多年以后,笔者幸亏党的教育,读了书,有了工作,恰巧做了软件工程师,和父辈相比,不再面朝黄土背朝天,只需看着乌泱泱的机架,面临各种机器问题。偶尔看看新闻,想过发财,可惜眼界胆量均实力不允许。虽然可以顺利阅读各类英语文献,也可以和国际一流IT专家无障碍沟通,甚至还要琢磨着如何填补业内的空白,让我们IT水平能够和真正国际一流看齐。投资届的朋友也有几个,一般都过来问我:这个想你是否靠谱。关系好的,也就简单发表下一下看法,如果实在一般,一般说句不懂,搪塞过去了事。

就在过去的一年,无意间,AIOps已经变成一个频繁出现的词语,新闻炒,朋友问,各种项目喜提知名机构投资,从这些信息看,又一个热门赛道波澜壮阔的行情又开始了!

但是,这背后的真相究竟如何呢?

这些年AI是火了,AI四小龙陆续上市,再次让本已接近沉寂的AI再次出现在人们的视野,但是,剖开招股说明书,大量可疑的收入构成,让人一直想要知道,是AI改变了世界,还是ai改变了自己,什么时候高大上的AI行业变成了卖机箱和摄像头?说好的各种高准确率模型到哪里去了?各种改变世界的能量哪里去了?可以说就算是上了市的AI们仍然在苦苦追寻场景。

收入的可疑,并没有改变人们趋之若鹜的热情,依然什么东西,只要沾着AI也会火,就连最苦逼,屡屡背锅的Ops领域,沾染了这个概念,也顿时变得高大上了起来,一个AIOps,让大量人过中间的从业者们腰杆都硬了起来。

但是,AI是什么?我们一般人理解的是人工智能(你可以想象到各种电影中的机器人画面),但是其实技术圈里面的AI可能只不过是用了深度学习算法的技术型公司。

他们或许是走投无路的创业者,又或许是学者,看到这个概念,无一不各怀心思。于是,传统的运维公司香肩半露,一个ai的纹身若隐若现,象牙塔的学者按捺不住,金丝眼镜遮不住诡谲的笑容,也掩盖不住其内涵与风度,后继者们也纷纷以此概念出来招摇撞骗,在各路FA的包装下,把这个概念兜售给投资机构。即使在年华十几个点回购兜底的前提下,依然有人乐此不疲,生命不止,融资不断。

然而,从客户角度看,AIOps究竟是什么?

花枝招展的未必是姑娘,还有神婆。

现实中的AIOps,据说比深度学习出现的更早,比教科书里的算法更全,比顶会论文里的效果更好,这样的炒作,确实引起了不少人的追捧,学术光环,名校背书,因此,各大传统运维公司迫不及待买了下来。然而,效果却差强人意。因此,不得已,为了交付,只好做起了一个,又一个的大屏。

然而,一番努力后,所谓AIOps项目,50%以上(可能还保守了)就是一堆无用的数据,加上制造漂亮的大屏,还美其名曰业务运维,就是把一堆业务指标和IT指标用一个漂亮的大屏展示出来以满足客户领导的需要,然后把一堆数据治理的开源产品往里面堆砌,而且还得多带上一些服务器(不然怎么把价格做高),交付的重心是领导对于大屏满意不满意,至于客户最终在系统维护中有没有用起来不重要,小IT运维还在那边SSH,FTP。

在这里AIOps是一个大大屏幕。

总算出现了更高级的AIOps了,他们的目标是告警,号称可以实现告警降噪,而且可以通过告警追踪根因。看说明各种NLP之类的AI学习算法加持,看上去很了不起了。但给我感觉怎么像是为了解决一个问题创造出另外一个问题,我很难想象如果本身数据源的告警信息很差,如何通过NLP之类的技术能够降噪又提升效率...但最终不是把告警设置的科学一点就解决的事情么...每次看到为了IDC的简单几十种告警进行所谓AI降噪,感觉就很蛋疼....治理好源头不就结束了么?当然这类AIOps们也不蠢,都需要帮助甲方做一定的实施,什么是实施,还不是让甲方告警设置的更好一点,否则AI识别效果太差...

在这里AIOps是一个告警抑制器。

对,还是最原始的那种...

虽然,来自高等学府的aiops大神衣冠楚楚,却并没有给出传说中的神奇算法,但并未影响资本的迷恋与追捧。

一边,在客户现场,这些算法的表现实在欠佳,最优秀的高等学府学子们毕业后,却发现自己在帮别人圆一个压根不可能实现的诺言。另一方面,资本变本加厉的支持,却让更多人看到了机会。

于是,来自普通运维厂商的工程师们发现,这些算法原本没有那么神奇,不过是类似股票走势的时序指标,因此,即使没有学术大神加持,简单的TensorFlow一样可以达到同样的预期,甚至,如果你的数据质量略高一点,你的效果还要更好一些。

即使好的效果依然有限,其中的差别,大概等于许诺你一个小甜甜,半夜来的虽然不是孙二娘,但也是足金足两,气吞山河的牛夫人。

恭喜投资人,喜提仙女魔法棒。

在这里AIOps等于用了深度网络的算法。

时光荏苒,ai巨兽们突然不再值钱,aiops们也嗅到了一丝凉意。伴随着全网对四小龙的质疑,aiops们开始了自保。于是,放眼海外,servicenow进入了他们的视野,这个itsm和itom的巨头。于是,aiops们,又捡起了流程武器,ITIL管理是刚需,AIOps要和流程相结合,然而,仅仅是流程,似乎少了一点热门感,于是,最当红的辣子鸡,低代码赶过来,一起凑上去,于是,又一场盛宴。对的,你没看错,aiops变成了ITIL的最佳实践,而真正的ITIL,独坐原地,一脸懵逼。

于是AIOps在这里变成了ITIL的最佳实践。

投资人虽然对概念接受,但是对收入却从来不含糊。焦虑的AIOps们认真的思考了起来,CEO和销售一商量,对了,有办法了,搞大集成收入,各种IT系统的合同都可以签,反正最终的系统都需要监控运维,都可以增加 一个AIOps的光环,都可以是AIOps的一部分,反正,当年做Cloud的是这么做的,当年做ai的也是这么做的,如今到了AIOps,继续有一样学一样,于是,皆大欢喜。”

只是,当年活色生香,娇艳诱人的AIOps,最终变成了系统集成公司。

于是大家都很幸福。或许有一天,他们也会把ServiceNow+DataDog+Pagerduty的产品也集成进来,毕竟,ServiceNow+DataDog+Pagerduty市值接近阿里巴巴。脚趾头想想一下,只要投资一个能把ServiceNow+DataDog+Pagerduty集成进来的公司,就能收获一个aiops公司的市值,这真是多么美妙,多么美好事情啊……想到这里,笔者自己都想去做这么一个公司了。

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