在互联网时代,数据是最重要的资源,也是最容易受到攻击和威胁的对象。如何保障数据安全、提高运维效率、降低运维成本,是每个互联网企业都面临的挑战。百度主任架构师、百度智能云事业群组智能运维技术负责人王栋,在这方面有着丰富的经验和创新成果。他不仅提出并主持设计了多项获得专利的算法和模型,还领导团队开发了一套完整的智能运维系统,为百度及其客户提供了可靠、高效、智能的运维服务。
我们很荣幸地邀请到了百度智能云主任架构师王栋先生,他将为我们分享百度在智能运维方面的技术演进和实践案例,让我们从他的科学阐述和详细解释中,深入了解智能运维的理念和方法。
“是什么原因让您选择了智能运维这样一条道路?”王栋表示,“我从2015年开始加入百度,在此前后参与了搜索、广告、推荐等多个核心业务的研发和运维工作。在这个过程中,我深切地感受到了数据对于互联网企业的重要性,也看到了数据处理和分析中存在的各种问题和挑战。例如,在海量数据中如何快速定位异常、预测趋势、优化资源等。传统的人工或半自动化方式已经难以满足复杂多变的需求,需要借助人工智能等先进技术来实现更高级别的自动化。”
“因此,在2016年,我开始转向智能运维领域,并担任百度智能云事业群智能运维技术负责人。我的目标是打造一个全面覆盖监控、预测、诊断、优化等各个环节,并具有自我学习和自我修复能力的智能运维系统。这个系统不仅可以服务于百度内部各个业务线,也可以对外输出给广大客户,在保障数据安全性、可靠性、稳定性方面发挥重要作用。”
“作为百度的主任架构师,您认为自己在智能运维领域所取得的主要成果和贡献是什么?” 王栋表示:“在过去几年里,我主持设计并申请了多项国内外专利技术,在国际权威期刊和会议上发表了多篇论文并做主题分享,作为智能运维方向的早期倡导者,获得了行业内外广泛认可,其中比较有代表性的主要有三项。首先是设计和实现了基于机器学习方法进行异常检测、根因分析等领域的算法和模型,实现了对海量数据的智能化分析,提高了异常检测的准确率和故障诊断的效率,降低了误报和漏报的风险。其次是基于微服务架构的智能运维系统,集成了统一配置中心、监控中心、运维中心、操作中心等多个模块,实现了对百度内部各个业务线以及百度智能云客户的全面覆盖,提供了一站式的运维服务。最后是基于低代码可灵活配置前端框架的智能运维平台,提供了多种页面模板和可视化组件,简化了前端开发流程,提高了前端开发效率。“
听到王栋的回答,记者不由问道“那您在智能运维领域遇到过哪些困难和挑战呢?您都是如何克服的?” 王栋回忆“智能运维领域是一个非常复杂和动态变化的领域,涉及到很多不同类型和规模的数据、系统、业务等。要做好智能运维工作,需要有很强的技术功底和业务理解能力。我遇到过以下几方面的困难和挑战。首先是数据质量问题。数据是智能运维的基础,但是在实际工作中,我们经常会遇到数据缺失、不准确、不一致等问题。这些问题会影响我们对数据进行有效地分析和利用。为了解决这个问题,我们需要建立一套完善的数据质量管理体系,包括数据采集、清洗、校验、存储等各个环节。同时,我们也需要与各个业务方进行沟通协调,确保数据来源可靠,并及时反馈数据质量问题。”
“其次是算法适应性问题。由于不同业务场景下有不同的特点和需求,我们不能简单地将一个算法应用到所有场景中。我们需要根据具体场景进行算法选择或者定制化开发,并且持续地评估算法效果,并进行优化迭代。为了解决这个问题,我们需要建立一个灵活可扩展的算法平台,并且积累各种类型场景下的算法库,并定期进行算法评测和更新。”
“最后是系统稳定性问题。由于智能运维系统涉及到大量复杂多变的业务逻辑和操作流程,并且要求高可用高性能高并发,在系统设计和开发上有很高的要求。为了解决这个问题,我们需要采用微服务架构来拆分系统功能模块,并且使用容器化技术来部署系统服务,并且引入自动化测试、持续集成、持续交付等工具来保证系统质量。“
记者问道“您对未来智能运维领域有哪些展望或者规划?“王栋表示:” 我认为未来智能运维领域还有很大的发展空间和潜力。我有以下几点展望或者规划:第一是继续发展目前的智能运维平台,利用机器学习、深度学习、自然语言处理、多模态异常检测等技术,为运维管理提供一站式的解决方案。第二进一步优化系统的核心功能:资源管理、部署、监控、故障处理等,全面覆盖运维的全流程。第三是完善智能运维前端框架,使它可以结合运维业务场景,提供常用的运维组件库及工具,比如:表格、表单、趋势图、数据请求、数据模拟等等。第四使用低代码的开发模式,让非前端开发人员也能轻松上手。它还提供了页面模板和仪表盘功能,可以快速搭建出想要的运维管理平台。第五利用了百度云的强大计算和存储能力,为海量事件数据提供高效的处理和分析方法。“
我们有幸以“旁观者”的视角,深入探索智能运维的发展历程和现状。智能运维未来还将为我们带来什么样的惊喜呢?让我们拭目以待吧!
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