jason2006xu
作者jason2006xu·2024-03-07 19:20
技术经理·昆仑银行

银行业AIOps应用现状研究

字数 3791阅读 1479评论 7赞 4

1、背景

随着业务创新以及分布式架构、微服务、大数据、人工智能等技术演进,使得银行业IT运维面临软硬件数量激增、应用和架构复杂化、变更频繁、调用链显著增长、运维数据井喷等困难和挑战。

运维技术在各行各业的重要性越来越高,特别在商业银行使用更广、更深,由于商业银行数字化程度越来越高、系统规模越来越大、组件监控粒度越来越细、监控数据量越来越大以及新技术和新组件的不断引入,这些导致运维越来越难做,运维工程师也被海量高速的运维监控数据所淹没。

2、为什么需要AIOps?

AIOps是基于海量数据的采集与治理(数据化)、AI算法的深度应用(智能化)和端到端的自动化打造平台化的智能运维目标,实现全景监控与自动化、智能分析与决策、故障自愈与无人值守。AIOps的优势是有利于知识和经验的积累。在智能运维体系中,运维人员在角色转变的同时也实现了技能提升,从最初的人工运维,到部分自动化+数据分析,实现数据驱动的IT运维,最终走向高度数据化、高度AI下的完全自动化+运维专家模式。

随着新质生产力的发展、数字化转型的持续推进,现代数字业务需要监控和管理的系统变得更加复杂、更加分散,需要AIOps 工具来实现跨 IT堆栈的持续洞察,同时这种洞察力变得越来越重要。随着商业银行数字化转型的加速,IT系统产生的运维数据量呈现爆炸式增长,传统的运维方式难以应对海量数据的处理和分析,需要AIOps利用人工智能技术对数据进行自动化分析和处理,提高运维效率;现代IT环境由云化、容器化、微服务等多种技术构成,系统复杂性大幅增加,AIOps通过智能算法和机器学习技术,能够更好地识别和管理这种复杂性;AIOps可以自动关联和分析来自不同来源的事件,快速定位故障原因,同时,通过对历史数据的学习,AIOps能够预测系统潜在的问题,实现主动预防;AIOps可以实现故障的自动化响应和处理,减少人工介入,缩短故障恢复时间(MTTR),提高系统的稳定性和可用性。总之,AIOps的引入对于应对当前IT运维挑战、提高运维质量和效率、降低成本以及支持商业银行的数字化战略具有重要性和必要性。

3、 同业AIOps建设情况调研

以下是针对根据已发信息,针对体量巨大的家大型银行AIOPS建设情况进行了信息整理,包括建设背景、平台建设、平台建设、应用场景以及运维生态等,详情如下:

