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【51CTO.com原創(chuàng)稿件】應(yīng)對(duì) AIOps 自身挑戰(zhàn)的技術(shù)路線是從全維監(jiān)控到全維關(guān)聯(lián)，最后到全維智能。任務(wù)機(jī)器人是 AIOps 系統(tǒng)的核心，基于它才能實(shí)現(xiàn)全維關(guān)聯(lián)和全維智能。

2018 年 5 月 18-19 日，由 51CTO 主辦的全球軟件與運(yùn)維技術(shù)峰會(huì)在北京召開。

在“容器下的 AIOps”分會(huì)場(chǎng)，宜信研發(fā)總監(jiān)張真做了主題為《運(yùn)維機(jī)器人之任務(wù)決策系統(tǒng)演進(jìn)》的精彩演講。

演講過程中，作者分析了 AIOps 系統(tǒng)的目標(biāo)與挑戰(zhàn)，對(duì)運(yùn)維機(jī)器人和任務(wù)決策系統(tǒng)進(jìn)行了闡述、對(duì)任務(wù)決策系統(tǒng)演進(jìn)做了深入的剖析。

AIOps 自身的目標(biāo)與挑戰(zhàn)

宜信是一家金融企業(yè)，業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)復(fù)雜性非常高，如圖 1 是由宜信 UAVStack(全維監(jiān)控軟件)產(chǎn)出的狀態(tài)監(jiān)控圖。

圖 1：UAVStack 產(chǎn)出的狀態(tài)監(jiān)控圖

這張錯(cuò)綜復(fù)雜的狀態(tài)圖，描繪了宜信所處的生產(chǎn)環(huán)境中，應(yīng)用、數(shù)據(jù)庫、服務(wù)和緩存等多個(gè)關(guān)聯(lián)件之間的調(diào)用與關(guān)系。

面對(duì)這樣復(fù)雜的業(yè)務(wù)規(guī)模，尤其是微服務(wù)架構(gòu)上，即便是一個(gè)非常簡(jiǎn)單的微服務(wù)，排除故障都不是易事。

這樣的狀態(tài)下，自動(dòng)化運(yùn)維不再是最佳選擇，AIOps 系統(tǒng)勢(shì)必成為必然。

AIOps 系統(tǒng)可以通過深度洞察能力為運(yùn)維提供持續(xù)、高質(zhì)量的效率運(yùn)轉(zhuǎn)，相比自動(dòng)化運(yùn)維來說，不會(huì)再受限于人的生理極限和認(rèn)知局限。

在做 AIOps 系統(tǒng)之前，需要設(shè)立明確的目標(biāo)，更重要的是需要應(yīng)對(duì)種種挑戰(zhàn)并分析透徹。

三大目標(biāo)

目標(biāo)一：時(shí)效類。自動(dòng)化運(yùn)維雖大幅度提高了我們的時(shí)效，但核心決策者仍然是人。

當(dāng)超越了人的生理極限，效率也將很難保證，但是 AIOps 系統(tǒng)則不存在上述問題。

目標(biāo)二：深度洞察。人的認(rèn)知有局限性，AIOps 系統(tǒng)則可以利用大數(shù)據(jù)，洞察更多現(xiàn)存問題與未知的運(yùn)維模式。

目標(biāo)三：自主調(diào)優(yōu)。AIOps 系統(tǒng)可以自主保持系統(tǒng)最優(yōu)狀態(tài)，自主生成達(dá)成目標(biāo)需要的執(zhí)行計(jì)劃。

六大挑戰(zhàn)

理想與現(xiàn)實(shí)究竟有多遠(yuǎn)?構(gòu)建 AIOps 系統(tǒng)的過程中需要面對(duì)的挑戰(zhàn)如下：

• 如何獲取高質(zhì)量，高時(shí)效的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。傳統(tǒng)監(jiān)控體系中，想要獲得更多的數(shù)據(jù)就必然要建立各種系統(tǒng)。這些系統(tǒng)本身在時(shí)效和品控層面如何達(dá)成一致是個(gè)難題。
• 多維度數(shù)據(jù)如何實(shí)現(xiàn)高效關(guān)聯(lián)。僅有數(shù)據(jù)不能解決任何問題，需要把所有數(shù)據(jù)有機(jī)有效進(jìn)行關(guān)聯(lián)才可以。
• 如何實(shí)現(xiàn)運(yùn)維場(chǎng)景的實(shí)時(shí)感知。工程師之所以比傳統(tǒng)監(jiān)控和運(yùn)維系統(tǒng)靠譜，主要是因?yàn)檫\(yùn)維工程師了解非常多的現(xiàn)實(shí)認(rèn)知能力，如機(jī)房、網(wǎng)絡(luò)、虛機(jī)等相關(guān)詳情。

