数字化转型网人工智能专题
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智能化运维（AIOps）：人工智能技术（如机器学习等）和数据科学在IT运营问题上的应用，用于增强和部分替代主要的IT运营功能。根据 Gartner 阐释，AIOps 通过松耦合、可扩展方式去提取和分析数据量、种类和速度这三个维度不断增长的IT数据，进而为IT运维管理产品提供支撑。在新技术的促进下，AIOps 成为未来运维发展的趋势，是企业级 DevOps 在运维（技术运营）侧的高阶实现。2022年12月26日，中国信息通信研究院隆重公布了智能化运维 AIOps 系列标准最新批次评估结果。
中国农业银行股份有限公司（简称“中国农业银行”）本次参评的项目为“一体化生产运维平台-数据分析平台（孔明）”项目，该项目顺利通过中国信息通信研究院（以下简称“信通院”）开展的《云计算智能化运维(AIOps)能力成熟度模型 第2部分：系统和工具技术要求》标准根因分析模块优秀级评估。代表着中国农业银行的 AIOps 相关能力达到国内领先水平。
本批次评估将于2023年1月6日中国信通院主办的 “2022 GOLF+ IT新治理领导力论坛”上正式举行授牌仪式。 数字化转型网www.szhzxw.cn
此次，我们采访了中国农业银行研发中心副总经理蔡仕志先生和研发中心北研技术保障部处长贾磊先生，一同深聊团队在项目参与评估时的细节和故事，分享中国农业银行 AIOps 实践的经验。
– Q&A –
Q：老师您好，请介绍一下您和您的企业，以及此次参与评估的项目。
中国农业银行研发中心副总经理蔡仕志：农业银行研发中心作为承载农业银行信息化建设和金融科技创新重任的总行直属部门，为农行各境内外分支机构及控股子公司，在零售银行、公司银行、投资银行、基金管理、金融租赁、资产管理、人寿保险等多业务领域提供完善、可靠的金融交易支撑，为全球逾8亿客户提供高效稳健的金融交易服务。
AIOps运维数据分析平台是农行一体化生产运维体系的重要组成部分，是基于“以数据为基础，以算法为支撑，以场景为驱动”的AIOps智能运维理念，面向全行用户打造的企业级运维数据分析平台。针对业务数字化转型及架构分布式转型背景下对运维工作带来的挑战和压力，平台通过打造运维数据集市、构建运维分析引擎、推动智能运维场景落地等方式，以实际运维痛点问题为切入点，深挖运维数据价值，积极开展创新实践，切实推动我行运维体系的智能化转型。 数字化转型网www.szhzxw.cn
Q：恭喜您通过信通院AIOps标准根因分析模块评估，您的感受是怎样的？
中国农业银行研发中心副总经理蔡仕志：智能运维是我们近2年运维工作转型的一个重点方向，本次顺利通过评估，既是对项目组工作成果的一个肯定，也为我们后续的优化和提升指明了方向，后续我们会继续加大智能运维方面的支持和投入，推进 AIOps 能力在农行的进一步推广和应用。
Q：贵单位参与本次AIOps标准根因分析模块评估，请问企业有哪些考量？
中国农业银行研发中心副总经理蔡仕志：快速定位故障根因是保障业务连续性的关键，也是数据分析平台建设的重要目标之一。前期农行针对故障根因定位面临的难点问题，通过构建系统运行健康度实时评估体系、构建AI智能根因定位模型等方式，完成智能根因分析功能建设，实现了对系统运行情况的快速定位。本次参与该模块评估，一方面是验证建设成果是否符合业界标准，另一方面也是想找找不足和差距，为下一步优化提升做准备。 数字化转型网www.szhzxw.cn
Q：通过 AIOps 标准根因分析模块评估带给企业和团队哪些变化？
中国农业银行研发中心北研技术保障部处长贾磊：本次顺利通过 AIOps 能力成熟度标准的正式评估，一方面，是对农行智能运维建设成果的肯定，另一方面，通过与标准的对比，明确了平台当前存在的不足及后续可以提升的方向。同时，在这次评估过程中，通过对 AIOps 标准的学习以及与行业内专家的交流，我们的运维分析团队也受益良多，吸收了很多先进理念，为团队后续的优化方向提供了指引。
Q：对于 AIOps 工作的开展，下一步计划有几方面？
中国农业银行研发中心北研技术保障部处长贾磊：农行将持续推动 AIOps 运维能力建设，一方面将 AIOps 能力向新技术栈推广，全面提高云平台、微服务等复杂分布式架构下的全链路监控、分析、定位、处置能力，另一方面将更加关注 AIOps 在业务连续性领域的应用，从业务视角进一步加强“监管控处析”能力建设，深入分析、全面联动前后台各类运维运营数据，提前识别业务波动风险，实现早发现、早介入、早评估、早处理，保障系统稳定运行。
Q：对于 AIOps 的未来发展方向，您有何看法？
中国农业银行研发中心北研技术保障部处长贾磊：主要有三个方面，首先，AIOps 逐渐在从单一化向体系化发展，从利用机器学习算法实现特定场景向平台化、体系化发展，通过平台提供的数据服务能力、算法服务能力及场景建设能力提供体系化智能运维服务；其次，AIOps 逐渐从被动响应到主动预防发展，在依然关注故障告警、异常检测等传统场景的同时，开始逐渐注重故障预测、风险发现等事前场景，注重提升风险的发现、溯源、管理及处置能力建设；最后，AIOps 的赋能领域将更加丰富，除了传统的质量、效率类场景，为运维管理、安全管控等领域进行赋能也是 AIOps 的下一个重点方向。
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本文由数字化转型网（www.szhzxw.cn）转载而成，来源于CAICT数字化治理；编辑/翻译：数字化转型网宁檬树。
