“這些年大家都在談數(shù)字化轉(zhuǎn)型，但大家關(guān)注的核心焦點(diǎn)在建設(shè)上。怎么理解這句話？比如一家傳統(tǒng)企業(yè)要數(shù)字化轉(zhuǎn)型，會引進(jìn)很多數(shù)字化系統(tǒng)、手段，例如上云，利用大數(shù)據(jù)、IOT驅(qū)動業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型升級。
但企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化后，會擁有上百個系統(tǒng)，很容易出現(xiàn)緩慢、崩潰現(xiàn)象，面臨很多挑戰(zhàn)。其次，企業(yè)在運(yùn)維管理方面養(yǎng)了好幾十人的運(yùn)維團(tuán)隊(duì)，工作量很大，但管理模式過于傳統(tǒng)，效率很低。所以，這時候企業(yè)才開始用人工智能的手段來變革運(yùn)維領(lǐng)域，解決企業(yè)各種系統(tǒng)運(yùn)行問題。
云智慧總裁劉洪濤
不過，目前，大多數(shù)企業(yè)客戶還屬于上云，上系統(tǒng)的階段，還沒考慮到系統(tǒng)維護(hù)、運(yùn)維的階段。這也是為什么企業(yè)IT領(lǐng)域，IT運(yùn)維發(fā)展滯后的原因。”云智慧總裁劉洪濤說道。
云智慧成立于2009年，是一家全棧智能運(yùn)維解決方案服務(wù)企業(yè)。今年6月，云智慧完成了由華山資本領(lǐng)投，紅杉資本中國基金、水木投資和浙民投/浙江絲路基金跟投的 2500 萬美元 D 輪投資。
數(shù)字化時代，傳統(tǒng)IT運(yùn)維管理的機(jī)遇與挑戰(zhàn)
目前，我國IT服務(wù)發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入到相對穩(wěn)定的增長階段，有著極為可觀的市場前景。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2017年中國IT服務(wù)市場規(guī)模為6077.7億元，同比增長16.2%，預(yù)計(jì)未來四年將保持13.8%年復(fù)合增長率，到2021年整體市場規(guī)模將突破萬億大關(guān)。
與此同時，越來越多的高科技企業(yè)加入到數(shù)字化轉(zhuǎn)型大軍中，而IT服務(wù)市場的競爭格局也發(fā)生著變化，優(yōu)質(zhì)IT服務(wù)企業(yè)開始進(jìn)入大眾視野。
然而，在移動化、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新技術(shù)的推動下，企業(yè)的 IT技術(shù)架構(gòu)悄然變遷，從傳統(tǒng)“IOE架構(gòu)”走向“互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)”?；ヂ?lián)網(wǎng)架構(gòu)所涉及的網(wǎng)元數(shù)、技術(shù)棧、服務(wù)數(shù)等元素成倍劇增，使得運(yùn)維壓力越來越大。
劉洪濤告訴i黑馬＆數(shù)字觀察，企業(yè)一方面享受著數(shù)字技術(shù)帶來的創(chuàng)新成果，一方面卻又有意無意的忽略了IT自身的潛在風(fēng)險(xiǎn)，不能在IT出現(xiàn)問題的第一時間發(fā)現(xiàn)，并作出有效應(yīng)對。
首先，從C/S架構(gòu)到B/S架構(gòu)，再到移動化的APP和小程序，加上云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算等技術(shù)的應(yīng)用，企業(yè)IT架構(gòu)越來越龐大，運(yùn)維工作變得越來越復(fù)雜。
“一直以來，IT部門的職責(zé)局限于維護(hù)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行，鮮少與業(yè)務(wù)運(yùn)行指標(biāo)掛鉤，當(dāng)業(yè)務(wù)出現(xiàn)波動后再從海量日志、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中排查原因，往往已經(jīng)造成難以彌補(bǔ)的損失。”