如果希望 AIOps 系統(tǒng)做的更好，就需要增強(qiáng)其運(yùn)維場(chǎng)景的感知能力。

• AI“工程化”的復(fù)雜性。實(shí)際過程中，把機(jī)器學(xué)習(xí)算法落地到實(shí)際場(chǎng)景的這個(gè)過程還有很多的路要走，相比實(shí)驗(yàn)室中的機(jī)器學(xué)習(xí)要難很多。
• 機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練困境。生產(chǎn)運(yùn)維中 SLA(Service-Level Agreement，服務(wù)等級(jí)協(xié)議)的矛盾和故障樣本太少，致使仿真模擬有局限。
• 遺留技術(shù)棧，混合架構(gòu)的復(fù)雜性。初創(chuàng)公司會(huì)有大量歷史的遺留技術(shù)棧與混合技術(shù)架構(gòu)，遺留系統(tǒng)“業(yè)務(wù)需求”變更頻繁。那么，要如何使它們很好的融合到 AIOps 系統(tǒng)呢?

確定目標(biāo)，明晰挑戰(zhàn)之后，宜信制定了適合自己的 AIOps 技術(shù)路線，如圖 2 所示。

圖 2：AIOps 的技術(shù)路線

AIOps 的技術(shù)路線分為三個(gè)步驟：全維監(jiān)控、全維關(guān)聯(lián)和全維智能。

全維監(jiān)控階段，需要將監(jiān)控體系進(jìn)行統(tǒng)一，盡量去獲取高質(zhì)量高時(shí)效的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，利用監(jiān)控軟件去提取不同運(yùn)維場(chǎng)景中的源數(shù)據(jù)，同時(shí)去適應(yīng)和適配遺留技術(shù)棧和各種混合架構(gòu)。

全維關(guān)聯(lián)階段，需要將多維數(shù)據(jù)進(jìn)行高效關(guān)聯(lián)，同時(shí)解決機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練困境問題。全維智能階段，需要花費(fèi)時(shí)間攻破 AI 工程化的復(fù)雜性。

運(yùn)維機(jī)器人是 AIOps 系統(tǒng)的核心

確定 AIOps 的技術(shù)路線后，宜信首先落地的是權(quán)威監(jiān)控平臺(tái)——“運(yùn)維機(jī)器人”。

運(yùn)維機(jī)器人，也叫 AI-Mission-Robot(任務(wù)機(jī)器人)，如圖 3 所示：

圖 3：運(yùn)維機(jī)器人

任務(wù)機(jī)器人的設(shè)計(jì)理念是基于 CUI 形式交互，基于 API 形式執(zhí)行，結(jié)合微智能、人工智能等前沿技術(shù)，使運(yùn)維機(jī)器人實(shí)現(xiàn)真正意義上的決策，并且最終很好的向運(yùn)維人員進(jìn)行反饋。

任務(wù)機(jī)器人之所以是 AIOps 系統(tǒng)的核心，在全維關(guān)聯(lián)和全維智能的作用很關(guān)鍵，如圖 4 所示：

圖 4：任務(wù)機(jī)器人是核心

任務(wù)機(jī)器人的作用是對(duì)接全維監(jiān)控平臺(tái)和大數(shù)據(jù)平臺(tái)，同時(shí)也要面向 DevOps 工具鏈和業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

在介紹了任務(wù)機(jī)器人的基本概況后，張真對(duì)任務(wù)機(jī)器人的任務(wù)決策系統(tǒng)及其職責(zé)進(jìn)行了淺析。

什么是任務(wù)決策系統(tǒng)

了解認(rèn)知和決策之間的關(guān)系，是理解任務(wù)決策系統(tǒng)的前提，如圖 5 所示：

圖 5：認(rèn)知和決策的關(guān)系

認(rèn)知智能的理解、解釋、規(guī)劃和推理四部分和決策息息相關(guān)，映射到智能運(yùn)維場(chǎng)景中，對(duì)應(yīng)的便是如圖 5 所示的四點(diǎn)，從中可以看出，任務(wù)決策的前提是增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)感知。

圖 6：增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)感知的過程

圖 6 是增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)感知的過程。通過這種方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶場(chǎng)景的感知。在這個(gè)過程中，AI 提供了很多決策能力。

