如今，数字经济已成为构筑社会高质量、可持续发展的重要基石，5G新基建的加速落地与AI、云计算等技术在各行各业的融合日益深入，推动智能社会的发展步入快车道。与此同时，无处不在的联接为数据赋能提供了有机的“纽带”，以满足新兴工作负载对业务高并发、大带宽、低时延、高可靠的需求。然而，业务复杂性和网络智能化的演进却让不少企业“头痛不已”，即传统的运维架构难以发挥电信网络创新所带来的商业效能，导致企业纷纷陷入数字化转型的鸿沟。
在华为NAIE AI模型与训练服务部部长杨建看来，企业、运营商所面临的业务复杂度、设备复杂度、联接复杂度的不断提升，导致原有的电信网络无法满足客户需求，因此在5G、云、AI推动的智能社会到来之时，需要的是更加智能的运维模式，而AIOps就是加速运维智能化转型的重要趋势。
GSMA Intelligence指出，截至2020年底，近60个市场中的140家运营商已经推出5G服务，中国的5G基础设施的规模领跑全球，5G连接占全球5G连接的绝大多数（超过75%），建设了近72万座5G基站。IHS Markit预计，到2035年5G将创造13.1万亿美元的全球经济产出，对5G资本支出和研发投入的预测值同比会增长近10.8%。其中，5G to B可以说是千行百业转型升级的关键抓手，其相较于to C场景除了要实现大带宽和低时延，保障生产过程的安全性、高质量、高效率更为重要。
过去一年，ICT厂商在能源、制造、工业、医疗等行业的5G实践加速推进，运营商在5G网络建设时的思路也在随之转变：混合多云的跨平台部署、容器化/云原生的应用、数据多样化的介入、开放多源的API……不断变化的技术趋势需要IT运营变被动为主动，网络运维亦受制于IT系统持续扩张、架构日趋复杂、数据指数级增长等因素，亟需由人工向自动化、智能化转型，以确保业务的稳定性和可持续性。
此时，AIOps登上了舞台。AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）智能运维起源于“Algorithmic IT Operations”算法IT运维，是指将AI应用于运维领域，基于已有的运维数据（日志/监控信息/应用信息等），通过机器学习的方式进一步解决自动化运维没办法解决的问题。
网络运维亟需智能化驱动
作为网络创新的排头兵，电信行业在网络智能化领域的探索从未停止，从SDN、NFV到网络云化，电信运营商和ICT厂商对现代化服务、AI应用、边缘计算等新技术的投入与日俱增，要知道，网络运维是电信领域最大的AI应用场景，占据电信AI应用市场的60%。Tractica预计，到2025年电信行业每年将在人工智能软件、硬件和服务上投资367亿美元，其背后的推动力之一就是对网络运维瓶颈的“切肤之痛”：被动式运维，75%的网络问题由用户发现，故障诊断依赖人工经验；自动化程度低，按领域划分，流程人工参与环节多，导致成本激增；故障解决困难，90%的时间耗费在故障定位。
除此之外，尽管AI普惠千行百业的故事被越来越多的人所熟知，但实际上仍有很多企业尚未跟上AI创新的步伐2019年企业AI实际应用率为19%，较上年增长仅5%，远低于行业23%的预估增长，诱因包括AI应用开发门槛，56%的公司面临的最大挑战是缺乏有AI专业知识的员工；AI应用开发周期长，单一的AI技术无法满足企业诉求，效果难体现，流程编排难度大，运维人员需要人工编码开发不同场景的AI应用，耗时耗力；经验沉淀少，缺乏数据，大部分公司/组织缺乏数据采集的能力，没有大量的干净的数据积累，导致AI的处理能力大打折扣。
AIOps的出现，就是希望基于AI与大数据的监测、分析、执行能力，由AI取代人力决策，快速给出故障处理建议（小时级->分钟级），做到事前预防预测、事后迅速定位修复，满足OSS多元运维能力的快速上线和迭代需求，加速电信领域的智能运维升级。根据Gartner的定义，AIOps主要包含两个组件：大数据和机器学习，会通过主动、个性化和动态的洞察力支持IT运营功能。对于ITOM来说，过去的网络运维并未有效利用数据的聚合资源和分析能力，没有形成一套可自适应的架构体系，而AIOps平台支持同时使用多个数据源，具备数据收集方法、分析技术（实时和深度）和表示技术。
Gartner预计，到2022年，40%的大型企业会部署AIOps平台。无论是IT与OT的融合还是技术与业务的融合，都在推动AIOps平台的增长，ITOM需要适应现代化IT架构带来的改变，打破IT、开发、运营之间的岗位隔阂，实现在云边端的任意环境中对数据规模、性能监控快速增长管控自如，保证最终用户的使用体验。
AIOps使能新基建的四大利器
基于沉淀30余年的专业积累和通信经验，华为AIOps可以覆盖运维全流程，包括预测、检测、诊断、识别等环节，采用零编码定制场景组合应用，降低开发门槛，借助数据对接和治理能力提升数据开发效率。作为自动驾驶网络AI引擎NAIE的核心能力，华为AIOps服务在电信领域提供了一系列AIOps原子能力和组合编排能力，包括使能网络管控分析单元、智能运维解决方案等运维系统，帮助运营商打破原有的烟囱式建设方式，将各专业运维系统的应用与AI能力解耦，采用分层的服务化架构对接共享数据中心，集中提供AIOps能力，适配运维场景多维的应用需求。
