智能运维之道 基于AI技术的应用实践

钱兵，现任中国电信研究院 AI 研发中心能力研发总监、AI创新工作室负责人，美国营销国际协会大数据营销专家讲师，高校外聘专家讲师，发表SCI/EI/核心论文多篇。拥有10多年数据分析和挖掘工作经验，目前主要从事人工智能和大数据技术在网络 AI、泛娱乐大数据、商业地理洞察等领域的研发工作。

系统总结智能化运维的过程及方法，展现中国智慧
剖析十二大智能化运维真实场景案例，分享人工智能技术应用实践经验

起笔之时已踏入辛丑牛年，此时全球正在发生的科技变革有：
中国建成全球最大5G网络，5G基站达70万个，占全球比重近七成，连接超过1.8亿个终端。
MIT（麻省理工学院）与合作团队仅用19个类脑神经元就实现了控制自动驾驶汽车，而常规的深度神经网络需要数百万个神经元。
中国“祝融”号和美国“毅力”号火星车分别在火星成功着陆，它们将寻找火星上可能存在过的生命迹象。
2020年全球电动汽车销量较2019年上涨39%，达到310万辆。苹果、百度、小米等互联网科技公司纷纷加入造车新势力，车辆自动驾驶由单车智能迈向车路协同。
迄今为止，SpaceX已为Starlink发射了1000多颗卫星，预计到2021年年底，Starlink的服务将会覆盖全球大多数客户，并有望在2022年完全覆盖全球。
上面这些事件只是近期大大小小科技事件中很小一部分，而它们中绝大多数都涉及大数据、人工智能、物联网等新兴技术。这些新技术通过无数软硬件实现万物互联，背后离不开智能运维的辅助。
自2016年Gartner提出AIOps（智能运维）概念以来，全球AIOps平台的市场规模预计在2023年将增长至11.02亿美元。加上受新冠疫情的影响，人们的生活方式发生了改变，除日常社交、支付外，买菜、行程预约等也都转为线上完成，大大加速了生活方式的自动化和智能化转变。
随之而来大量的软件系统运维工作也向自动化和智能化转变，智能运维应运而生。我进入这个领域是在几年前，由该领域的前辈王兵老师（中国电信集团云网运营部高级经理）引入，她富有前瞻性地认为大数据和人工智能技术可以解决几个运维难题，自此我走上了智能运维探索之路。
经过几年从预研、算法研发到系统上线的探索，我逐渐认清了该领域的痛点和难点。发现现有的资料中，在人工智能、传统运维两个领域的书籍很多很全面，但两者相结合的书籍鲜少有人整理出版，遂有了创作此书的想法。
在与一线运维人员深入沟通和技术研发中，我深知智能运维并非追求“高大上”的先进算法，而是强调算法本身的有效性和可解释性。基于此，本书重点阐述人工智能中哪些算法可以用于提升运维效率以及如何应用。在这里需要向读者明确的一点是，书名中智能运维的“智能”，不仅仅代表当前的人工智能，更多代表的是“算法”，因为人工智能是一个很宽泛的概念，真正要落地实施的，还是因地制宜地嵌入算法模型，改进运维效率。这个算法可能是比较“时髦”的神经网络+深度学习流派，也可能是“中规中矩”的统计算法+机器学习流派，或是“口口相传”的运维经验+规则。
与现有相关书籍不同的是，本书通过十几个实际运维案例，详细讲解每个运维场景中的痛点、适用的算法、试验和最终方案。无论是当前已在该领域的从业人员，或是希望转型进入该领域的新人，亦或是管理人员，都能从中获得智能运维在算法研发过程中的实战经验和实操指南。
本书内容分为3部分，第1部分是智能运维、人工智能的概念和发展趋势，包括第1、2章，分别介绍如何从手工运维发展到今天的智能运维、智能运维未来的发展需要哪些新技术、人工智能当前有哪些技术；第2部分是智能运维中需要用到的人工智能技术和算法，包括第3、4、5章，分别介绍大数据技术、图像处理技术、自然语言处理技术、数据预处理技术，以及按照运维场景分别介绍相应各类算法的优劣势和应用趋势；第3部分是智能运维算法实战案例，覆盖事件分类、异常检测、趋势预测、知识图谱、根因分析、预见性维护共6大场景13个案例，由第6~11章组成。
前言////智能运维之道——基于AI技术的应用实践本书选取了事件分类等6个场景是基于两方面考虑：应用在这6个场景的算法几乎是所有领域的运维都会涉及的；这6个场景涉及的算法均已成熟并在其他行业得到应用且证明有效。由于水平有限，书中难免存在错漏之处，恳请广大读者批评指正，如有疑问或发现错误，可以通过邮件（[email protected]）与我联系。
本书由钱兵、赵龙刚负责整体审核和修正，刘汉生负责第2章、第4章和3.1、10.1、11.1节的写作，陆顺负责6.4、9.1、10.2、11.2节的写作，马冲负责3.2、3.3、5.2、5.3节和第7章的写作，其余部分由钱兵负责写作。
最后，在本书写作、修改和出版过程中，我需要重点感谢几个人。首先是我的家人，尤其是我的爱人常亚敏，感谢其为家庭的付出。在写作最后阶段，我的爱子的降生更为整个家庭带来了无限惊喜。接下来感谢不分先后（按姓氏拼音顺序）。
机械工业出版社策划编辑王斌，经常在周末和深夜时间加班，在内容撰写和修改上给予了大量诚恳的意见。
中国电信集团云网运营部高级经理王兵，感谢她带我进入该领域，并且耐心地分析运维需求并讲解专业知识，分享她在该领域的知识和经验，另外，在书稿内容上也给予了的宝贵意见。
中国电信研究院AI研发中心主任王峰博士，不仅给予我积极鼓励，还在书稿内容上给予很多修改意见。
高级设计师张艺潇，多次熬夜打磨修改作品，为本书绘制了多幅生动直观的插图，增加了内容的趣味性和可读性。