如利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行分類判斷和回歸檢測(cè)、知識(shí)圖譜的構(gòu)建和系統(tǒng)加深對(duì)事物的認(rèn)知、以及搜索技術(shù)實(shí)現(xiàn)模糊和精確的匹配等。

任務(wù)驅(qū)動(dòng)模式和自主驅(qū)動(dòng)模式是任務(wù)機(jī)器人的兩種驅(qū)動(dòng)模式：

任務(wù)驅(qū)動(dòng)模式是被動(dòng)任務(wù)，當(dāng)收到發(fā)出的指令，理解指令的意圖后，任務(wù)決策的同時(shí)決策任務(wù)執(zhí)行方式，最后執(zhí)行任務(wù)并反饋結(jié)果。

自主驅(qū)動(dòng)模式是主動(dòng)接受來自施令者的期望，對(duì)意圖進(jìn)行理解之后，規(guī)劃任務(wù)實(shí)施方案去主動(dòng)執(zhí)行任務(wù)，應(yīng)需反饋結(jié)果。

任務(wù)決策系統(tǒng)的六大職責(zé)

為了支撐任務(wù)驅(qū)動(dòng)模式和自主驅(qū)動(dòng)模式這兩種驅(qū)動(dòng)模式，任務(wù)決策系統(tǒng)需要具備六大職責(zé)，如圖 7 所示：

圖 7：任務(wù)決策系統(tǒng)的六大職責(zé)

接下來，張真對(duì)每個(gè)職責(zé)的基本工作原理進(jìn)行了詳盡的解讀。

職責(zé)一：意圖理解

圖 8：意圖理解的工作原理

如圖 8 所示，意圖理解首先進(jìn)行自然語言理解，再把自然語言映射成機(jī)器人能夠理解的語素，再進(jìn)入意圖路由。

意圖路由的作用是理解人的指令，基本上可以分為四種：

• 人和機(jī)器人之間進(jìn)行多輪對(duì)話。
• 人給出直接性的指令(ChatOps 指令)。
• 判斷是否需要進(jìn)入指令理解的過程。指令理解就是把偏向于自然語言的語素翻譯成偏向于機(jī)器人理解的語素。
• 擴(kuò)展意圖，在這個(gè)過程中，需要使用圖計(jì)算技術(shù)。圖計(jì)算包含算法、整個(gè)圖的構(gòu)造和查詢過程三部分。

職責(zé)二：系統(tǒng)理解

圖 9：系統(tǒng)理解的工作原理

如圖 9 所示，系統(tǒng)理解首先是構(gòu)造知識(shí)圖譜，分為 API 語義和細(xì)粒度畫像兩部分。

之后再結(jié)合指令理解的結(jié)果，進(jìn)行一個(gè)圖計(jì)算的過程，帶來兩個(gè)效果：一個(gè)是可以幫助選擇要用的 API，另一個(gè)是做參數(shù)填充。

職責(zé)三：現(xiàn)實(shí)理解

圖 10：現(xiàn)實(shí)理解的工作原理

如圖 10 所示，現(xiàn)實(shí)理解也要先做知識(shí)圖譜，這就需要收集多維數(shù)據(jù)，如基礎(chǔ)、關(guān)聯(lián)和業(yè)務(wù)畫像等。

之后通過圖計(jì)算的方式，解決 What 型和關(guān)聯(lián)型兩個(gè)需求。最后，在之前工作的基礎(chǔ)上，協(xié)助問題定位、根因分析和現(xiàn)實(shí)判斷。

職責(zé)四：異常檢測(cè)

圖 11：異常檢測(cè)的工作原理

異常檢測(cè)的工作原理如圖 11 所示，把全維指標(biāo)(也就是全維監(jiān)控階段拿到的數(shù)據(jù))轉(zhuǎn)換成指標(biāo)關(guān)聯(lián)模型，涉及高效計(jì)算和高精度計(jì)算這兩種模型。先由高效計(jì)算模型進(jìn)行計(jì)算，粗略得出來一個(gè)結(jié)論，再交給高精度模型實(shí)現(xiàn)。

職責(zé)五：?jiǎn)栴}分析

圖 12：?jiǎn)栴}分析的工作原理

如圖 12 所示是問題分析的工作原理，當(dāng)有異常檢測(cè)的結(jié)果或者異常特征圖譜(數(shù)學(xué)空間中的一套模型)輸入后加上現(xiàn)實(shí)理解，通過計(jì)算和圖 12 中所示的三大協(xié)助分析能力，最終得出一系列的關(guān)聯(lián)認(rèn)知需求、問題定位、關(guān)聯(lián)根因和影響評(píng)估。