其次，龐大的數(shù)據(jù)量也是運(yùn)維工作面臨的巨大挑戰(zhàn)。很多大型企業(yè)的服務(wù)器數(shù)量就達(dá)到上萬臺，每時每刻產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)里還藏著大量關(guān)鍵信息，比如某系統(tǒng)的日志數(shù)據(jù)不正常，可能造成未來數(shù)小時整個業(yè)務(wù)流程的緩慢，甚至中斷。
第三，過去受限于技術(shù)和人力等方面原因，IT系統(tǒng)一旦出現(xiàn)故障，需要手工排查問題，效率非常差。
“科技進(jìn)步推動IT從標(biāo)準(zhǔn)化、自動化向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)變。如此高速發(fā)展、競爭激烈的經(jīng)濟(jì)環(huán)境中，企業(yè)必須重新審視IT與業(yè)務(wù)的關(guān)系，否則就會被行業(yè)領(lǐng)先者和互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新企業(yè)所淘汰。
與此同時，IT運(yùn)維的角色正在發(fā)生根本性轉(zhuǎn)變，從默默無聞的支撐者變成業(yè)務(wù)運(yùn)行不可或缺的賦能者。而智能運(yùn)維（AIOps）作為AI、大數(shù)據(jù)技術(shù)與IT運(yùn)維融合的產(chǎn)物，也成為傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必然選擇。”
智能運(yùn)維是理念和策略，數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)
2016年，Gartner首次提出智能運(yùn)維（以下簡稱AIOps）概念。
在Gartner的《Market Guide for AIOps Platforms》報(bào)告中對AIOps做出了定義：AIOps平臺是結(jié)合大數(shù)據(jù)、人工智能（AI）或機(jī)器學(xué)習(xí)功能的軟件系統(tǒng)，用以增強(qiáng)和部分取代廣泛應(yīng)用的現(xiàn)有IT運(yùn)維流程和事務(wù)，包括可用性和性能監(jiān)控、事件關(guān)聯(lián)和分析，IT服務(wù)管理以及運(yùn)維自動化。
總的來說，與傳統(tǒng)IT運(yùn)維相比，智能運(yùn)維具有無可比擬的優(yōu)勢。過去受限于技術(shù)和人力等方面原因，IT系統(tǒng)一旦出現(xiàn)故障，便需要大量資源手工排查問題，效率非常差。
智能運(yùn)維不但有效減少告警的誤報(bào)率和錯報(bào)率，通過交易鏈自動追蹤和故障根因分析，幫助運(yùn)維第一時間發(fā)現(xiàn)問題根源，并把故障的排查和修復(fù)時間縮短到數(shù)個小時。
舉個例子，一家大型企業(yè)可能有數(shù)百套IT系統(tǒng)，過去，出現(xiàn)故障后，如果依靠人力逐一排查，大概需要一周的時間。而使用智能運(yùn)維平臺，不但有效減少告警的誤報(bào)率和錯報(bào)率，通過交易鏈自動追蹤和故障根因分析，能夠把故障的排查和修復(fù)時間縮短到數(shù)個小時。
在劉洪濤看來，智能運(yùn)維并不是一個全新的理念，而是IT運(yùn)營分析/運(yùn)維管理（ITOA/ITOM）體系與大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)結(jié)合的產(chǎn)物。
AIOps智能運(yùn)維平臺以ITOM/ITOA系統(tǒng)所采集的運(yùn)維大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對運(yùn)維數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，涵蓋IT監(jiān)控，應(yīng)用性能管理、外網(wǎng)監(jiān)控、日志分析，系統(tǒng)安全等方面。
前幾年大家對AIOps爭論非常大，都在講自己對AIOps的定義與理解，以及接下來AIOps發(fā)展方向。當(dāng)時對其爭論的方向有這幾個：第一類，AIOps是自動化運(yùn)維，就是我們要把Ops消滅掉，通過自動化運(yùn)維方式，用機(jī)器去取代人。第二類，利用智能化的手段，替代高重復(fù)性的工作，全程自動化、智能化操作。
第三類是我們理解的AIOps，AIOps的核心在于企業(yè)解決的不是運(yùn)維的問題，而是如何提高運(yùn)維效率，解決如何支持業(yè)務(wù)的問題。
