智慧維運 AIOps APM SIEM ITSM Serverless 思科 5G 公有雲 私有雲 混合雲

及早佈局銜接AIOps新時代 統一標註逐步建構完整藍圖

動態IT環境驅動維運加速 跨領域打造資料可見性

2019-10-03
思科正在把不同領域的資料標註統一化,由於資料可能存在各個不同領域,甚至是跨領域存在,資料標註的訊息可能有所不同,如何將其集中整合,成為一個端到端(End to End)的方案,是思科正在努力的方向。

 

隨著科技與網路技術演進,不少企業採用新技術來解決痛點、找出資料價值以因應數位轉型變革,但在此同時,企業內部的IT基礎架構也日趨複雜。尤其,在Wi-Fi 6、5G發展之下,大量裝置連網的資料快速產生,帶動IT基礎架構從On-Premise、雲端,一路發展到邊緣/霧運算。當未來的數據很可能散布在任何地方,維運與管理勢必也將成為一大課題。

早在幾年前,IT供應商們便已經思考將人工智慧與機器學習運用在IT維運管理的可能性,並且悄然佈局。舉例而言,思科在2017年併購了應用程式效能監控開發商AppDynamics,便是為了日後的AIOps需求埋下了伏筆。今(2019)年初,AppDynamics公佈IT中樞神經系統(Central Nervous System,CNS)願景,正式宣告思科加入AIOps戰局。企業除了可獲得更全面的可視性之外,還可跨越技術領域,自動化維運應用程式、基礎架構以及網路。

一如人體的中樞神經系統能夠從所有的感官中接收和整合各種訊息,進而發出反應或動作指令,AppDynamics所公佈IT中樞神經系統願景,也是期望能夠藉由平台的打造,從各種資料源中擷取資料加以分析,並且透過自動化來解決維運的困境。尤其當資料來源可能是企業內部環境、私有雲、公有雲,甚或是混合雲、邊緣運算,應用程式開發也走向微服務甚至是無伺服器(Serverless)架構時,IT人員很難確定問題的根因並且快速解決。

思科大中華區資料中心事業部首席技術顧問錢小山指出,數位轉型所面臨的技術趨勢已經跟以往迥然不同,對服務可靠度的要求也更高,企業需要更快速地找出根本原因。而加入人工智慧與機器學習的用意,即是在提升維運的速度,「傳統維運思維與AIOps的最大差異是,舊世界是依照規則來定義,以靜態的方式呈現,而新世界則是用動態的演算法來替換規則以管理不斷增加的變動率,如此企業才有辦法加速轉型。說穿了,就是用速度來因應動態的IT環境,藉由洞察資訊並快速地篩選問題,然後判定是否該由人員介入還是自動維運,來採取實際行動。」

由意圖出發提高維運成效 

從意圖式網路(Intent-Based Networking,IBN)概念出發,思科也為AIOps定義出一個意圖式架構(Intent-Based Architecture),而且分為三個階段,第一階段是Policy Based自動化,第二階段是分析與確認(Analytics & Assurance),這是現今多數企業的所在階段,第三階段則是AIOps。

在這個架構中有兩大主力產品,一是Crosswork Situation Manager,另一則是AppDynamics。Crosswork Situation Manager是思科與Moogsoft策略合作下的產品,目的是希望協助IT以及網路團隊快速瞭解系統的可用性與效能,透過專利的人工智慧技術,協助降低警報量,洞察健康狀況並且快速協作以解決任何可能出現的事件或問題。這項產品除了能夠納管AppDynamics、思科基礎架構、ExtraHop Networks(網路分析)、SolidWorks等等之外,還能收集Splunk的Log資料,並且介接其他相關工具,例如ServiceNow、人機界面Webex Teams、BMC Remedy等等。換言之,Crosswork Situation Manager能夠收集到不同來源的資料,並且找出事件的關聯,讓維運人員能夠更智慧地工作,靈活且主動地解決問題與事件。

而AppDynamics主要則針對企業IT基礎架構環境,其能收集應用服務以及與應用服務相關的業務資訊,而且能橫跨公有雲與私有雲。只要公有雲與私有雲上都有AppDynamics的代理程式就能收集資料。此外,AppDynamics也會將基礎架構、網路以及資安等資料放到平台上。收集即時資料與事件資料後就會進入到認知引擎(Cognition Engine),先篩選不必要、沒有用的告警,再透過機器學習與人工智慧進行訓練與學習,而後以API連結到相關的系統,進行資源擴展、最佳化成本、事件回應以及網路部署與配置。例如,企業可將工作負載搬遷到更適合的系統或平台,以優化成本投資。

複雜環境單一化 

他提到,資料是落實人工智慧的基石,如果標註得愈清楚,就愈容易學習出模型。思科所提供的解決方案,在資料的標註上,都比其他解決方案要來得完整,「6 bit資料完整標註與只標註一半的資料,最終會在人工智慧的成果展現出巨大的差異,而這也是思科的強項之處。」

思科大中華區資料中心事業部首席技術顧問錢小山(右)指出,AppDynamics能收集應用服務以及與應用服務相關的業務資訊,而且能橫跨公有雲與私有雲。(左一為思科台灣企業網路暨系統產品經理徐福洋,左二為思科台灣產品技術經理曾雄鉅)

另外,思科也正在打造跨領域的可見性。錢小山解釋,思科正在把不同領域的資料標註統一化,由於資料可能存在各個不同領域,甚至是跨領域存在,資料標註的訊息可能有所不同,如何將其集中整合,成為一個端到端(End to End)的方案,是思科正在努力的方向。例如,在SDN定義的標籤到廣域網路後轉成什麼樣的標籤,到基礎架構又要轉成什麼樣的標籤?甚至於上到公有雲後,又該轉成什麼樣的標籤?換言之,該如何描述政策,讓三個不同領域的控制器以及雲端上的控制器都能瞭解,如此才能提供出跨領域的可見性。「現今已經有部份領域打通了,唯有統一化,才能把複雜的環境單一化。」

把AIOps視為願景從IT架構逐步部署 

觀察AIOps未來的市場需求,他認為應用服務的趨勢是帶動企業採用的原因之一,因為AppDynamics能協助企業很快得知業務或是維運成效不佳的根本原因。舉例而言,目前已經有不少旅宿業者會透過訂房平台進行銷售,AppDynamics能夠讓旅宿業者得知哪一個訂房平台成交量最多,如此一來,便能針對這個訂房平台提供更多的資源來帶動業績,而針對銷售不好的訂房平台,還能提出程式修改建議,甚至追蹤後續的改善成效。

另外一個驅動因素是為了符合未來的維運模式,如果企業環境很複雜,又希望能夠快速洞察,得知根本原因,那麼就會對AIOps的方案感興趣。例如電商、遊戲等主要依賴服務賺取營收的產業,若是無法快速修復系統,就可能導致重大損失。

但是錢小山也強調,企業想要善用AIOps平台,IT基礎架構是一個很重要的關鍵,企業必須建立一個以業務為中心的Solution Stack,而IT基礎架構也必須具備這樣的願景,然後把功能平台視為模型,慢慢拼湊起來,舉例而言,如果企業現今有要汰換基礎架構的話,應該要考量未來AIOps的需求,購買標註資料齊全的基礎架構可以事半功倍,例如思科的InterSight、ACI Anywhere以及HyperFlex Anywhere,都是很好的選項。

 


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