中国农业银行AIOps智能根因分析场景案例

数字化转型网人工智能专题

中国农业银行申报的“AIOps智能根因分析场景案例”入选了“智能运维示范引领案例”。

一、案例背景

业务数字转型与架构分布式转型对商业银行业务系统的运维保障工作带来了巨大挑战，如何在海量的监控指标、复杂的调用关系中快速识别和定位故障根因成为一个亟需解决的难题。主要体现在以下三个方面：一是数据量大，分布式架构下，告警、指标、链路等数据体量庞大，而根因定位又对时效性有较高要求，需要能够保证较高的算法性能；二是定位数据源种类繁杂，除了监控指标体现出的异常，关联应用、运维活动、链路调用等各类数据均可能导致系统故障，不同类型的数据须采用不同的算法进行分析；三是定位效果差，由于故障根因分析缺少大量有效的训练集，因此完全依赖算法在前期较难达到预期效果，往往需要结合一定的专家经验进行辅助决策。

二、解决方案

针对故障根因定位面临的难点问题，农行通过构建系统运行健康度实时评估体系、优化海量资源指标算法分析手段、打造AI算法与专家经验相结合的全方位根因定位平台等方式，实现对系统运行情况的智能洞察与快速定位，有效提升了运维故障的发现和处置效率。