6月25日，阿裡雲數智城市行——智能運維專場沙龍在上海舉辦，阿裡雲推出全新一代智能運維解決方案，利用大資料為企業日常運維服務，通過可觀測資料融合、智能告警與響應中樞，結合機器學習的方法進一步解決自動化運維所未解決的問題，讓運維更簡單、更智能。
數字化時代，企業創新疊代更靈活，服務客戶更廣泛。這些趨勢，對運維帶來新要求，要更全面及時感覺問題，更快速定位解決問題。此次阿裡雲帶來的智能運維解決方案，利用資料和算法結合，進行告警收斂和合并、關聯分析、異常診斷、容量預估、自動擴縮容等一系列智能運維實踐，助力企業建構自己的運維平台，成為開發、運維人員高效可靠的助手。
智能運維并不是一個新的概念，早在2016年Gartner就已提出這一概念，當時AIops僅僅隻是Algorithmic IT Operations的縮寫。簡單地說AIops=AI+Devops=AI + 運維資料 + 自動化處理。在此基礎上，清華大學的裴丹教授将這個概念進行延展：AIOps 将人工智能應用于運維領域，基于已有的運維資料（日志、監控資訊、應用資訊等），通過機器學習的方式來進一步解決自動化運維沒辦法解決的問題。AIOps 不依賴于人為指定規則，主張由機器學習算法自動地從海量運維資料中不斷地學習，不斷地提煉并總結規則。
與傳統AIops定義不同，雲原生智能運維解決方案基于日志服務可視化的能力推出的全新一代雲原生可觀測平台，使用者無需改變傳統的系統架構，可直接接入業務資料中心，一站式地為企業提供異常檢測、根因分析、秒級響應以及實時預測等功能。
在沙龍現場，上海交通大學教授李岩岩以交通和電力舉例，為在場的各位闡述了大資料在建構智慧城市時起到的作用。他提出“需要利用大資料來來驅動城市基礎設施的發展”，通過資料來對城市人口、基礎設施分布、交通路網資料，提出一種新的評價體系，評估基礎設施可達性。并提出普适的實體模型，模組化可達性在不同類型城市之間的統一規律，指導城市設計。而這一切資料的收集、治理以及應用，單靠人工是無力解決的，隻有通過智能化的方式，将全鍊路進行打通，挖掘城市建設資料背後的價值，才能真正實作智慧城市的建設。
阿裡雲智能資深專家周琦提出，在雲原生的時代，企業業務數字化是對工程師們嚴峻的挑戰。由于傳統運維工作方式的受限，工程師們常常會面對資料孤島、營運工具碎片化、告警事件過載、缺乏預警手段等問題。針對運維行業面臨的現狀，周琦在會上提出了四個趨勢：工作模式統一化的趨勢、資料存儲統一化的趨勢、高算力帶來資料實時監測的趨勢以及AI加速專家的成長。智能運維的發展，算力+算法的成熟，最終會幫助工程師們實作最大程度上工作的效率的提升。
在現場阿裡雲智能進階産品經理華劍向各位詳細介紹了阿裡雲智能運維解決方案，作為下一代的運維方案，該方案利用阿裡雲日志服務SLS提供的全新一代可觀測性平台，打通系統全鍊路可觀測資料，打破資料孤島的現象。同時全鍊路智能降噪，可對接已有告警源，幫助使用者實作告警資訊的統一管理。
并且其結合了大資料+AI的能力，可基于預先準備的模型實作智能預檢功能，自動檢測異常，實作最快速的根因診斷與問題定位。
在雲原生時代，數字化正在各行業推動業務創新。隻有提升使用者體驗、加速創新、更新基礎設施與架構、利用好多樣化的資料，才能在整體大環境中脫穎而出。阿裡雲推出的智能運維平台，不僅僅是要幫助工程師減少工作量，更多的是希望讓運維工程師們從各種機械化的工作中解脫。我們将會包攬所有的“髒活累活”，讓故障的時間大幅縮小，讓運維人将更多創造力，放在數字創新以及企業業務創新上，為企業提供提供更優的競争力。
現場直播回放
數智創新行——雲原生智能運維專場沙龍