領(lǐng)跑智能化運(yùn)維
北京2023年8月2日 /美通社/ -- 近日，國(guó)際權(quán)威研究機(jī)構(gòu)高德納（Gartner）正式發(fā)布《2023年中國(guó)ICT技術(shù)成熟度曲線（Hype Cycle for ICT in China，2023）》報(bào)告，浪潮信息作為全球領(lǐng)先的數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品及方案提供商，憑借前瞻的技術(shù)布局以及領(lǐng)先的智能運(yùn)維（AIOps）技術(shù)，被Gartner評(píng)選為中國(guó)智能運(yùn)維（AIOps in China）標(biāo)桿廠商。
浪潮信息作為標(biāo)桿廠商入選Gartner中國(guó)ICT技術(shù)成熟度曲線
Gartner每年都會(huì)發(fā)布一份技術(shù)成熟度曲線報(bào)告，評(píng)選出業(yè)界最受關(guān)注的ICT技術(shù)。2023年ICT技術(shù)成熟度曲線涵蓋生成式AI、AIOps、邊緣計(jì)算、混合云、云原生等20余項(xiàng)當(dāng)下最熱的ICT技術(shù)。Gartner報(bào)告通過(guò)優(yōu)先級(jí)矩陣和市場(chǎng)炒作熱度，深度解讀了各類技術(shù)的成熟度和采用程度，同時(shí)列舉了各類技術(shù)的標(biāo)桿廠商，以幫助客戶、廠商和投資者更好地理解各項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展成熟度和未來(lái)商業(yè)潛力，為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供科學(xué)專業(yè)的參考建議。
大模型時(shí)代，IT運(yùn)維管理發(fā)力AIOps平臺(tái)
隨著大模型疾風(fēng)驟雨般的發(fā)展，模型迭代、參數(shù)量的擴(kuò)大以及日活人數(shù)的擴(kuò)大，相關(guān)算力需求指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，推動(dòng)了數(shù)據(jù)中心服務(wù)器規(guī)?？焖贁U(kuò)張。以與人工智能研究公司OpenAI合作的微軟為例，目前已有超過(guò)400萬(wàn)臺(tái)的服務(wù)器部署在全球超過(guò)200個(gè)數(shù)據(jù)中心之中，且未來(lái)仍將以每年50至100個(gè)的速度新建數(shù)據(jù)中心。
數(shù)據(jù)中心規(guī)模持續(xù)、快速地增長(zhǎng)創(chuàng)造了巨大的市場(chǎng)機(jī)遇。同時(shí)隨著IT基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)量不斷增加，IT運(yùn)維環(huán)境的復(fù)雜性與日俱增，各類故障發(fā)生的不確定性越來(lái)越大，任何的錯(cuò)誤都可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)故障甚至業(yè)務(wù)中斷，傳統(tǒng)粗放的基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)維管理也需要更加精細(xì)化、自動(dòng)化、智能化。
自2016年Gartner首次將AIOps納入中國(guó)ICT技術(shù)成熟度曲線，AIOps已被業(yè)界各大廠商廣泛接納。在人工智能、大模型等新技術(shù)的促進(jìn)下，AIOps 成為未來(lái)運(yùn)維發(fā)展的重要方向，并呈現(xiàn)出快速替代傳統(tǒng)運(yùn)維的趨勢(shì)。目前，Gartner已連續(xù)4年將AIOps納入中國(guó)ICT技術(shù)成熟度曲線第三階段，AIOps市場(chǎng)將不斷發(fā)展成熟，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈，只有長(zhǎng)期扎實(shí)投入的廠商才能不斷成長(zhǎng)。浪潮信息是此次唯一入選標(biāo)桿廠商的服務(wù)器企業(yè)，這也是中國(guó)市場(chǎng)對(duì)浪潮信息AIOps能力的深度認(rèn)可。
浪潮信息InManage，數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的360°智能管家