職責(zé)六：執(zhí)行計(jì)劃

圖 13：執(zhí)行計(jì)劃的工作原理

如圖 13 所示，是執(zhí)行計(jì)劃的工作原理，主要分為預(yù)設(shè)計(jì)劃，現(xiàn)實(shí)理解和系統(tǒng)理解這三個(gè)層次。執(zhí)行計(jì)劃職能是對(duì)之前五個(gè)職能的理解與整合，是自主驅(qū)動(dòng)模式中最重要的點(diǎn)。

當(dāng)有了這樣的執(zhí)行計(jì)劃后，很多執(zhí)行計(jì)劃就可以相互嵌套，當(dāng)嵌套到一定復(fù)雜度時(shí)，便可以形成一個(gè)非常復(fù)雜的工作過程，這個(gè)工作過程就是任務(wù)機(jī)器人慢慢趨近于人，逐步智能化的過程。

任務(wù)決策系統(tǒng)的具體演進(jìn)

緊接著，張真通過一些案例，剖析了任務(wù)決策系統(tǒng)的具體演進(jìn)。任務(wù)決策系統(tǒng)是 AIOps 平臺(tái)架構(gòu)中的一個(gè)版塊，如圖 14 所示：

圖 14：AIOps 平臺(tái)框架

AIOps 平臺(tái)框架底層是微服務(wù)計(jì)算平臺(tái)，基于這個(gè)平臺(tái)之上，構(gòu)建全維監(jiān)控服務(wù)和任務(wù)機(jī)器人系統(tǒng)。

任務(wù)機(jī)器人系統(tǒng)包含 Interaction、Think 和 Handson 三大部分，任務(wù)決策服務(wù)是 Think 其中之一的版塊。

任務(wù)驅(qū)動(dòng)架構(gòu)的四次迭代

第一代任務(wù)驅(qū)動(dòng)架構(gòu)，指令理解、參數(shù)填充是在代碼層進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，包括任務(wù)確定，全維監(jiān)控之間的關(guān)系，也是靠服務(wù)注冊(cè)發(fā)現(xiàn)來完成的。

第二代任務(wù)驅(qū)動(dòng)架構(gòu)，不僅加入了自然語言和指令理解，初步引入知識(shí)圖譜，還實(shí)現(xiàn)了基于語意模板的方式進(jìn)行回復(fù)。

第三代任務(wù)驅(qū)動(dòng)架構(gòu)，構(gòu)建了微智能知識(shí)圖譜的同時(shí)，加入多輪對(duì)話的管理，已經(jīng)基本可以判斷清楚人的意圖，并且可以對(duì)整個(gè)報(bào)警進(jìn)行簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)。

圖 15：第四代任務(wù)驅(qū)動(dòng)架構(gòu)

如圖 15 所示，第四代架構(gòu)豐富了很多功能，如多輪對(duì)話支持?jǐn)U展意圖的連接、知識(shí)圖譜本身管理服務(wù)、引入問題分析等。

自主驅(qū)動(dòng)架構(gòu)的兩次迭代

對(duì)比報(bào)警之后再進(jìn)行處理的任務(wù)驅(qū)動(dòng)模式，自主驅(qū)動(dòng)方式使得運(yùn)維從被動(dòng)變?yōu)橹鲃?dòng)。

自主驅(qū)動(dòng)就是宜信正在做的智能巡檢場(chǎng)景，這等同于運(yùn)維工程師對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行常規(guī)巡檢的效果。

智能巡檢異常檢測(cè)、問題定位、根因分析、影響評(píng)估和自愈計(jì)劃是智能巡檢場(chǎng)景的五個(gè)步驟。實(shí)現(xiàn)智能巡檢，有兩個(gè)基本過程：記憶期望和主動(dòng)實(shí)施。

自主驅(qū)動(dòng)(第一代)過程一：記憶期望

圖 16：記憶期望

如圖 16 所示，首先任務(wù)機(jī)器人要記住我們的某個(gè)期望，在理解業(yè)務(wù)的前提下，高頻執(zhí)行。

判斷我們給的期望和其中的某個(gè)計(jì)劃相一致，并且把結(jié)果進(jìn)行存儲(chǔ)，這個(gè)過程中存儲(chǔ)的是預(yù)設(shè)計(jì)劃結(jié)果，并不是真正的執(zhí)行計(jì)劃。當(dāng)真正執(zhí)行時(shí)，就可以根據(jù)上下文生成一個(gè)具體的工作列表。