第1章智能运维概述/
1.1智能运维的概念/
1.1.1运维与运营的区别/
1.1.2智能运维与开发运维的区别/
1.2智能运维的发展历程及趋势/
1.2.1推动运维工作发展的内外部力量/
1.2.2智能运维的发展历程/
1.2.3智能运维未来发展趋势/
1.3智能运维应用场景/
1.3.1异常检测/
1.3.2根因诊断/
1.3.3故障自愈/
1.3.4事件预警/
1.3.5效能优化/第2章人工智能技术概述/
2.1人工智能的概念及发展历程/
2.2人工智能的核心技术/
2.2.1机器学习/
2.2.2深度学习/
2.2.3自然语言处理/
2.2.4知识工程/
2.2.5机器人/
2.3人工智能技术的应用领域及发展趋势/
2.3.1人工智能应用领域/
2.3.2人工智能发展趋势/第3章智能运维中的关键技术/
3.1数据处理技术/
3.1.1数据离线技术及数据存储技术/
3.1.2数据实时计算及快速响应技术/
3.1.3数据采集及辅助处理技术/
3.1.4大数据技术在智能运维领域面临
的挑战/
3.2知识图谱/
3.2.1知识图谱的基本概念/
3.2.2一般知识图谱的构建流程/
3.2.3知识图谱在智能运维中的应用/
3.3自然语言处理/
3.3.1领域短语挖掘/
3.3.2同义词匹配/
3.3.3命名实体识别/目录////智能运维之道——基于AI技术的应用实践第4章智能运维中的常用算法/
4.1异常检测算法/
4.1.1基于概率模型的检测方法/
4.1.2基于邻近度的检测方法/
4.1.3基于分类的检测方法/
4.1.4基于专家经验的综合评价方法/
4.2根因诊断算法/
4.2.1数据驱动的根因诊断/
4.2.2基于领域知识的根因诊断/
4.3趋势预测算法/
4.3.1数据特征/
4.3.2基于统计方法的线性预测模型/
4.3.3基于机器学习的非线性预测模型
/
4.4事物分类算法/
4.4.1传统事物分类算法/
4.4.2事物分类算法新进展/第5章智能运维——从数据预处理开始/
5.1结构化数据质量监控与预处理/
5.1.1结构化数据质量监控/
5.1.2结构化数据预处理技术/
5.2文本数据预处理与标注/
5.2.1数据清洗/
5.2.2数据标注/
5.3图片数据预处理与标注/
5.3.1智能运维中的视觉任务/
5.3.2图像标注工具/第6章应用聚类算法实现网元智能分类/
6.1LTE网元分类存在的问题/
6.2网元分类算法设计/
6.2.1数据与关键指标选取/
6.2.2数据清洗及平稳性检验/
6.2.3特征生成与选择/
6.2.4聚类算法/
6.3网元初始聚类结果/
6.3.1平稳性检验结果/
6.3.2主成分分析结果/
6.3.3聚类结果/
6.4基于改进后聚类算法的网元分类结果
/
6.4.1原有聚类方法的改进点/
6.4.2数据预处理/
6.4.3特征提取/
6.4.4算法设计/
6.4.5聚类效果/
6.4.6小结/第7章应用有监督/无监督算法实现异常检测/
7.1单指标异常波动检测/
7.1.1异常波动检测的概念/
7.1.2基于统计分布的检测算法/
7.1.3其他检测算法/
7.2单指标异常检测/
7.2.1适用单指标异常检测的算法/
7.2.2算法计算结果/
7.2.3小结/
7.3多指标异常检测/
7.3.1基于有监督算法与无监督算法相
结合检测/
7.3.2基于深度学习检测/
7.3.3基于专家经验的综合评价法检测
/第8章应用知识图谱解决网元异常问题/
8.1网元异常诊断的传统方案/
8.2网元异常诊断知识图谱/
8.2.1知识表示与数据获取/
8.2.2实体关系的抽取与对齐/
8.2.3知识图谱的建立/
8.2.4知识图谱的应用/
8.3应用知识图谱的成效/第9章应用时序模型实现长短期趋势预测/
9.1短周期预测：未来五分钟IPTV
播放用户数的预测/
9.1.1背景介绍/
9.1.2算法选择/
9.1.3参数选择/
9.1.4计算结果/
9.1.5小结/
9.2中周期预测：未来一周网络流量
变化的预测/
9.2.1算法选择/
9.2.2数据预处理/
9.2.3计算结果/
9.2.4小结/
9.3长周期预测：基站扩缩容
预测/
9.3.1算法设计/
9.3.2数据预处理/
9.3.3特征工程/
9.3.4计算结果/
9.3.5小结/第10章应用分类预测模型实现质差设备预见性识别/
10.1物联网NB业务质差预测/
10.1.1需要解决的问题/
10.1.2方案设计/
10.1.3应用效果/
10.1.4小结/
10.2网络设备隐患预测/
10.2.1背景介绍/
10.2.2面临的挑战/
10.2.3在特征较少的条件下进行预测
/
10.2.4在数据粒度较细的条件下进行
预测/
10.2.5小结/第11章应用因果分析实现故障根因定位/
11.1物联网NB业务根因的因果分析/
11.1.1背景介绍/
11.1.2面临的挑战/
11.1.3算法实现/
11.1.4应用效果/
11.1.5小结/
11.2IPTV设备根因的因果分析/
11.2.1背景介绍/
11.2.2算法实现/
11.2.3应用效果/
11.2.4小结/参考文献/