眾所周知，中臺(tái)的概念最早是阿里提出來(lái)的，而廣通軟件首席科學(xué)家王曉光博士的職業(yè)生涯中完整見(jiàn)證了阿里中臺(tái)概念的誕生過(guò)程。從加拿大渥太華大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)博士畢業(yè)后，王曉光加入了阿里，曾任達(dá)摩院IDST、螞蟻金服芝麻信用以及阿里云ET大腦人工智能算法科學(xué)家。

王曉光的博士導(dǎo)師是加拿大人工智能泰斗，一級(jí)院士Stan Matwin教授。在國(guó)際人工智能頂級(jí)會(huì)議上已發(fā)表了40多篇論文，并擁有20項(xiàng)專利。王曉光博士主要研究方向包括大規(guī)模人工智能算法平臺(tái)研究，自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，圖算法引擎等方面。

作為真正的人工智能算法專家，為什么加入做智能運(yùn)維的廣通軟件呢？

之所以選擇進(jìn)入智能運(yùn)維行業(yè)，主要是因?yàn)樗惴x不開(kāi)數(shù)據(jù)。人工智能在許多垂直行業(yè)發(fā)展的難點(diǎn)在于數(shù)據(jù)量不夠，在接觸到智能運(yùn)維相關(guān)內(nèi)容后發(fā)現(xiàn)，這一領(lǐng)域有非常多的運(yùn)維指標(biāo)和日志數(shù)據(jù)，作為人工智能算法專家的王曉光看到：智能運(yùn)維是人工智能發(fā)展的藍(lán)海。

之所以加入廣通軟件，主要是因?yàn)檫@里更能發(fā)揮算法的威力。廣通軟件在國(guó)內(nèi)運(yùn)維行業(yè)市場(chǎng)廣有較大市場(chǎng)規(guī)模，不僅有非常多的頭部大型行業(yè)用戶，而且在數(shù)據(jù)和智能方面也有許多基礎(chǔ)。作為算法專家，在這里做數(shù)據(jù)創(chuàng)新工作更容易見(jiàn)到落地效果，于是就果斷加入了廣通軟件。

談到智能運(yùn)維時(shí)，王曉光表示，智能運(yùn)維是在傳統(tǒng)運(yùn)維基礎(chǔ)上利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，智能算法、流程自動(dòng)化、大型分布式計(jì)算多項(xiàng)先進(jìn)技術(shù)，緊密結(jié)合運(yùn)維領(lǐng)域豐富行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和規(guī)則體系，讓運(yùn)維過(guò)程變得更加智能化的完整的方法論。

智能運(yùn)維主要針對(duì)那些需要消耗大量人力和計(jì)算資源的運(yùn)維場(chǎng)景。運(yùn)維工作的規(guī)則體系龐雜，解決問(wèn)題過(guò)于依賴人工經(jīng)驗(yàn)，排障效率和自動(dòng)化程度相對(duì)較低，而且各個(gè)運(yùn)維的子模塊存在煙囪式發(fā)展的現(xiàn)狀，智能運(yùn)維主要是為了解決此類問(wèn)題。

智能運(yùn)維和運(yùn)維中臺(tái)密不可分

王曉光在阿里的工作經(jīng)驗(yàn)使得他更能深入地了解中臺(tái)體系，加上長(zhǎng)期從事智能運(yùn)維工作，所以他對(duì)于廣通軟件的運(yùn)維中臺(tái)2.0架構(gòu)設(shè)計(jì)模式的理解更透徹一些。王曉光表示，智能運(yùn)維和運(yùn)維中臺(tái)有著密不可分的關(guān)系。

運(yùn)維中臺(tái)有兩個(gè)特點(diǎn)，首先，運(yùn)維中臺(tái)系統(tǒng)是基于純微服務(wù)的系統(tǒng)框架體系，彼此緊密聯(lián)系，由于各個(gè)系統(tǒng)緊密結(jié)合，使得其不再僅僅局限于解決局部問(wèn)題，而是能用一整套方案來(lái)解決實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題。由于在研究一個(gè)實(shí)際問(wèn)題的時(shí)候，通常需要靠各種算法的結(jié)合來(lái)解決問(wèn)題，這樣的框架體系更容易打出各種算法的組合，便于解決實(shí)際問(wèn)題。

其次，運(yùn)維中臺(tái)系統(tǒng)建立了完整的運(yùn)維數(shù)據(jù)中臺(tái)架構(gòu)。在智能運(yùn)維的相關(guān)工作中，數(shù)據(jù)采集的難度仍然比較高，數(shù)據(jù)中臺(tái)的出現(xiàn)，打通了散落在各個(gè)IT系統(tǒng)里的數(shù)據(jù)，建立了完整的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)服務(wù)和指標(biāo)體系等元數(shù)據(jù)體系，而且還完成了非常細(xì)致的數(shù)據(jù)清洗工作，為算法特征工程的進(jìn)行打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

在競(jìng)爭(zhēng)與發(fā)展過(guò)程中，中臺(tái)都很關(guān)鍵

王曉光還介紹說(shuō)，目前，廣通軟件的智能運(yùn)維產(chǎn)品解決方案在局部的算法能力和解決方案能力方面還是相當(dāng)成熟的，不過(guò)在廣通軟件發(fā)展規(guī)劃當(dāng)中，還有更大的一些領(lǐng)域應(yīng)用在研發(fā)過(guò)程中，可以做的事情還有很多。

從行業(yè)發(fā)展來(lái)看，王曉光表示，智能運(yùn)維已經(jīng)是從最初的觀望嘗試階段，發(fā)展到了相對(duì)成熟的階段，用戶對(duì)于智能運(yùn)維普遍抱有比較高的期望，期望它能解決更多的實(shí)際問(wèn)題。

在實(shí)際落地中發(fā)現(xiàn)，許多用戶并不過(guò)于糾結(jié)于算法準(zhǔn)確度方面的問(wèn)題，更多是希望能解決一個(gè)特別具體的問(wèn)題。目前，智能運(yùn)維方案在金融、交通、電力領(lǐng)域都有了許多實(shí)際落地案例，特別是金融行業(yè)的步伐更快一點(diǎn)。

談到未來(lái)發(fā)展時(shí)，王曉光表示，智能運(yùn)維領(lǐng)域的廠商之間合作要多于競(jìng)爭(zhēng)，從研發(fā)角度來(lái)講，他注意到市面上很多的友商的產(chǎn)品方案各有特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，他希望能基于運(yùn)維中臺(tái)2.0架構(gòu)設(shè)計(jì)模式來(lái)研發(fā)產(chǎn)品，形成學(xué)術(shù)研究機(jī)構(gòu)、合作伙伴、應(yīng)用方等等幾方結(jié)合在一起的研究模式，博采眾長(zhǎng)，發(fā)展出最適合用戶的產(chǎn)品。

在王曉光看來(lái)，廣通軟件的相對(duì)優(yōu)勢(shì)可能體現(xiàn)在有一套建立在中臺(tái)模式上的方法論體系，在這套體系的支撐下，會(huì)比較容易形成規(guī)模化、產(chǎn)品化的打法。此前的研究者探索成果能得到保留和利用，從而可以避免重復(fù)踩坑，走一些不必要的彎路。

運(yùn)維中臺(tái)2.0架構(gòu)設(shè)計(jì)模式是廣通軟件智能運(yùn)維的核心基礎(chǔ)，也是未來(lái)發(fā)展的優(yōu)勢(shì)所在。

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