自主驅(qū)動(dòng)(第一代)過程二：主動(dòng)實(shí)施

圖 17：主動(dòng)實(shí)施

如圖 17 所示，當(dāng)機(jī)器人真正去執(zhí)行時(shí)，遵循執(zhí)行計(jì)劃的工作原理，基于圖計(jì)算全自動(dòng)生成執(zhí)行計(jì)劃。

同時(shí)執(zhí)行計(jì)劃針對(duì)知識(shí)圖譜進(jìn)行調(diào)度 API 調(diào)用，進(jìn)而對(duì)現(xiàn)實(shí)進(jìn)行理解。通過模型計(jì)算對(duì)調(diào)度進(jìn)行異常檢測(cè)，這一代以單指標(biāo)為主，不涉及問題分析。

自主驅(qū)動(dòng)(第二代)

圖 18：自主驅(qū)動(dòng)(第二代)架構(gòu)圖

如圖 18 所示，自主驅(qū)動(dòng)(第二代)增加問題分析結(jié)果的引導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)結(jié)果主動(dòng)反饋，實(shí)時(shí)向?qū)I(yè)人員請(qǐng)求借助。

指標(biāo)關(guān)聯(lián)模型的異常檢測(cè)方面，加入了問題定位和根因分析的過程，同時(shí)在預(yù)警服務(wù)部分引入了事件關(guān)聯(lián)。

任務(wù)決策系統(tǒng)的未來

任務(wù)決策系統(tǒng)的未來將針對(duì)以下方面進(jìn)一步攻克：

• 準(zhǔn)確率需要不斷的提高。
• 針對(duì)問題診斷結(jié)果進(jìn)行影響面的評(píng)估(系統(tǒng)/應(yīng)用/業(yè)務(wù)層面)，從而決定自愈執(zhí)行的手段。
• 人機(jī)互助增強(qiáng)，在系統(tǒng)尋求人的協(xié)助基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)雙向的協(xié)作支持。
• ChatOps 命令意圖理解全自動(dòng)化，也就是實(shí)現(xiàn)部署即理解。
• 引入一些半自動(dòng)化協(xié)助手段，幫助預(yù)設(shè)計(jì)劃建模，降低預(yù)設(shè)計(jì)劃建模復(fù)雜性。
• 目前還是針對(duì)特定場(chǎng)景的建模方式，通用性不足，高指標(biāo)關(guān)聯(lián)模型的通用性還有待提高。

最后，張真對(duì)本次演講行總結(jié)：應(yīng)對(duì) AIOps 自身挑戰(zhàn)的技術(shù)路線是從全維監(jiān)控到全維關(guān)聯(lián)，最后到全維智能。

任務(wù)機(jī)器人是 AIOps 系統(tǒng)的核心，基于它才能實(shí)現(xiàn)全維關(guān)聯(lián)和全維智能。任務(wù)決策是認(rèn)知智能與 AI 技術(shù)結(jié)合的體現(xiàn)，包括六個(gè)基本職能：系統(tǒng)理解、現(xiàn)實(shí)理解、意圖理解、異常檢測(cè)、問題分析和執(zhí)行計(jì)劃。

任務(wù)機(jī)器人有任務(wù)和自主兩種驅(qū)動(dòng)模式，任務(wù)驅(qū)動(dòng)關(guān)鍵是根據(jù)人的意圖映射成系統(tǒng)可執(zhí)行的操作，自主驅(qū)動(dòng)關(guān)鍵是執(zhí)行計(jì)劃的生成，并且影響到執(zhí)行的效果。

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張真，宜信研發(fā)總監(jiān)。負(fù)責(zé)金融基礎(chǔ)服務(wù)，智能運(yùn)維，微服務(wù)計(jì)算，DevOps 平臺(tái)，云計(jì)算等;開源軟件 UAVStack 創(chuàng)始人，多家公司應(yīng)用于測(cè)試/生產(chǎn)監(jiān)控運(yùn)維;曾就職于 IBM，參與應(yīng)用服務(wù)器，云計(jì)算，語音識(shí)別，機(jī)器翻譯等產(chǎn)品;擁有多個(gè)國(guó)際專利，開源社區(qū)活躍貢獻(xiàn)者。目前關(guān)注微服務(wù)+人工智能+容器等技術(shù)在智能運(yùn)維/運(yùn)營(yíng)解決方案的應(yīng)用。

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