据了解，华为AIOps服务的核心竞争力主要体现在四个方面：一是丰富的电信领域AIOps原子能力，将专业知识与AI算法融合，优化和自研AI算法，内置电信领域业务模型参数，支持设计态的泛化、运行态的调优，可有效解决通用算法模型落地行业时效果差的问题。这些原子能力可串接使用，具备数据输入、参数配置、结果输出、数据传送方式等AIOps原子能力模型统一标准。该原子能力可服务于故障预测类、异常检测类、根因定位类、诊断修复类等场景，提供流量预测、KPI异常检测、CHR异常检测、异常关联分析、日志异常检测、事件聚合等20余项功能。
二是组合编排与DevOps能力，提供可根据业务定制的AIOps服务，支持零编码构建并组合应用，可对流程进行串接，配置业务泛化参数，支持事件通知方式、可视化Dashboard编排等功能，快速定制运维应用。同时，其AI平台还支持算法模型创新与开发，可自行扩展AIOps 原子能力，为NAIE生态提供专业人员培训赋能。
三是对通信领域主流数据的自动化治理，支持电信领域通用数据源，例如KPI、告警、日志、xDR等主流运维数据，还包括SFTP、FTPS、Kafka、数据库、文件系统、Restful等超过100种电信运维系统数据对接方式，支持30多类网元，利用这些通用的数据源对接和标准化数据治理组件，快速建立与运维系统的数据源连接，可节省90%数据准备时间，将标注效率提升10倍，标注成本降低80%，采用数据治理SDK方式，将异构数据（时序数据、非结构化数据、文本数据等）治理成AIOps原子能力标准输入数据，用于模型训练和推理。
四是ADN解决方案预集成，围绕运维全流程提供预制典型场景组合应用，快速接入运维流程，体现在多种组合调用形式，例如与iMaster AUTIN、iMaster NCE、iMaster MAE的业务协同，使能FBB/MBB网络运维智能化，这些能力均可以在云端被提供。
值得一提的是，华为还提供了10余个开箱即用的APP，以降低在行业AI应用开发时遇到的专门和算法门槛，沉淀运营商网络、园区网络、DC网络、IT应用等AIOps典型场景，支持公有云、HCS、OP等部署形式，帮助伙伴快速上手，轻松部署运行AI应用。
华为AIOps服务
AIOps打造企业转型最佳实践
目前，华为AIOps服务已支持4个业务领域、超过110个现网局点、4.1亿次API调用/月、7.1万KPI、25万告警/天、187亿条日志，支持全域网络场景，为通信网络提供运维保障。某运营商在2019年发生核心网交换机软失效，导致15万用户VoLTE业务中断10+小时，这表明核心网故障对网络质量、用户体验影响巨大，而其自身又存在重复故障少、定位难、故障分析耗时长等难题，传统静态阀值检测无法适配业务动态变化，经常出现漏报、误报。
华为AIOps核心网KPI异常检测APP，可以帮助运营商提前5小时发现问题，推送告警短信，实现预测性运维。具体而言，当日凌晨，运营商运维团队收到MAE-CN KPI异常检测告警短信，发现2G/3G/4G用户连接建立成功率异常，对网元范围造成影响。之后，利用云核MAE-CN异常关联分析功能定位失败原因，结合网络拓扑事件汇聚定位故障网元。当日夜间，现网实施DNS APN指向变更操作，发现由于DNS配置APN指向的Zone长度错误导致DNS解析失败，运维团队修改Zone参数配置后，问题于次日7点前成功解决，避免了早高峰的用户体验影响。
某客户数据中心的硬盘检测多以人工进行，发生故障后进行高难度数据修复，需要投入大量人力物力恢复数据，并且无法提前规避硬盘硬件故障对业务造成的不良影响，硬盘运维依赖人工被动响应。接入华为AIOps之后，合作伙伴可通过Restful接口上传硬盘SMART数据，服务了全球企业超过200个数据中心硬盘运维，累计预测硬盘18万+块、累计识别故障盘4000+块/年、全年可避免业务中断4000+次、可识别数据备份场景1000+个，该客户则变被动运维为主动智能运维，提高了运维人员的工作效率，提前14天识别硬盘故障或风险，查全率达80%，误报率低于0.1%。
杨建谈到，华为多年前就开始筹划将AI应用到网络运维流程中，从最初的故障监控、KPI预测、日志检测等点式创新，华为逐渐将这些不同的创新点串联成了一条线性创新，即AIOps，未来，华为将继续发挥这样的创新独特性，打造一张自动驾驶的网络，这一过程中，华为还将构建网络AI生态，在ADN的平台之上与更多的伙伴合作，拓展丰富的场景应用，共同迎接智能世界的到来。
结束语
可以说，华为AIOps为电信网络运维注入了智慧因子，通过将专业经验与AI技术融合使能千行百业，为智能化运维提供了便捷、高效的数字平台。与此同时，华为还携手合作伙伴构建了开放共赢的生态，降低AI开发门槛，帮助伙伴将丰富的AI应用实例落地到相应的行业场景中，加速了5G新基建在智能时代的百花齐放。
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