“對于AIOps，我們的觀點(diǎn)是，第一，與其說AIOps是產(chǎn)品，不如說這是一種理念和策略。通過以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，場景為導(dǎo)向，算法為支撐的AIOps平臺，為企業(yè)現(xiàn)有運(yùn)維管理工具和管理體系賦予統(tǒng)一數(shù)據(jù)管控能力和智能化數(shù)據(jù)分析能力，全面提升運(yùn)維管理效率。
第二，現(xiàn)階段AIOps的目標(biāo)不是NoOps，而是BetterOps，通過更高效的運(yùn)維幫助企業(yè)快速洞察人力難以企及的故障和問題，準(zhǔn)確預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)，化被動運(yùn)維為主動運(yùn)維。
可以這么理解，企業(yè)IT運(yùn)維服務(wù)商，要幫助企業(yè)客戶把運(yùn)維問題消滅在內(nèi)部，讓使用者還沒有發(fā)現(xiàn)問題之前，運(yùn)維系統(tǒng)已經(jīng)把問題解決掉了，感受不到運(yùn)維的存在，做到無感知的運(yùn)維。就像我們在使用微信一樣，我們不會感覺微信背后有一個運(yùn)維團(tuán)隊(duì)存在，雖然它偶爾會出故障，但極少，他們的運(yùn)維的工作做得非常多，才能實(shí)現(xiàn)這點(diǎn)。
第三，AIOps的基礎(chǔ)是什么？我們認(rèn)為是數(shù)據(jù)。“因?yàn)锳IOps需要收集企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)、外部系統(tǒng)、第三方的各種數(shù)據(jù)，匯集到一起，通過AI的方式進(jìn)行分析和處理，幫助企業(yè)運(yùn)維人員用正確的運(yùn)維動作和管理方式，提升整體的運(yùn)維效率。”
總的來說，把日常的IT管理工作移交給擁有機(jī)器學(xué)習(xí)和自動化運(yùn)維能力的智能運(yùn)維平臺，大大降低企業(yè)管理的時間成本和人力、資金投入。
而運(yùn)維管理人員也可以從篩查海量告警信息、執(zhí)行重復(fù)性巡檢任務(wù)、人工判斷故障、手動解決問題的低效工作中釋放出來，專注于構(gòu)建更加高效、高擴(kuò)展的IT系統(tǒng)，支持企業(yè)的數(shù)字化業(yè)務(wù)發(fā)展，這也就是業(yè)界所倡導(dǎo)的“IT從運(yùn)維到運(yùn)營”之路。
AIOps智能運(yùn)維平臺還能有效預(yù)測潛在的IT故障，并在無需人為干預(yù)的情況下提前解決掉這些問題，而應(yīng)用系統(tǒng)故障率的降低，將有效提高云計(jì)算資源的使用效率。這得益于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法在IT監(jiān)控和應(yīng)用性能管理系統(tǒng)中的持續(xù)積累，不斷記錄IT運(yùn)維人員在不同場景下使用故障排除或修復(fù)基本問題的自動化工具的操作。
劉洪濤認(rèn)為，企業(yè)采用AIOps的能力不僅取決于IT監(jiān)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)規(guī)模和自動化系統(tǒng)的可用性，還取決于人員和流程的一致性。
服務(wù)商可以在很短時間內(nèi)把AIOps智能運(yùn)維平臺部署到企業(yè)，但是任何管理轉(zhuǎn)型都不是安裝一套系統(tǒng)那么簡單，需要根據(jù)業(yè)務(wù)特點(diǎn)對人員和流程進(jìn)行調(diào)整，而這往往需要更多的時間。
那么，一個完整的AIOps智能運(yùn)維平臺具備哪些要素呢？
劉洪濤指出，首先，這個平臺要具備完整的數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)處理能力，可以收集企業(yè)的多維度數(shù)據(jù)，并且聚合到一起，這是基礎(chǔ)。
其次，在具有海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上，平臺要具備AI能力，這個能力不是隨便一個算法就能解決的，是針對運(yùn)維領(lǐng)域的算法能力。
第三，就是對客戶的業(yè)務(wù)要有充分和深度的理解。“我們知道，不同的行業(yè)，不同的公司，業(yè)務(wù)屬性都不同，服務(wù)商需要依據(jù)客戶的具體業(yè)務(wù)和應(yīng)用場景，提供最佳實(shí)踐的解決方案，而不是一個標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品。
