导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关devops如何利用ai的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
华为AIOps使能服务加速新基建运维智能化转型
人工智能经历了六十多年的浮浮沉沉，随着计算算力的进步，算法的创新和互联网发展下的海量数据积累，人工智能技术未来十年将焕发出新的活力，成为最具有冲击力的 科技 发展趋势之一。
在HUAWEI CONNECT 2020期间，华为基于对电信领域的深刻理解和多年经验沉淀，带来了《AIOps使能服务》的分享，旨在结合电信领域应用场景，使能网络达到自动、自愈、自优和自治的自动驾驶网络，提升整个网络的效率，降低OPEX。
AIOps成为电信网络运维智能化转型趋势
随着“5G 新基建”的加速实施，数字经济发展迎来新的动能。不仅推动投资消费的快速成长，还将驱动各行业的数字化转型升级。随之而来的是网络问题复杂化与业务质量高要求的挑战，运维能力的演进成为电信网络能否持续发挥效能的关键因素。
电信网络运维作业正面临问题发现被动（75% 问题由用户发现），故障根因定位难（90% 时间用于问题定位）的业务挑战。同时，各专业运维支撑系统功能也面临开发周期长，闭环流程自动化程度低的技术瓶颈。因此，运营商期望引入AI实现智能运维，做到主动维护和故障自愈。
在运维支撑系统的演进方向上，AIOps（运用AI及大数据技术解决运维问题）已经成为电信行业运维智能化转型的趋势和共识：构建AIOps平台能力，支撑不同运维场景应用。在未来五年内，电信行业市场的运维系统和平台将加速AI能力的升级，成为电信领域AI应用的核心场景，投资占比达到60%。
因此，AIOps已经成为电信网络运维智能化转型趋势。通过构建电信领域AIOps平台能力，快速实现智能运维升级。
华为AIOps助力网络提升可靠性及使能智能化运维
按照自动驾驶网络的等级定义，运维的智能化目标是要实现全域、全流程的预测性运维，自动监控、定位、自愈。
华为AIOps使能服务作为自动驾驶网络AI引擎NAIE的核心能力，基于AI平台，提供了一系列的电信领域AIOps原子能力以及组合编排能力，使能网络管控析单元、智能运维解决方案等运维系统，最终帮助运营商打破原有的烟囱式建设方式，将各专业运维系统的应用与AI能力解耦，采用分层的服务化架构对接共享数据中心，集中提供AIOps能力，适配运维场景应用百花齐放的需求。
如下是华为AIOps使能服务预组合编排好的服务，可开箱即用：
kpi异常检测服务， 快速智能识别海量kpi/kqi的异常情况，广泛应用在网络性能和质量监控场景；
故障识别与根因定位服务， 根据海量告警结合对应网络拓扑和传播知识，实时识别故障及根因网元及告警，可自动学习知识规律，保证持续优化，可广泛应用在各种网络场景；
日志异常检测服务， 实现日志的自动分类和统计规律发掘，实时监控出系统的异常行为和相关日志，可广泛应用在IT及电信网络场景；
硬盘异常预测， 可智能预测短期内（14天）的硬盘故障，以采取规避预防措施，以免对业务产生影响，广泛支持主流厂商的HDD及SSD型号。
细数华为AIOps使能服务四大核心竞争力
提供丰富的AIOps原子能力： AIOps的原子能力覆盖运维全流程，包括预测、检测，定位、执行。原子能力库支持流量预测，故障预测，KPI异常检测，日志异常检测，CHR异常检测，异常关联分析，事件聚合，根因定位等20+原子能力。
作为电信领域的AIOps使能服务，具备两个核心特点：一是基于华为电信领域的经验，原子能力将AI算法与电信领域行业知识融合，预制了默认的电信领域模型参数，同时支持现网运行态的调优，解决当前通用算法模型在具体行业落地效果差的难题。目前，已经在现网得到了规模验证。
另一个是AIOps原子能力采用标准化模型规范，统一数据输入，参数配置，结果输出等接口。为AIOps单点原子能力到灵活的组合串接提供了基础。
组合编排与DevOps能力： 通过组合编排功能，使用者可选择业务场景所需的AIOps原子能力，通过可视化方式完成流程串接，并进行业务泛化参数配置，包括数据接入方式，模型参数，内置电信领域泛化参数，事件通知方式、可视化Dashboard等配置。上述能力支持可视化编排或接口调用方式实现。此外，基于NAIE平台训练服务，AIOps的原子能力库支持使用者根据实际业务需求开展算法模型的创新与开发，不断扩展AIOps能力。NAIE的生态服务也提供专业的人员培训赋能。
