在9月14日上海开幕的第十届GOPS全球运维大会上,华为云作为AIOps标准工作的成员单位出席了授牌仪式,并接受了颁奖。AIOps 标准由中国信息通信研究院旗下云计算开源产业联盟(OSCAR联盟)、高效运维社区和 DevOps时代社区联合发起,汇聚了国内一线互联网企业、通信、金融等行业顶级单位及专家联合编写而成,是国内外首个AIOps 标准。此标准已在中国通信标准化协会(CCSA)正式立项,并正申请成为国际标准。华为云专家从AIOps标协立项之初就参与了AIOps企业标准的制定工作和AIOps产品标准的制定工作。
华为是AIOps实践的先行者
华为很早就在实践AIOps了,从最早的On-Premise运维,到之后的IaaS运维和近几年的PaaS运维,以及现今的面向SRE的平台运维和面向客户的应用运维,涉及智能分析、应用分析、智能诊断与调优、自治运维、智能运维等。
华为云主要聚焦在公有云建设,围绕数据中心在统一运维架构、运维研发化的基础上,重点发展运维的标准化、自动化和智能化。同时直接面向云租户量身打造出应用性能管理APM、应用运维管理AOM等云运维服务,提供了具备初步智能运维能力的立体运维。华为云AOM/APM服务研究实现了基于强化机器学习算法的Auto-Scaling;基于时序数据行为模式(比如平稳型、周期型、规律型等)分析的智能告警;采用网络包的Hierarchical Clustering分析方法推导出服务间调用的因果路径,准确率基本达到了90~95%以上;还有把改进聚类算法和创新的移位环算法对调用链数据进行“好”“坏”智能分析,结合函数出入参、环境信息、资源占用等变量,给出可能导致异常的原因,并在Dashboard中的拓扑图、heat map和histogram等形式呈现给用户。上述实践只是华为云利用ML技术探索AIOps核心能力建设的一部分成果。
AIOps深耕细作、聚沙成塔
AIOps首先适合用于复杂的场景中,尤其是各种可能组合数量远远超越了人力所能企及的范围;这种场景下人工分析缺乏对大局的完整认识,但AI能力很强。还比如复合因素下的趋势预测(资源寿命、性能指标、容量)、故障预防、问题定界定位、根因分析等。
其次AI技术在一些时效性要求高的场景中得到应用,比如基于指标、日志、事件的告警。应用或者系统出现异常后,是需要第一时间通知到运维值守人员的。还比如云服务的弹性伸缩、智能阈值告警。
尽管业界在某些子领域或者单点技术上AIOps取得了显著进展,但运维域AIOps还有很大的发展空间,离真正做到无人值守、NoOps还有很长的路要走,比如可信故障自愈、RCA传导、端侧智能等都有待业界共同努力。华为云成为AIOps标准工作的成员单位意味着华为云以开放的心态积极拥抱AIOps和参与社区建设,也体现了客户和社区对华为在智能运维领域的多年耕耘及成果的高度认可。在运维域,华为云提出做AIOps技术的引领者、行业AIOps运维转型的赋能者,以及云时代AIOps的铺路人,这与AIOps标准工作组的宗旨完全契合的,希望产业社区联合起来,共同促进和推动IT运维领域的智能化,为客户数字化业务保驾护航。
好文章,需要你的鼓励
邻里社交应用Nextdoor推出重新设计版本,新增本地新闻、实时警报和名为"Faves"的AI功能,用于发现本地商户和地点。该应用与3500家本地出版商合作提供新闻内容,通过Samdesk和Weather.com提供天气、交通、停电等实时警报。Faves功能利用15年邻里对话数据训练的大语言模型,为用户提供本地化AI推荐服务,帮助用户找到最佳餐厅、徒步地点等本地信息。
Skywork AI推出的第二代多模态推理模型R1V2,通过创新的混合强化学习方法,成功解决了AI"慢思考"策略在视觉推理中的挑战。该模型在保持强大推理能力的同时有效控制视觉幻觉,在多项权威测试中超越同类开源模型,某些指标甚至媲美商业产品,为开源AI发展树立了新标杆。
英国生物银行完成了世界上最大规模的全身成像项目,收集了10万名志愿者的超过10亿次扫描数据,用于研究人体衰老和疾病过程。该项目历时11年,每次扫描耗时5小时,投资6200万英镑。目前已有8万人的成像数据供全球研究人员使用,剩余数据将于年底前发布。项目已开发出能预测38种常见疾病的AI工具,并在心脏病、痴呆症和癌症诊断方面取得突破。
这项由北京大学等多所高校联合完成的研究,首次对OpenAI GPT-4o的图像生成能力进行了全面评估。研究团队设计了名为GPT-ImgEval的综合测试体系,从文本转图像、图像编辑和知识驱动创作三个维度评估GPT-4o,发现其在所有测试中都显著超越现有方法。研究还通过技术分析推断GPT-4o采用了自回归与扩散相结合的混合架构,并发现其生成图像仍可被现有检测工具有效识别,为AI图像生成领域提供了重要的评估基准和技术洞察。