如题,如果有能否描述下响应的场景?
如果没有,将来有落地的可能吗?我理解的智能化是要有一定的容错度和概率来支持的,但是对于银行和证券的核心交易,要求都是0容错的。我认为就目前来看落地的概率很小,也可能是我的眼界可能不够。
智能化运维在证券行业已经研究探讨很多年,证券公司在这方面的实践基本是从自动化 运维起步,配合监控系统,做好知识库管理,形成故障处理的建议解决方案。现实中还要根据故障场景和技术人员的知识积累,实现“一键切换”等自动化应急措施,但真正实现理想中的智能运维,还有很长一段路要走。就像甲骨文公司的“无人驾驶数据库”,也没有大面积推广使用。
收起人脸识别也是在0容错,你不能将坏人放进来吧? 不过人脸识别的准确率也不是百分百,需要控制好做该做的事情,不做不该做的事情。例如故障检测,AI可发现其他系统没有发现的故障,它可以提高系统的可用性,虽然它的预测结果不是一个确定的结果,而是一个概率上的结果。
这不意味着AI不够精确,其实反而由于是精确的,它才给一个概率,了解统计学的朋友应该明白。
AI给一个概率意味着他的能力不行吗? 非也,AI做的事情不是确定性的事情,这是事情比较难。
例如:
非AI场景:今天大年三十,所以明天是春节
AI场景: 明天会是晴天吗?
再如:
非AI场景: 数据库故障,可推出数据无法写入数据库了。
AI场景: 数据写入不了,到底是什么原因导致的?数据库故障吗?
智能化运维是近2年比较热的一个话题,券商、交易所、AI厂商、包括大学等多方都在协力大力推进。目前应该取得了一些效果,比如通过识别故障事件自动发起工单,机器人机房巡检等。
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