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随着5G、云计算和微服务等技术的发展，传统的运维手段面临挑战，智能运维成为大势所趋。亚信科技全域智能运维平台AISWare AIOps定位于提供AIOps能力引擎，为各域运维系统注智和赋能。该产品结合实际需求，持续精益打磨，构筑差异化优势并落地实践，取得了良好效果，获得了多项行业奖项。后续，该产品仍将以需求为指引，持续发展，在精品之路上砥砺前行。

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高内聚运维学件：围绕质量保障、成本管理和效率提升三大方向，提供高内聚、低耦合的场景化运维学件，轻量级能力对接生产，支撑运维智能化需求的快速落地，便于复制和推广；

标准化API接口：将算法模型和推理规约封装在学件内部，通过Open API接口，组件式方式与第三方系统集成，为其注智赋能；

一站式开发运营：支持运维开发者结合各自的业务场景需求，调用现有服务，快速定义、训练和发布个性化的运维学件，并提供运营管理和运行监控服务。

AISWare AIOps结合实际需求，持续精益打磨。一方面根据需求持续扩展运维学件支持的场景范围，目前产品支持的AIOps场景已经超过40个；另一方面结合对运维场景的业务理解，不断优化模型、提升效果，目前产品具备一系列自研的算法能力，相比开源算法，更能适应实际运维场景，表现优异。以指标异常检测为例，通过自研算法实现精准化的故障发现，相比LSTM等算法，准确性可提高30%左右，资源消耗可降低50%，查全率和查准率也在行业中处于领先位置。

经过长期打磨，产品逐渐构筑起差异化优势：

1、场景丰富：全面支持质量保障、成本管理和效率提升等多类场景，基于运维学件能力，实现运维智能化需求的快速落地，解决实际运维问题；

2、算法积淀：基于长期积淀，面向复杂运维场景需求，以自研的算法模型构建学件能力，相比开源算法，更能适应实际场景，效果更优；

3、组件集成：与运维系统解耦，提供组件化学件能力，以Open API的方式与相关系统集成，简化引入方式，避免重复建设，降低融智成本；

4、平台支撑：以“平台+学件”相结合方式实现智能运维能力支撑，提供学件构建、开放、运营、管理的一体化服务。

案例1：黄金指标异常检测

AISWare AIOps在某通信运营商Kafka Topic流量、业务量、 负载均衡响应时延等多类指标监控告警中引入，实现智能化动态阈值异常检测，日均调用超1200万次，故障查全率99%，查准率在90%左右，成功预测多次故障。

案例2：告警根因分析及收敛

AISWare AIOps在某通信运营商O域告警收敛场景中引入，通过告警RCA规则动态挖掘，实时定位根因告警，目前告警收敛率98%，有效缓解告警风暴。

案例3：微服务应用系统故障定位

AISWare AIOps在微服务调用链故障定位实战场景中引入，从全链路角度出发，通过综合分析各服务运行状态、调用关系，进行调用链根因节点定位，并结合平台指标运行数据、拓扑关系，进一步智能推理、定位实际故障根因。从实际检测数据看，平均故障查全率超过85%，查准率80%，大幅缩短故障定位时间。

2020国际AIOps挑战赛亚军

2019年TMF亚洲峰会最佳催化剂奖

GSMA《AI in Network》优秀案例

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