基于此，我們要了解不同行業(yè)的特性，不同企業(yè)客戶的業(yè)務(wù)，對其業(yè)務(wù)要有深度的理解，進(jìn)而針對他們的需求，提供個性化解決方案。
總的來說，我們的目標(biāo)就是，一方面，要追求解決方案的標(biāo)準(zhǔn)化，要把很多需求做到模塊化，方便客戶調(diào)用。另一方面，對客戶的業(yè)務(wù)要有深刻的理解，針對不同的客戶，提供不同的模塊產(chǎn)品組合，滿足其業(yè)務(wù)需求。”
基于對客戶的理解，從單一產(chǎn)品到解決方案延展
i黑馬＆數(shù)字觀察了解到，2009年的時候，很多中小互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的監(jiān)控能力有限，Zabbix、Nagios等絕大部分監(jiān)控工具提供的都是內(nèi)網(wǎng)監(jiān)控，只能監(jiān)測內(nèi)部服務(wù)器的運(yùn)行狀態(tài)，當(dāng)外網(wǎng)出現(xiàn)問題或監(jiān)測服務(wù)器宕機(jī)了，就無法收到任何告警信息，往往要等憤怒的用戶打來投訴電話，運(yùn)維工程師才知道網(wǎng)站或服務(wù)又不可用了。
云智慧看準(zhǔn)時機(jī)，面向中小型互聯(lián)網(wǎng)用戶推出主動式撥測的網(wǎng)站監(jiān)控SaaS服務(wù)——監(jiān)控寶，這是一個簡單、易用，基于外網(wǎng)監(jiān)控的工具，它不需要有過多的投入，就能迅速發(fā)現(xiàn)問題。監(jiān)控寶恰好滿足了當(dāng)時網(wǎng)站互聯(lián)互通的需求痛點(diǎn)，用戶增長相當(dāng)快，2014年用戶已達(dá)18萬。
雖然監(jiān)控寶做得非常成功，但是，大部分客戶都是小微企業(yè)，付費(fèi)意愿不強(qiáng)，無法滿足云智慧進(jìn)一步發(fā)展的需求。再加上，2014年移動互聯(lián)網(wǎng)的爆炸式發(fā)展，行業(yè)對APM的需求日趨火爆，云智慧順勢推出了APM應(yīng)用性能管理平臺透視寶。
“當(dāng)時我們發(fā)現(xiàn)，基礎(chǔ)監(jiān)控是客戶最底層、最基礎(chǔ)的運(yùn)維需求，再往深入的看，就進(jìn)入代碼層面，叫應(yīng)用監(jiān)控，這就是后來我們所說的APM。”
據(jù)悉，APM和監(jiān)控寶很大的不同在于它能夠服務(wù)大中型企業(yè)，解決的是復(fù)雜的IT系統(tǒng)性能問題。當(dāng)時有三家公司同時進(jìn)入這個對技術(shù)門檻要求很高的領(lǐng)域。
也就是說這個方向比原來的更有價值，客單價也從原來的一年幾千塊變成了幾十萬。因?yàn)锳PM滿足了大客戶的需求，而且大客戶都是有預(yù)算的。
隨后，云智慧又根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)規(guī)?；l(fā)展的需求推出了另外兩塊業(yè)務(wù)，壓測寶和天機(jī)數(shù)據(jù)。其中天機(jī)數(shù)據(jù)聚焦政企大數(shù)據(jù)方面的應(yīng)用，通過搭建大數(shù)據(jù)平臺，進(jìn)行即時數(shù)據(jù)分析，提供業(yè)務(wù)發(fā)展和商業(yè)決策依據(jù)。
但是，i黑馬＆數(shù)字觀察發(fā)現(xiàn)，當(dāng)時市面上的幾家APM廠商過得都不太好，要么宣布轉(zhuǎn)型，拓展新業(yè)務(wù)，要么就是創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)退出，公司名存實(shí)亡，一時間APM被唱衰的論調(diào)此起彼伏。
“我們這幾家廠商從APM角度切入市場的戰(zhàn)略是沒有錯的。隨著企業(yè)系統(tǒng)復(fù)雜度越來越高，而IT對業(yè)務(wù)的支持或者業(yè)務(wù)對IT的依賴度也越來越高，這樣客戶對故障率、穩(wěn)定性的需求愈加明顯，而APM就是能夠解決這些問題。
像BAT這類大型互聯(lián)網(wǎng)公司，自己做APM這件事很久了，沒有靠外面的一個產(chǎn)品或體系來做。因?yàn)橐粋€互聯(lián)網(wǎng)公司從底層架構(gòu)開始搭建到整個代碼開發(fā)完全都是自己的，所以對他們來說，自己去做APM是一個很自然的事情。”劉洪濤說道。
