(guān)系，不如從 Gartner 的理解入手。
AIOps 在 Gartner 的詞庫中是 AlgorithmicIT Operations 的縮寫，字面的解釋是一種基于 AI 算法的運(yùn)維方式，Gartner 在今年發(fā)布的《Market Guide for AIOps Platforms》報(bào)告中為 AIOps 作出如下定義：AIOps 平臺(tái)是結(jié)合大數(shù)據(jù)、人工智能 (AI) 或機(jī)器學(xué)習(xí)功能的軟件系統(tǒng)，用以增強(qiáng)和部分取代廣泛應(yīng)用的現(xiàn)有 IT 運(yùn)維流程和事務(wù)，包括可用性和性能監(jiān)控、事件關(guān)聯(lián)和分析，IT 服務(wù)管理以及運(yùn)維自動(dòng)化。簡而言之，AI 是不需要人工干預(yù)，就能幫助運(yùn)維人員提高生產(chǎn)力的一種途徑。未來，AI 是否可以完全取代人類思考，還未可知，但至少在目前看來，這種美好的預(yù)期還必須人的智慧去創(chuàng)造。
另一方面，當(dāng)越來越多的業(yè)務(wù)系統(tǒng)、新技術(shù)應(yīng)用承載于 IT 系統(tǒng)之上，IT 系統(tǒng)作為基礎(chǔ)設(shè)施也迅速拓建和創(chuàng)新：從過去的物理機(jī)，到虛擬化技術(shù)帶來的虛擬機(jī)運(yùn)載，到當(dāng)下正熱的 LXC 軟件容器，公有云和私有云的應(yīng)用，運(yùn)維監(jiān)控對(duì)象的數(shù)量和監(jiān)控難度都呈指數(shù)級(jí)增長。
天旦一直致力于通過旁路方式實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、全量、精準(zhǔn)的的業(yè)務(wù)性能監(jiān)控，當(dāng)一次在與國外用戶的交流溝通匯總發(fā)現(xiàn)，在云環(huán)境下，尤其大部分的公有云幾乎都不提供獲取流量的端口，租戶無法突破其封閉式的底層架構(gòu)而獲得詳細(xì)的業(yè)務(wù)過程數(shù)據(jù)。一方面，這讓業(yè)務(wù)的性能變化過程“兩眼一抹黑”，無從即刻知曉；另一方面，一旦業(yè)務(wù)在非人為的情況下產(chǎn)生遷移，就會(huì)逃出運(yùn)維人員的監(jiān)控視野。隨著云計(jì)算的普及，這將是廣泛存在的運(yùn)維盲區(qū)。天旦研發(fā)人員基于 SDPM (Software Define Performance Management) 思維，應(yīng)用歷年來互聯(lián)數(shù)據(jù)引擎的核心算法積累而開發(fā)了一款開源的鏡像工具，Packet Agent。
天旦免費(fèi)開源端口鏡像工具Packet Agent示意圖
Packet-Agent 端口鏡像工具，旨在幫助用戶解決在云環(huán)境、虛擬機(jī)等復(fù)雜環(huán)境下無法實(shí)時(shí)獲取完整業(yè)務(wù)過程數(shù)據(jù)，感知業(yè)務(wù)變化的問題，而不需要網(wǎng)絡(luò)鏡像的硬件設(shè)備，可適用于 Linux，Unix，Mac，Windows 等各種操作系統(tǒng)。與 PacketBeat、Splunk App for Stream 等工具比較，天旦Packet Agent 大大節(jié)省了機(jī)器開銷，并且實(shí)現(xiàn)了自定義化的協(xié)議支持，甚至直接導(dǎo)出數(shù)據(jù)包（另2種工具尚且無法實(shí)現(xiàn)）等功能。（關(guān)注天旦公眾號(hào)“天旦Netis”，免費(fèi)獲取 Packet-Agent 端口鏡像工具）
天旦認(rèn)為，技術(shù)的問題，應(yīng)當(dāng)交給技術(shù)來解決。用 AIOps 去解決運(yùn)維中的問題，釋放運(yùn)維的潛力，給予運(yùn)維人更多的時(shí)間去集中思考，找到合適的方法去攻克下一個(gè)難題。
AIOps，走出“有多少人，就有多少智能”的怪圈
Gartner 在《Market Guide for AIOps Platforms》報(bào)告中指出： 過去三年，IT 運(yùn)營部門分別部署了大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，以支持 IT 運(yùn)營的監(jiān)控。然而，在過去的6個(gè)月里，企業(yè)已經(jīng)開始將面向 IT 運(yùn)營的大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目相結(jié)合，并將其擴(kuò)展到服務(wù)臺(tái)和自動(dòng)化。企業(yè)在 IT 運(yùn)營 (AIOps) 平臺(tái)上使用人工智能來增強(qiáng)并取代傳統(tǒng)的應(yīng)用性能監(jiān)控 (APM) 和網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)控與診斷 (NPMD) 工具。