支持电信领域数据对接： 支持KPI、告警、日志、xDR等电信领域主流运维数据。支持Kafka，数据库，文件系统，Restful等电信运维系统的主流数据对接方式。AIOps使能服务提供通用的数据源对接和标准化数据治理组件，通过配置项快速建立与运维系统的数据源连接，通过SDK将不同的数据类型和格式治理成标准化的AIOps原子能力输入集，用于模型训练和推理。
场景组合服务： 围绕运维全流程（发现、分析、处理）提供预制典型场景组合应用，快速接入运维流程。
综上所述，华为AIOps使能服务作为智能运维AI能力引擎，融合AI的技术优势与华为在电信领域的专业优势，为运维系统的智能化演进提供AIOps平台能力支持，助力到各专业运维系统的应用快速上线，让运维专家专注场景应用设计和业务目标达成。
华为AIOps助力运营商及企业网络打造最佳实践
在KPI异常检测方面，电信网络中，通过KPI来预测和检测网络问题是最普遍的场景。通过AI算法基于 历史 数据自动生成每个KPI的动态门限，避免传统静态门限带来的误报和漏报。
华为NAIE融合了电信领域的运维业务特点，提供单指标/多指标检测，异常原因关联分析，模型的自学习调优等关键能力。目前已经用在核心网，无线，数通等不同业务领域。国内某运营商采用了核心网KPI异常检测服务以后，实现提前5小时识别异常并主动预警，降低了业务损失。
在告警根因定位方面，发现异常或者故障之后的定位是运维流程中的难点，如何准确的将多维度的异常、告警等事件进行汇聚，减少故障噪声，准确定位到具体原因？这些工作目前主要依赖专家经验或者手工分析，而且受限于分析算力和知识信息，效果并不好。
华为NAIE AIOps通过AI算法与业务的融合，支持多类异常/告警等事件的智能故障定位，自动实现时间，拓扑和故障传播图等维度的事件汇聚和根因定位。目前已经应用到无线接入网等业务领域，经过实际验证，无效上站减少60%，根因识别准确率85%+，运维效率整体提升15%。
写在最后，电信领域AIOps落地的关键是需要将行业知识与AI技术融合。网络运维系统的AIOps能力构建的趋势是业务与能力解耦，做到AIOps能力的复用、拉通，支持，适配运维场景应用百花齐放和快速上线迭代的需求。
因此，AIOps使能服务作为智能运维AI能力引擎，融合AI的技术优势与华为在电信领域的专业优势，为运维系统的智能化演进提供AIOps平台能力支持，助力到各专业运维系统的应用快速上线，让运维专家专注场景应用设计和业务目标达成。目前，华为AIOps使能服务已经在无线，核心网，数通等网络域得到了广泛的应用。
什么是IaaS+DevOps的开发模式
如何在竞争激烈的市场中取胜？
包以德循环(OODA Loop)是observe（观察）、orient（调整）、decide（决策）和act（行动）的缩写。 对一个参加空对空战役的飞行员来说，它意味着“杀人还是被杀”。双方都从观察开始，观察自己、观察环境和敌人。 基于观察，获取相关的外部信息，根据感知到的外部威胁，及时调整系统，做出应对决策，并采取相应行动。 双方是在比赛看谁能更快地完成“观察—调整—决策—行动”的循环。
传统开发模式 Vs IaaS开发模式
包以德循环理论同样能够应用于残酷的商战。这也是IaaS服务能够快速发展的原因。和传统开发模式相比，基于IaaS的开发模式可以 快速创建资源，避免审批、采购和安装所需要花费的大量时间，极大的加快了企业行动的速度。
基于PaaS的开发模式
有些人会说，基于PaaS的开发模式能更进一步，企业可以只需要专注于应用开发本身，其他事情PaaS都帮企业解决了(noOps)。
但是，为什么PaaS没有普及起来？原因是，基于PaaS的开发模式，用户得到了速度，但是失去了可控性。
复杂应用难以支持
失去了全栈控制权
PaaS服务本身的不稳定性
对很多用户来说，PaaS可以很好的解决了80%的问题，但是20%的问题无法解决。
基于IaaS+DevOps的开发模式
IaaS+DevOps的开发模式，可以让用户可以在速度和可控性之间取得更好的平衡。IaaS+DevOps的开发模式充分利用IaaS的可编程特性(API)， 能够帮助开发人员、测试人员以及运维人员实现应用全生命周期的自动化管理，包括创建环境、软件安装、代码部署、自动配置、监控告警和自动伸缩等， 打通从代码到服务的转化通道，实现了云应用的持续交付和自动化运维。
在亚马逊(AWS)云生态圈中，AWS及其合作伙伴提供了多种应用部署和管理工具，比如CloudFormation、Opsworks、Rightscale、Scalr等。
但是在国内，阿里云和青云生态圈中目前还没有这样的工具，可以说Fit2Cloud的出现填补了这个空白
什么是DevOps?