為什么后來大家都轉(zhuǎn)型了？
劉洪濤進(jìn)一步解釋道，一年IT預(yù)算幾千萬甚至是上億的大企業(yè)，需要的是完整的解決方案，而不是一個工具化的產(chǎn)品，而APM并不是大型企業(yè)的剛需。而且做一個大客戶整個的銷售過程是很漫長的，從挖掘客戶需求到達(dá)成合作、簽訂合同、實(shí)施，半年時間過去了，同時還要有豐富經(jīng)驗(yàn)的客戶服務(wù)團(tuán)隊(duì)才能做這種事。
幾十萬，很顯然，投入產(chǎn)出比不合理。這和中國APM市場的滲透程度有關(guān)：大客戶不愿意買工具類產(chǎn)品，用什么產(chǎn)品他們不關(guān)心，他們關(guān)心的是解決問題?？偠灾?，客戶對于故障分析這類問題的痛點(diǎn)是存在的，但客戶并不想去買一個工具性的產(chǎn)品。
“當(dāng)時我們賽道的幾家都是看到市場有需求，才進(jìn)來的，但后來我們也都發(fā)現(xiàn)了客戶不想要單一的APM的工具這個問題，這一點(diǎn)和美國那邊做單一APM產(chǎn)商活的很好的狀況不同。美國客戶是習(xí)慣購買單一工具類產(chǎn)品，因?yàn)樗麄兊腎T成熟度高，IT架構(gòu)也比較清楚，客戶技術(shù)水平也高，而中國的客戶并不希望是買標(biāo)準(zhǔn)化工具。
就是因?yàn)槲覀冞@幾家都看到這個問題了，所以各自選擇了自己的下一步該怎么解決客戶問題的方向，發(fā)展到今天，大家的道路不同，結(jié)果也是不同的。”
經(jīng)過思考，云智慧開始轉(zhuǎn)型，從單一的工具開始向一體化解決方案升級，目標(biāo)客戶定位開始向中大型企業(yè)延展，云智慧認(rèn)為，只有這部分客戶愿意為業(yè)務(wù)運(yùn)維一體化解決方案買單。在此基礎(chǔ)上，云智慧針對傳統(tǒng)行業(yè)客戶和互聯(lián)網(wǎng)客戶，提供了差異化的產(chǎn)品和解決方案。
互聯(lián)網(wǎng)客戶的技術(shù)能力較強(qiáng)，對業(yè)務(wù)運(yùn)維服務(wù)需求不大，更偏向于工具性服務(wù)，因此主打工具類產(chǎn)品即監(jiān)控寶和透視寶。傳統(tǒng)行業(yè)客戶需要綜合性問題的解決方法，對這類客戶，云智慧直接提供業(yè)務(wù)運(yùn)維解決方案。
談到云智慧的每次轉(zhuǎn)型升級背后的思考邏輯時候，劉洪濤指出，云智慧的基因來自對客戶業(yè)務(wù)和需求的理解，也是我們一直以來追求的。無論是初創(chuàng)階段做監(jiān)控寶，還是轉(zhuǎn)型做APM，或者又升級做業(yè)務(wù)運(yùn)維，智能運(yùn)維，我們始終圍繞的是客戶到底要什么，我們做對客戶的業(yè)務(wù)，對客戶需求的深刻的理解。
基于這些理解，我們開始思考，到底做什么樣的東西才能夠滿足客戶需要。同時，云智慧也有自己的技術(shù)能力，把想做的東西通過技術(shù)做成產(chǎn)品化的東西，再落地。
“一直以來，我們對客戶的現(xiàn)狀和未來有深度的思考和理解，對IT行業(yè)有深度的思考，同時又有技術(shù)能力去實(shí)現(xiàn)我們這些想法，幫助客戶解決問題。”
圍繞上述思考，云智慧提出了智能運(yùn)維實(shí)施的三階段戰(zhàn)略，第一，數(shù)據(jù)為先，在這個階段實(shí)現(xiàn)企業(yè)IT數(shù)據(jù)的完整采集；第二，初步智能化，幫客戶發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)與IT的關(guān)聯(lián)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)全鏈路追蹤和根因分析；第三，高級智能化，用AI幫助客戶解決更有前瞻性的問題，包括故障預(yù)測、容量規(guī)劃等。
概括來講就是，云智慧通過智能業(yè)務(wù)運(yùn)維DOCP平臺，利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，以實(shí)時大數(shù)據(jù)處理、AIOps技術(shù)體系為基礎(chǔ)，由輕量級、低入侵、松耦合的一體化監(jiān)控、業(yè)務(wù)運(yùn)維和智能運(yùn)維解決方案，以及IT性能監(jiān)控、應(yīng)用性能管理、業(yè)務(wù)效能分析等應(yīng)用模塊為支撐構(gòu)成一體化的數(shù)字化運(yùn)維中心平臺。
這樣一來，企業(yè)客戶可以通過業(yè)務(wù)運(yùn)維可視化大屏，找到亟需解決的IT問題，持續(xù)提升業(yè)務(wù)運(yùn)營和IT管理效率。