智能运维建设情况运维组件运维数据运维生态
某大银行1建设背景:2019年起,运营中心践行金融科技战略,以项目群的方式启动了智能运维体系建设,目前主要是在数据中心私有云平台重点投入建设,包括在创新处以及应用处两个部门进行推广。公有云平台目前正在规划智能运维的建设,以龙舟云运维智能化方向为主。平台建设:建设数据平台及算法平台,加强数据采控及集中管理能力,夯实数字化底座。场景建设:以运维数据为基础,实现指标异常检测、日志异常检测、精准告警等基础运维数据分析场景,同时结合业务实现业务健康监测、业务影响分析等综合场景,初步建成了具体感知力、控制力、决策力的企业级智能运维体系。运维组件平台化 集中采控 精细化自动运维场景龙舟运维大数据平台搭平台、做场景 运维工具生态与运维生态并存
某大银行2建设背景:建设全行统一的“运维数据分析平台”,形成容纳海量运维数据的运维数据集市,解决运维数据存储不集中、数据不规范等问题;构建全行运维数据统一分析平台,推进运维数据应用的深度和广度,实践智能监控、智能运维等AIOps分析场景,为信息系统建设战略提供决策依据,为该行信息化转型提供动力。平台建设:建立统一的运维数据集市,集中采集运维数据入库,对数据模型统一管理,并进行数据的标准化治理。应用分析场景建设:以运维数据为核心,打通一体化生产运维平台体系内的关联系统,如监控平台、操作平台、管理平台、统一门户和配置中心,建设智能分析应用场景,包括异常检测、性能分析、趋势分析、故障诊断以及系统画像等场景。已构建统一采控支撑其运维中台 尝试流计算实现监控性能瓶颈 加速丰富配置消费场景已建立持续运维数据治理策略2018年筹划运维服务一体化能力建设,建立运维场景应用生态 ,2019年10月由科技与产品管理局牵头启动一体化生产运维平台体系建设工程 需求场景化,2020年全年上线了22个大运维场景 通过场景建设,逐步实现“5分钟异常发现、10分钟故障定位、20分钟异常恢复”的目标
某大银行3建设背景:从智能监控的场景开始探索智能运维体系的建设,从传统数据平台到具备实时处理能力的运维大数据平台转型,拉通融合运维管理工具,从整个智能运维体系的建设上实现平台一体化、数据标准化、场景自主化以及运维智能化。整个运维模式实现了从人工、割裂到智能、自动一体的质的转变。平台建设:数据平台的搭建基于华为大数据平台,先后经历了从偏事后分析、报表分析到可实时处理、实时监控预测的运维大数据建设;同步开展运维数据的治理工作,尤其日志平台进行了非常规范化的治理,实现了跨运维、生产、安全、运营等部门全行级数据服务。场景建设:以监控系统智能化、日志系统标准化、规范化为建设初发点,逐渐开展运维数据中心的智能运维分析场景建设。基于业务运维需求从发现问题、定位问题、解决问题的不同环节全面智能化。目前正在建设可观测的全行一体化智能运维平台。 已建立运维大数据平台,并完成初步数据治理目前已完成智能运维3.0的建设,正在全面建设可观性的统一智能运维管理平台
某股份制银行建设背景:智能运维的建设源于信创国产化,最早是为了替换Splunk数据分析平台。从17年开始逐步建立运维大数据平台,实现数据清洗及规范化,提升数据查询及实时数据处理能力,为智能运维打下数据基础。专注业务运营分析,建立业务分析模型,通过关联运维数据,为业务整体运营实现实时的运营决策支持。平台及场景建设:打通20多套运维管理工具,建立运维数据中台,实现日志分析与展现、交易特征分析、系统画像、运维内控分析等场景。20年至今在持续治理运维数据,构建支持多中心运行的数据中台,以应用为核心拉通运维数据关联,实时关注业务运维及健康、同时还进行了运营管理、系统健康状态、业务连续性等场景的建设。 始终关注业务,建立业务全方位画像,运维场景持续优化不断改进

根据以上四家银行智能运维建设的思路及路线,总结一下 智能运维建设大体可分三个阶段 : 第一阶段为准备阶段,完成平台搭建、数据治理等基础工作;第二阶段面向应用,梳理业务场景,分析哪些场景可以自动化、如何与算法相结合等 ; 第三阶段是进一步的发展建设,能够实现智能决策和故障自愈。

4、AIOps应用综述

1)自动化运维

以变更为例,端到端自动化运维流程包括:屏蔽告警->关闭中间件->下发升级文件->备份数据库->升级中间件->开启中间件->更新CMDB->告警屏蔽解除。自动化运维
在提高运维效率、减轻运维人员工作量的同时也带来自动化工具失效的风险,需要制定相应的应对策略。

2)基于算法的智能运维

智能运维基于平台化理念,将智能运维算法服务嵌入PaaS,对外以容器的方式支撑上层的不同场景应用,底层为数据交互层,通过机器学习和模型训练进行参数调优。最终呈现的场景是,不同的应用对应不同的容器,算法、参数等打包在容器中。交易期间和非交易期间采取不同的运维方案,进行周期性检测。这种算法的好处是即便数据缺失不全,也可以基于海量历史数据进行训练和回归,从而有效捕捉故障点。在单指标异常检测的实例中,通常有两种情况,一种是对系统进行压力测试,引发系统流量突增;另一种是因系统故障引发的流量陡增或陡降,通过智能算法对系统的流量相关指标分析可以快速、准确判断出导致指标异常的原因并捕捉故障点。