人工智能算法的成長離不開隊(duì)海量案例的分析和學(xué)習(xí)，而現(xiàn)在許多所謂 AI 告警的定制化方案受限于缺乏充足的真實(shí)案例，需要在部署后耗費(fèi)繁重的人工進(jìn)行后期的調(diào)整和維護(hù)，原本想要解放勞動(dòng)力的項(xiàng)目，卻成為了耗費(fèi)人力和時(shí)間的黑洞，而且算法效果極不穩(wěn)定。
天旦作為企業(yè)級(jí)軟件產(chǎn)品公司，通過提供通用性的產(chǎn)品而非定制化的解決方案，使得智能算法真正成熟產(chǎn)品化。多年來，陪伴120+家銀行經(jīng)歷數(shù)字化轉(zhuǎn)型的整個(gè)過程，每天保障超過200億筆交易的穩(wěn)定運(yùn)行，積累了極其豐富的案例資源與經(jīng)驗(yàn)，為算法的不斷完善提供扎實(shí)的依據(jù)，并轉(zhuǎn)而進(jìn)一步將成熟的智能化技術(shù)應(yīng)用到產(chǎn)品功能的之中。
天旦業(yè)務(wù)性能管理 BPC，通過算法升級(jí)集合智能發(fā)現(xiàn)、智能梳理、智能告警、智能預(yù)測(cè)、智能排障五大模塊，使得運(yùn)維人員只需簡單配置全面覆蓋的告警規(guī)則，結(jié)合自動(dòng)故障定位和自動(dòng)故障域分析，加速故障發(fā)現(xiàn)和分析流程，縮短故障恢復(fù)時(shí)間。
智能發(fā)現(xiàn)：5年自研專利解碼引擎，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)應(yīng)用訪問關(guān)系，自動(dòng)解析業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)內(nèi)容。
智能梳理：通過天旦 BPC 的核心組件 -- 服務(wù)路徑圖發(fā)現(xiàn)，自動(dòng)梳理業(yè)務(wù)訪問關(guān)系，呈現(xiàn)以服務(wù)為中心的拓?fù)湟晥D，讓數(shù)以月計(jì)的業(yè)務(wù)梳理工作突破性地縮短到天。
天旦服務(wù)路徑圖發(fā)現(xiàn)，讓數(shù)以月計(jì)的業(yè)務(wù)梳理工作突破性地縮短到天
智能告警：將告警場景歸納為五大類型，幾乎涵蓋所有常見的高頻故障場景。運(yùn)維人員僅需選擇合適的告警場景，智能告警算法將自動(dòng)匹配與之對(duì)應(yīng)的告警邏輯，大大提高告警的配置效率。
天旦BPC五大場景化告警，讓告警無需一一配置
智能預(yù)測(cè)：實(shí)時(shí)監(jiān)控，智能算法自動(dòng)根據(jù)歷史表現(xiàn)繪制基線，直觀發(fā)現(xiàn)變化趨勢(shì)。
智能排障：自動(dòng)定位故障節(jié)點(diǎn)，一鍵解析造成故障發(fā)生的維度和指標(biāo)，無需專家介入。
正所謂“科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力”。天旦相信，隨著智能化運(yùn)維技術(shù)的不斷演進(jìn)，AIOps脫離人力干預(yù)而自動(dòng)處理運(yùn)維問題的能力一定會(huì)得以實(shí)現(xiàn)。
未來：源于“人”
盡管 Google 助手可以幫助主人像真人一般溝通交流，但無法代替主人決心的每日行程；盡管自動(dòng)駕駛技術(shù)可以如真人駕駛一般控制汽車，但無法代替人決定出行的意愿。AI 的使命在于為人類解決問題，而非控制或取代人類。
李開復(fù)在 TED 2018年度大會(huì)上發(fā)表演講說，工業(yè)革命把手工工匠的工作轉(zhuǎn)化成大量常規(guī)工作（如生產(chǎn)線工作），但是人工智能革命將徹底取代這些生產(chǎn)線工作。不出十五年，駕駛、電話銷售、卡車司機(jī)甚至是放射科醫(yī)生等類似工作和事務(wù)也將被人工智能取而代之。在這場人工智能摧毀工作的浩劫中，唯有創(chuàng)造性工作才能從中全身而退。在所有重復(fù)性工作上，人工智能都將高出人類一籌。但我們并非因?yàn)樯瞄L重復(fù)性工作而為人。
天旦相信，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深入，AIOps 必將成為運(yùn)維組織高效運(yùn)作的關(guān)鍵所在。運(yùn)維過程中瑣碎、重復(fù)的工作終將被由智能化的工具所替代，但卻無法磨滅運(yùn)維人的存在使命：基于運(yùn)維系統(tǒng)的深刻理解，做智能化運(yùn)維的指揮官，謀略布局。而天旦也將繼續(xù)精進(jìn)算法、積累行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，將智能化的技術(shù)植根于產(chǎn)品研發(fā)與功能設(shè)計(jì)的細(xì)節(jié)之中，幫助“運(yùn)維指揮官”釋放運(yùn)維的智慧潛力，為企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路上創(chuàng)造更多業(yè)務(wù)可能。
