Jeffrey是一名“攻城獅”，他2016年應屆畢業後加入聯想全球IT的運維部門 - Command Center，主要工作是負責集團大小資訊系統的運維，7*24小時支援聯想全球6萬餘名員工的工作，保障業務系統的正常運作。
在集團數字化轉型2.0的過程中，Jeffrey和Command Center團隊向着智能化運維（AIOps）的道路前進，他逐漸由一名傳統的運維工程師轉型成了智能運維工程師。下面我們一起跟随他的自述，回溯他是如何一步步學習、探索、總結、落地，逐漸把技術産品和方案應用到各個業務方向裡的。
燃燒吧，小火苗
大家好，我是Jeffrey。入職以來的前三年，我是做資料倉庫和報表系統運維的。報表種類各式各樣，資料鍊路也是綿長複雜，一頭紮進代碼裡複現、debug，不知不覺幾個小時就過去了，有時還要半夜跟歐洲和美洲的同僚開會确認業務邏輯。
幾年下來，各種程式設計語言和人類語言水準都長進了不少。不過也看到了傳統運維模式下存在的一些問題，這些問題在心中逐漸生了根，成為了激發我想要做點什麼的小小火苗。
2019年中，部門想把各個團隊的轉型力量集中起來，新成立了團隊，專門做運維智能化的探索，并開始做一些将AI技術賦能于運維領域的嘗試。新團隊新氣象，擁有不同知識背景的夥伴們提了很多不同的點子和見解。
其中，我從自己資料運維的角度出發，提出了資料流檢測和糾錯、運維單據問題分析這些入手點，後來合并其它同僚的想法，形成了幾個智能運維探索的着力點：資料流監控、服務台工作流程自動化和智能化、IT運維使用者畫像和推薦系統。這幾個方向後來都形成了一定的突破。
2020年，正逢集團IT啟動了一個大項目，其中涉及混合雲環境、資料中台、微服務等複雜的方案和環境，而在這個複雜的環境中，資料一緻性，及時性及準确性等問題就越發凸顯。我和小組的夥伴們敏銳地捕捉到了這個問題，剛好可以做一些AI新技術的應用，能夠改變傳統的資料鍊路監控模式，提升監控的效率。
于是，我們與系統負責人、開發團隊、系統內建團隊、監控團隊合作，從項目初期就開始介入，了解系統設計邏輯、開發進度、資料流、內建方式、監控點等，再由此設計我們的監控告警方案。方案中很多環節對于我來說都是新的領域，這可以說是一個運維人的“創新第一步”。與此同時智能資料鍊路監控解決方案也逐漸誕生。
同一時間段，新成立的團隊也向部門的其他團隊征集工作中的痛點、難點問題。其中最痛的要數一線服務台的同僚們了。一線服務台的同僚們業務量大、線路多，很多問題重複性高而且單據量巨大。
是以服務台的同僚們迫切需要更自動、更智能的方法，改變傳統的“人拉肩扛”方式，提升工作的效率。在切身體驗過一線的工作後，我們不禁思考，什麼樣的技術能夠減輕他們的壓力，什麼樣的服務能夠提升他們的效率？
去年，随着我們這個算法小組逐漸在部門做出一些成果，開始有一些兄弟團隊主動找到我們做一些智能化服務賦能的嘗試，比如内部即時聊天應用團隊和IT内部社群團隊，希望我們做一些内容推薦的服務幫助他們産品營運，提升一些使用者名額。
這又是一個未曾做過的人工智能領域，但我也認識到，我們團隊做推薦系統是有巨大優勢的，我們本身已經有成熟的、基于IT運維的使用者畫像資料了，再加上對端産品的資料，做内部營運的内容推薦功能，也成為了我們的另一朵小小火苗。
從火光中走來
我從運維中來，運維的經曆點燃了心中創新的小小火苗，但在火勢漸旺的過程中自己的内心也經受着煎熬，因為創新也不是一蹴而就的，太過樂觀那有可能就“too young, too simple”，這是要吃虧的。光想出來不夠厲害，能落地使用才是真的厲害。那麼如何才能落地呢，以我看來分三步走：
1. 學習、調研已有的方案。2. 結合自身和業務的經驗融合、調整，隻會照貓畫虎是不行的。3. 自己改進調整之後要根據業務方的回報持續研發和優化。
比如，在做上文提到的服務台郵件自動分派服務的時候，由于一開始做AI模型需要标注訓練資料，而服務台并沒有空餘人手做标注，是以我采用了IT運維報單資料的問題表述和單據問題分組作為訓練資料，先做出一個初始模型後續進行疊代的形式。利用這個初版模型先上線，節省服務台的人工分派壓力。
之後分派到手了如果發現分派錯了，再處理時順便進行人工标注，這樣就在日常工作中完成了資料标注，為之後疊代模型提供了資料基礎。後續根據标注資料，再結合一線同僚的回報，又将模型細化為區分語種的多模型，在模型後加入特定邏輯重新分派等調整方案。這樣持續地收集意見，優化方案，最終這個郵件自動分派服務得以落地。
此服務在樣本資料驗證時分類準确率為90.5%，經一線服務台實際使用，分派的準确率達到90.4%，基本替代了服務台每日值班分單的工作，使得資深同僚可以解放出來做更有意義的工作。
輕舟已過萬重山
踏上這條智能化轉型之路已經三年了。這三年裡，我的心态可謂經曆了“一波三折”的路程，從一開始智能轉型的激動興奮，到很多效果不好的實驗、龐雜淩亂的業務和資料帶給我的否定和迷茫，再到和不同團隊同僚的交流讓我又開闊了視野，逐漸恢複了信心。
任何技術都沒有那麼好，也沒有那麼壞，它不是山珍海味也不是殘羹冷炙。拿來主義不可取，全盤否定行不通。我們應該做的還是實事求是，具體問題具體分析。
過去一年多，我們針對這些技術服務成果，從自然語言文本分類，資料流性能評估，文本主題提取等幾個次元分别總結提煉專利點，最終有兩篇申請通過了公司内部的評審并送出到國家專利局。回過頭看，一步一個腳印，踏踏實實去做，不僅産出了一些穩定、可用的産品服務，還能把創新點理論化，釋出幾篇專利。
輕舟已過萬重山。當這些豐碩的果實捧在手裡的時候，回頭看确實是痛并快樂着的。以後再翻越重重山巒的時候，曾經在火中淬出的寶劍就是我最好的武器。
作為聯想運維人，智能化轉型的道路上不斷創新，超越自我才是最好的答卷。