不久前，浪潮信息發(fā)布了全新一代G7服務(wù)器，性能、可靠性和易維護(hù)性都有了進(jìn)一步的提升。浪潮信息還進(jìn)一步升級(jí)了數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施管理平臺(tái)InManage，產(chǎn)品綜合能力大幅提升的同時(shí)，重點(diǎn)增強(qiáng)了其AIOps（智能運(yùn)維）能力，幫助企業(yè)用戶統(tǒng)一、智能化管理服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等IT基礎(chǔ)設(shè)施，提高運(yùn)維效率、降低運(yùn)維成本，保障數(shù)據(jù)中心穩(wěn)定的運(yùn)行。
針對(duì)用戶多地?cái)?shù)據(jù)中心設(shè)備種類多，統(tǒng)一管理難度大的挑戰(zhàn)，InManage通過(guò)"一中心多網(wǎng)格"的分布式設(shè)計(jì)，突破了海量IT基礎(chǔ)設(shè)施智能化監(jiān)控告警的難題，能夠納管多達(dá)400多種機(jī)型，支持超過(guò)10萬(wàn)臺(tái)IT設(shè)備的統(tǒng)一智能化管理，是業(yè)界領(lǐng)先的ITIM（IT基礎(chǔ)設(shè)施管控）平臺(tái)。
在智能化管理方面，針對(duì)數(shù)據(jù)中心服務(wù)器運(yùn)行過(guò)程中存在的CPU、內(nèi)存、硬盤等關(guān)鍵部件故障預(yù)測(cè)失效、監(jiān)控失準(zhǔn)、告警失穩(wěn)的難題，InManage依托自研的面向基礎(chǔ)設(shè)施的AIOps平臺(tái)，擁有自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理、特征衍生、自動(dòng)化建模工具多項(xiàng)創(chuàng)新能力，有效解決局部硬件概率性故障下系統(tǒng)有效容錯(cuò)的問(wèn)題。
（1）基于服務(wù)器日志的智能故障根因定位技術(shù)
InManage實(shí)現(xiàn)了對(duì)海量服務(wù)器帶內(nèi)、帶外日志的穩(wěn)定采集，提出了基于服務(wù)器部件告警日志，通過(guò)智能故障診斷 AI 模型，推理出服務(wù)器故障根因的整體解決方案，故障診斷精準(zhǔn)度超過(guò)95%，遠(yuǎn)高于業(yè)界平均標(biāo)準(zhǔn)。
（2）硬盤故障主動(dòng)預(yù)測(cè)技術(shù)
InManage通過(guò)硬盤特征數(shù)據(jù)分布式采集和存取技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了線上生產(chǎn)系統(tǒng)10萬(wàn)級(jí)硬盤 特征數(shù)據(jù)的高質(zhì)量采集，通過(guò)決策樹選擇、剪枝策略對(duì)隨機(jī)森林算法進(jìn)行改進(jìn)，構(gòu)建面向業(yè)務(wù)場(chǎng)景的硬盤故障預(yù)測(cè)模型，準(zhǔn)確率超過(guò)95%。
（3）內(nèi)存故障預(yù)測(cè)技術(shù)
InManage利用設(shè)備檢查異常檢測(cè)機(jī)制，完成物理內(nèi)存故障精準(zhǔn)位置的抓取，實(shí)現(xiàn)故障內(nèi)存物理位置向量化，基于向量化特征構(gòu)建內(nèi)存特征關(guān)聯(lián)關(guān)系模型，對(duì)內(nèi)存健康狀況有效進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)性分析，與基于閾值預(yù)測(cè)方式相比準(zhǔn)確率提升約30%。
針對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施自動(dòng)化過(guò)程中存在運(yùn)維工具離散化，與業(yè)務(wù)場(chǎng)景切合度不高以及升級(jí)、配置、部署等流程復(fù)雜低效的難題，InManage在自動(dòng)化運(yùn)維管理方面，秉承"軟件定義基礎(chǔ)設(shè)施"產(chǎn)品理念，為用戶提供可定義、自編排的服務(wù)器自動(dòng)化能力，覆蓋從固件升級(jí)到業(yè)務(wù)上線再到設(shè)備下架的全生命周期自動(dòng)化運(yùn)維場(chǎng)景。在某客戶數(shù)據(jù)中心近4000臺(tái)服務(wù)器上架工作中，通過(guò)浪潮信息InManage平臺(tái)，幫助用戶將部署周期從原來(lái)預(yù)計(jì)的幾十天縮短至7天，運(yùn)維效率提升450%以上，保障數(shù)據(jù)中心運(yùn)維效率。
目前，浪潮信息InManage憑借著這些優(yōu)勢(shì)，在海內(nèi)外收獲了廣泛的客戶認(rèn)可，正在為全球互聯(lián)網(wǎng)、金融、通信、IT、教科研等用戶的數(shù)據(jù)中心，提供全程無(wú)憂的運(yùn)維服務(wù)，保障數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)安全、穩(wěn)定地運(yùn)行。
