智能运维实现云工作

如今的汽车系统远比前几年要安全,故障发生率也就越低了,而导致这一变化的是——人工智能,它将继续影响着汽车系统的发展。人们现在不只能够控制汽车,还可以使用一些先进功能,如自适应巡航控制、防撞制动和精密导航,这极大地保证了交通安全,丰富了用户的体验。汽车上配备了传感器和摄像头,用于向车载处理器提供数据,再利用云计算进行软件更新和功能升级,从而降低维修率、保证车辆的安全性。

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现代汽车基本上是计算机系统,或边缘系统(EDGE系统)。系统内的传感器和分布式处理功能都位于网络外围,在本地收集数据。收集好的数据会上传至云端,用于分析和改进机器学习模型,然后将新模型重新安装到车辆上,基于实时传感器数据和嵌入式人工智能(一种自训练方法,有朝一日将使用从边缘到云的端到端人工智能管道实现完全自主的车辆)来驱动汽车。

在IT领域,基础设施供应商也该采用相同战略,并借助全自动化操作来利用云操作的敏捷性了。边缘到云人工智能是人工智能驱动基础设施的关键组件。我还简要地提到了一种完善这一过程的体系结构:从存储基础设施设备收集数据,使用这些数据在云中训练模型,并将最终的模型安装回设备。本质上,它是一个具有嵌入式AI的企业存储系统,结合云中的机器学习,形成了一个从边缘延伸到云的自主框架,即智能运维平台(AIOPs)。

AIOPs从边缘到云工作

就传统的IT运维全生命周期管理(ITOps)平台而言,它或者局限于具有筒仓式智能的存储系统,或者局限于锚定在云中的软件即服务门户,而与基础设施环境无关。孤岛式系统缺乏全球背景,软件即服务门户就好比监控仪表盘,其中缺少了嵌入式AI,也就无法根据实时遥测数据预测分裂。不同的是,AIOps框架结合了IT元素和自动化操作,提供了一个AI驱动、具有云灵活性的基础设施。

1.边缘学习。与从车载传感器收集数据类似,企业系统从IT堆栈(存储、服务器、虚拟化软件和应用程序)收集遥测数据。大多数IT供应商提供对性能日志的访问,这些日志可用于故障发生后的故障排除,但这类似于在发动机出现故障后将汽车送到汽车修理厂。相反,如果系统能够了解企业中的本地工作负载模式并检测到任何异常行为,那么它可以预测可能的故障并避免意外,而不是故障发生后才将车子送往修理厂。

2.云的多功能性。在像自动驾驶汽车这样复杂的产品中,云扮演着关键角色,它不仅仅实现了从未设想过的使用体验,在IT企业中人工智能驱动的体验方面也同样重要。除了规模和弹性之外,云还为供应商提供了几个独特的优势——用于探索性数据分析的单一、非筒仓式存储库、对不同机器学习模型进行培训和迭代的便利性,以及运行模拟和进行多元分析的能力,而这些都是一流人工智能的基本要素。

 3.边缘决策。近年来,边缘设备从简单的数据采集器变为更具参与性的“决策”设备。汽车中的边缘处理会根据实时数据自动变更车辆操作——加速、转弯以及制动。同样,企业IT系统基于植入全局学习的人工智能模型,持续实时监控即将发生的故障事件,以减少应用程序出现宕机的频率或不宕机。例如,云原生数据基础设施HPE Alletra的智能性和连续决策性可保证系统百分之百顺畅。

端到端AIOps框架的企业影响

与所有AI一样,AIOps框架在幕后运作。但是,满足环境需要这一优点显而易见。

提高正常运行时间—停机时间不再是问题。但存储系统避免停机的唯一方法是通过学习和应用预测未来发生的事情,使问题可视化。例如,惠与预测式分析平台HPE InfoSight可以提供环境诊断,上传相关遥测数据至云端并将数据集中关联。通过这种方式,AIOps框架提高了企业系统的正常运行时间。

业务敏捷性——在现代企业中,敏捷性无可替代。每个数据驱动的企业都需要IT来支持其不断发展。除非数据中心能够处理任何抛出的问题,否则工作负载模式持续变化和应用程序不断更新可能会影响性能和延迟响应时间。通过捕获与性能相关的遥测数据,AIOps框架可保持最佳的基础架构性能,从而使业务保持正常运营。

自主化运维——AI最困难的部分不仅是发现问题,还有关闭循环和自动执行建议。在大多数AI驱动的产品中,人类操作最后一步。自主化运维最重要的区别在于一个是真正自主操作,另一个是简单集成的AI操作。只有对AI及其操作的准确性有信心,才能进行自主化运维。其自信和精确度源于多年收集的真实数据和数次迭代中模拟行动的结果。例如,多年来收集了数十亿TB数据的存储系统能可靠地预测基础架构操作,并根据工作负载配置文件预测执行与系统饱和性能相关的本地实时操作。它还可以调整后台任务的优先级,尽量降低对实际客户工作负载的影响。

一些AIOps框架可自动确定最优系统,部署应用程序工作负载,进而加快部署应用程序。HPE提供了基于意图的资源调配,无需存储专业知识即可确定整个车队中的数据存储位置,根据HPE InfoSight提供的实时检测,确定资源余量和特定应用程序的服务等级协议。

业界领先的AIOps平台

客户不会在汽车安全问题上妥协,就更不可能妥协于数据中心内的关键业务工作负载。端到端AIOps框架成为现代企业IT的必要条件。HPE通过HPE GreenLake边缘到云计算平台提供业界领先的云操作体验,为客户释放业务敏捷性。HPE InfoSight也给予强大动力支持。经过十多年的努力,HPE InfoSight为自主运营的新时代铺平了道路。客户节省了150多万小时的停机时间和大量的“汽车维修”时间。因此客户可以真正享受这段旅程!

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