DOCP是一個運(yùn)維監(jiān)控管理和大數(shù)據(jù)智能分析平臺，通過構(gòu)建起支持?jǐn)?shù)字化業(yè)務(wù)指標(biāo)體系，可以全量采集不同數(shù)據(jù)源的IT性能數(shù)據(jù)、告警信息、業(yè)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理、規(guī)范和關(guān)聯(lián)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等AIOps方法體系實(shí)現(xiàn)根因分析和故障溯源，準(zhǔn)確評估系統(tǒng)異常對業(yè)務(wù)造成的實(shí)際影響，實(shí)現(xiàn)監(jiān)控、分析、發(fā)現(xiàn)、告警等數(shù)字化運(yùn)維環(huán)節(jié)的高效管控和業(yè)務(wù)與IT數(shù)據(jù)的雙向驅(qū)動。
自從2016年云智慧推出智能業(yè)務(wù)運(yùn)維DOCP以來，已經(jīng)陸續(xù)在銀行、保險(xiǎn)、證券、零售、制造、航空等多個行業(yè)的不同應(yīng)用場景落地，并獲得了用戶的一致認(rèn)可。
以金融行業(yè)為例，F(xiàn)intech的發(fā)展推動傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型，利用AI、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)、生物識別創(chuàng)新技術(shù)，重塑自身業(yè)務(wù)模式、內(nèi)部流程和決策管理能力，滿足業(yè)務(wù)增長的需求。
而互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)的持續(xù)增長，傳統(tǒng)以穩(wěn)定可靠為先的IT管理模式和運(yùn)維服務(wù)流程難以滿足個人消費(fèi)者互聯(lián)網(wǎng)級的用戶體驗(yàn)需求，因此需要更加精益、敏捷的新一代運(yùn)維管理解決方案。
針對金融行業(yè)的需求特點(diǎn)，云智慧推出全棧智能運(yùn)維解決方案，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，場景為導(dǎo)向，算法為支撐，面向雙態(tài)IT系統(tǒng)構(gòu)建全棧統(tǒng)一監(jiān)控平臺，實(shí)現(xiàn)豎井系統(tǒng)的數(shù)據(jù)連通；基于機(jī)器學(xué)習(xí)的跨系統(tǒng)調(diào)用鏈監(jiān)控與追蹤，準(zhǔn)確分析業(yè)務(wù)波動根本原因；依托PB級大數(shù)據(jù)能力，實(shí)時處理網(wǎng)絡(luò)、APM、日志數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)面向事件的異常檢測、根因分析、故障預(yù)測和智能告警，有效降低MTTR；圍繞業(yè)務(wù)目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)與IT的統(tǒng)一健康態(tài)勢可視化，支撐決策。
在最后，劉洪濤坦言，云智慧從網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控工具到一體化智能運(yùn)維解決方案的過程中遇到很多困難與挑戰(zhàn)，“首先，從團(tuán)隊(duì)自身的迭代就是很大的挑戰(zhàn)。我們原來的產(chǎn)品經(jīng)理是做簡單產(chǎn)品的，現(xiàn)在他要提供復(fù)雜的解決方案；前端的售前，原來是產(chǎn)品銷售型變成解決方案型的售前；整個公司的客戶服務(wù)流程或者業(yè)務(wù)流程也會發(fā)生很大的變化。
其次，單一的Saas產(chǎn)品銷售是很容易的，客戶需要簽了合同，開帳號用就好了，但現(xiàn)在變成解決方案了，交付流程就變得很復(fù)雜，需要和客戶討論實(shí)際情況是什么樣，我們需要根據(jù)客戶的實(shí)際情況，提供相應(yīng)的解決方案，而且還要讓這個方案落地。
而且當(dāng)解決方案在在客戶那里上線以后，使用的過程中還會遇到各種問題，需要幫助客戶迭代升級維護(hù)。所以對于公司整體運(yùn)營來說，挑戰(zhàn)非常大的。”