DevOps（Development和Operations的组合词）是一组过程、方法与系统的统称，用于促进开发（应用程序/软件工程）、技术运营和质量保障（QA）部门之间的沟通、协作与整合。
它是一种重视“软件开发人员（Dev）”和“IT运维技术人员（Ops）”之间沟通合作的文化、运动或惯例。透过自动化“软件交付”和“架构变更”的流程，来使得构建、测试、发布软件能够更加地快捷、频繁和可靠。
引入DevOps的因素：
1、使用敏捷或其他软件开发过程与方法
2、业务负责人要求加快产品交付的速率
3、虚拟化和云计算基础设施（可能来自内部或外部供应商）日益普遍
4、数据中心自动化技术和配置管理工具的普及
5、有一种观点认为，占主导地位的“传统”美国式管理风格（“斯隆模型vs 丰田模型”）会导致“烟囱式自动化”，从而造成开发与运营之间的鸿沟，因此需要DevOps能力来克服由此引发的问题。
如何学习ai
想要零基础学习AI，首先来了解一下AI是什么？
Adobe illustrator，常被称为“AI”，是一种应用于出版、多媒体和在线图像的工业标准矢量插画的软件。该软件有图形图像编辑处理、网页动画、向量动画制作等功能，主要应用于海报书籍排版、印刷出版、专业插画、多媒体图像处理和互联网页面的制。
在了解了AI这款工具的作用之后，我们再来学习如何使用AI。在这里分享一个不错的UI设计学习AI的教程，AI。
工具的使用最好的方法不是给出大段的文字描述，介绍每个功能，而是找具体的实例去操作，从实例的操作去学习该软件的功能。我们通过以下几个实例去简单讲讲AI的使用方法，了解AI的界面，基本设置，新建文件，视图操作，画板工具保存，导出，矢量与像素关系，填色等。从而达到熟练结合应用PS和AI工具对素材进行处理，根据要求完成3D效果、混合效果等各种特殊效果的设计。
1、AI的基本操作：打开AI，先熟悉该软件的工具栏、菜单栏、属性栏以及面板栏中包含那些东西，它可以提供给我什么。
2、AI复制、旋转、转换矢量图：设计师在设计图形的时候需要将图片转换成矢量图，才能减少像因像素低而失真的几率。
3、AI的分割、剪切蒙版、平滑、扩展：设计师经常会遇到要分割对象,把对象切成各种形状的情况,比如我们需要制作一些效果,就是将一些图形安装一定的规律切割成几个部分。那我们一起来学习一下如何利用AI实现这些要求。
4、AI路径文字、效果、形状生成器：有时我们不需要中规中矩的排版文字，可以让路径文字帮助你实现你的想法。如果想要创造更复杂的图稿，有效方法是使用形状生成器和路径查找器以不同的方式组合得到想要的效果。
5、AI渐变、立体字：
6、AI二方连续、四方连续、注意事项：以一个纹样为基础，想不通的方向做不同的排列称为连续，以这样的方法达到设计的效果。
以上通过一些简单的案例让大家了解AI，我们还需要深入学习、加强练习、多实际运用，才能让这个工具协助我们更好的完成设计工作。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于devops如何利用ai的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于devops如何利用ai的相关内容别忘了在本站进行查找喔。