3) 基于CMDB的智能运维管理

CMDB主要功能包括收集信息、分析问题、解决问题。

A、收集信息:通过CMDB运维管理平台收集相关信息,包括服务器、应用程序、网络设备等的配置信息、性能指标、日志等。这些信息可以帮助您更好地了解问题的根源。
B、分析问题:根据收集到的信息进行分析,找出可能的原因和解决方案。例如,如果发现某个服务器的CPU使用率过高,可能是由于某个应用程序占用了大量的资源导致的。此时可以尝试优化该应用程序或者调整服务器的配置来解决问题。
C、解决问题:根据分析结果采取相应的措施来解决问题。例如,可以对应用程序进行优化或者调整服务器的配置来解决问题。
D、此外CMDB还可以用于应用系统的配置管理,存储与管理IT架构中设备的各种配置信息,通过识别、控制、维护,检查各种IT资源,从而高效控制与管理不断变化的IT基础架 构与IT服务,并为其它流程,例如事故管理、问题管理、变更管理、发布管理等流程。

5、综述

综上所述,目前商业银行的AIOps建设基本是以监控系统智能化、日志系统标准化、规范化为建设出发点,逐渐开展运维数据中心的智能运维分析场景建设。建设智能分析应用场景,包括异常检测、性能分析、趋势分析、故障诊断以及系统画像等场景。 AIOps建设的前期工作主要是运维 数据治理、业务梳理 , 数据治理解决数据标准化、准确性的问题;业务梳理是实现业务全流程监控,问题智能定位、诊断的前提 。 另外,商业银行大部分 正在建设可观测的全行一体化智能运维平台。

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jillmejillme课题专家组CIO某大型银行
2024-04-03 07:52
文章阐述了AIOPS的同业应用现状,以及AIOPS的应用综述,建议在应用场景和AIOPS构建方面,能有具体场景实例的解决方案,帮助读者进一步了解AIOPS与自动化运维在智能方向上的差异,提升和发展趋势。
朱向东朱向东课题专家组高级工程师某银行
2024-03-21 11:30
文章对银行业AIOps应用现状的深入分析,强调了AIOps在提升运维效率、降低成本、支持数字化战略方面的重要作用。同时,通过调研不同银行的AIOps建设情况,为银行业提供了宝贵的参考和启示。
搁浅沉默搁浅沉默研发工程师某股份银行
2024-03-21 10:43
很有质量的一篇文章,尤其是对于同业调研部分的内容,很有启发意义,希望后期继续有相关AIOps的介绍,甚至若能有已落地的场景或经验,便是再好不过了
三虎三虎联盟成员系统运维工程师中国邮政储蓄银行
2024-03-20 19:25
希望还能有下一篇详细的介绍AIops的技术应用细节,还能多学习了解一些AIops和传统运维工作的区分及提升点。
NetSecNetSec信息安全某银行
2024-03-20 10:47
作者调研的很详细,龙舟暴露了调研对象。本文结构清晰,紧贴当下技术发展趋势,借鉴性非常高。
Senko leeSenko lee课题专家组系统架构师江西裕民银行
2024-03-20 10:05
AIOps是当下运维技术发展的必然趋势,作者从同业调研、应用实践等方面分享了AIOps在商业银行的落地经验,借鉴可操作行非常强。
menglunyangmenglunyang课题专家组系统工程师中国银行
2024-03-20 09:43
文章的结构清晰,先是背景介绍,然后是AIOps的必要性分析,接着是同业建设情况调研,最后是AIOps应用综述。这种结构使得读者可以循序渐进地理解AIOps在银行业的应用,并且通过具体案例了解到AIOps的实际效果。
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