当前运维已由监控告警的初级形式向着自动化、智能化方向演进。进入运维4.0时代后，通过引入网络流量分析数据来实现针对大量应用、业务日志的集中式高效分析。

成都科来软件有限公司技术经理齐宇飞（如图1）解释了运维新时代的实现途径，即以大数据和机器学习为手段，整合现有多种监控数据和业务数据、事件，结合原有的人工运维操作等，实现复杂能力的工具化，进而实现运维操作的自动化，或称之为“AIOps”，如图2。

科来以网络全流量分析作为切入点，努力实现以上目标，但要实现全流量的分析并不简单， 对于数据中心而言，传统数据中心与云数据中心的运维也有所不同，齐宇飞认为，第一，如何获取流量，比如有些数据中心是通过SDN的流量，它并不是那种传统上可以做镜像的，而科来是可以通过一定手段去实现的；第二是整体处理性能，当万兆口流量出现了，整机处理能力能不能跟上；第三，是否支持数据中心级的部署模式，因为一个数据中心有无数多的点要去采集，所以构架一定是分布式的，多点采集，到统一的分析中心汇总；第四，在海量数据中如何找出问题点。

图1 科来 齐宇飞

图2 AIOps框架图

现代化的数据中心是全流量分析的重要应用场景，在数据中心侧，要能够实现应用的全局监控，快速准确的展现应用和业务运行状态，同时对于应用路径的各个环节也必须实现全路径监控。不仅如此，还要考虑云计算虚拟化环境、SDN、移动互联网等场景，并能在应用交易路径的所有环节都要部署流量采集点，并加以统一视图的分析。

在IT团队建设上，新一代的智能运维平台不能仅面向某一个团队，网络、应用、研发、安全等各部门的配合也是业务稳定运行的关键，智能运维平台应具备多层次的监控运维能力，既针对特定部门的特定需求提供精准的监控和操作工具，也可以针对部门间配合协调需求，提供集成化监控分析和操作手段。

在未来，智能运维是运维发展的重要方向，而基于全流量分析技术则是实现智能运维的重要手段之一，在此次“2018中国数据中心建设论坛”上，科来荣获“2018企业级数据中心建设十大用户信赖品牌”奖。