AIOps 为运维工作带来革命式变革
随着云计算技术不断升级，承载业务的 IT 基础设施规模扩大，各个应用之间的链路关系变得越来越复杂，每时每刻都在产生海量级的日志。对日志数据的采集、存储与分析处理方式，是衡量企业系统数字化程度的重要标志。传统的 IT 运维方案也会面临非常大的挑战，对于 DevOps 来说，需要花费数小时进行查找、对比和分析，以解决一个问题。这可能涉及到查看各种日志、监控数据和其他相关信息，以找出问题的根源。而对于 SecOps 来说，需要在海量的数据中进行深度分析，意味着他们需要从数百 TB 的数据中，从异常中快速挖掘根本原因，这些过程都是非常耗时且繁琐的，可能需要大量的人力和资源投入。
为了解决以上问题，需要新一代的 AIOps 解决方案，数据融合分析实现自动化、全栈的数据全链路可观测，更易使用、所见即所得的报表和诊断规则，通过 AI 加持、更高效的自动检测异常并快速定位根因， AIOps 已为运维工作带来革命式变革。
日志服务 SLS 如何提升效率？
SLS 自动化全栈采集数据
- 云基础设施可观测 Alibaba Cloud Lens：提供跨账号、跨区域、统一的云产品运维数据采集，支持自动采集计量、指标、访问日志等数据
- 应用可观测 全栈可观测：全栈数据采集、客户端到服务端、基础设施到应用，数据关联分析、跨多种数据源、完备分析语法、丰富上下文支持
- 安全审计 日志审计：50+ 数据源自动接入，安全态势可视化图表，内置 100+安全规则告警监控，提供多账号管理、跨账号、跨地域采集的中心化存储
SLS 开箱即用的报表和诊断规则
- CloudLens 内置规则：全面的云产品辅助运维分析，支持消费组/API/Grafana 等灵活订阅的数据平台
- 全栈可观测内置告警：实时告警、事件管理系统、告警收敛，可定制仪表盘、内置异常检测和根因分析
- Security 内置规则：满足合规、等保、网安法、GDPR 等标准，内置近百个安全合规监控规则
SLS 开放兼容的数据生态
- SLS 提供开放兼容的数据生态，兼容多种数据源，统一采集。
- SLS 兼容开源、高性价比的可观测存储分析平台。内置 Serverless 分析能力，兼容开源引擎与工具，兼容 Elasticsearch、Kafka、Prometheus、CK，99% 的情况下无缝迁移。
- SLS 是离线数仓、数据湖入湖的最佳方案，和三方 SIEM 对接提供 SecOps 云上安全审计，并支持多种告警通知渠道。
IT 运维场景的基础模型创新
阿里云日志服务 SLS 致力于打造高效、可观测的运维解决方案，凭借其多年的运维经验以及大语言模型的支持，不断提升其在此领域的竞争力。近期 SLS 发布智能运维基础模型，覆盖 Log、Trace、Metric 等可观测数据场景，支持指标的异常检测、文本的分词标注、Trace请求的高延时分析。模型提供开箱即用的异常检测、自动标注、分类和根因分析等能力。支持秒级在数千请求内定位到根因，在生产中准确率达 95%以上。
此外，SLS 提供人工辅助微调。在日志服务平台上，原生支持对 Log、Metric、Trace 的标注反馈能力，让客户在使用的过程中可以快速进行标注、结果打标修正，沉淀符合特定场景的数据集。通过平台的标注能力，让客户从零开始积累高质量的运维数据标签，为未来的根因诊断模型的训练提供了无限可能。在未来，客户可以针对自己标注的数据在特定领域的模型上进行微调，并行快速部署，创建私有的模型服务。支持自动标注人工辅助微调，支持人工标注结果打标修正，模型根据人工反馈自动微调，提升场景准确率。
SLS 让大语言模型辅助生成查询语句，成为重要的智能助手。发布 Alibaba CloudLens Copilot 大模型助力云设施运维与运营。采用基于大语言模型的 NL2Query 技术，精准理解用户的查询意图，提高查询结果准确性；无需理解复杂的 SQL 语言和查询语法，可准确将自然语言查询转化为 SQL 查询和可视化图表；建立场景化的知识图谱，持续学习，不断优化模型调整和知识库更新，不断改进问题解答的准确性和效果。
场景示例：智能异常分析检测与根因分析
针对某游戏用户在游戏服务系统调用和依赖关系复杂的场景，我们提出了一种解决方案。该方案利用服务中的 Trace数据自动生成拓扑图，并围绕高延时分析、高错误率分析、系统热点和瓶颈等方面进行分析和诊断，以缩短问题处理时间并优化系统延时。
通过自动生成的拓扑图，我们可以快速定位海量 Trace 数据中的异常根因和性能瓶颈，无需人工干预。这种方法可以提高大规模分布式系统的异常定位效率，并实现数千请求每秒级别的根因定位。在生产环境中，该方案的准确率可达到 95%。
智能运维基础模型
传统的 AIOps 技术如异常检测、根因定位等主要有以下两个问题：
- AIOps 算法涉及到很多阈值、规则的配置，在不同业务场景这些配置项都需要反复测试选择。因此算法的维护成本比较高，很难随着业务场景的变化而演进
- AIOps 模型的构建一般使用私域数据，往往存在数据数量较少、质量较差的问题。这导致了模型的泛化性、迁移能力较差，在不同的业务场景往往需要重新构建
针对以上痛点，SLS 推出智能运维通用模型能力，我们分别构建了用于对 Log、Trace、Metric 这三类可观测数据进行分析的基础模型，提供开箱即用的异常检测算法、根因分析和自动打标等能力。支持秒级在数千请求内定位到根因，在生产中准确率达 95%以上。对于不同的数据类型，我们选择了不同的任务对模型进行预训练：
- Metric 基础模型：可准备识别时序异常检测、时序预测、形态检测等，辅助做好更加智能的巡检
- Log 基础模型：针对日志场景，提供丰富的 LogNER 的能力，辅助抽取带有语义信息的日志模板）
- Trace 基础模型：支持 OT 协议的 Trace 数据的高延时诊断
特定领域的基础模型，开箱即用，省略了复杂的部署流程，一键触达，大大降低客户对日志服务基础能力的使用门槛。客户无需在特定的场景中进行模型微调，直接通过日志服务提供的通用基础模型就可以达到不错的效果。
Alibaba Cloud Lens Copilot 大模型辅助基础设施运维与运营
Alibaba Cloud Lens Copilot 大模型助力云设施运维与运营，有效解决了通过 LLM 不了解 SLS 语法，缺少业务领域知识以及缺少高质量的问答语料等问题。
- 准确识别意图：使用基于大语言模型的 NL2Query 技术，精准理解用户的查询意图，提高查询结果准确性
- 所见即所得的结果与报表：无需理解复杂的 SQL 语言和查询语法，准确将自然语言查询转化为 SQL 查询和可视化图表
- 自动学习资产数据：融合 Alibaba Cloud Lens 中的资产数据与知识图谱，持续学习资产数据、自动优化模型调整
总结
通过 AI 能力的加持，SLS 的智能分析能力将得到全面升级。SLS 致力于利用数据和算法来辅助 AIOps 创新，具备以下优势：
- 易于使用
- 客户可以在日志服务控制台上，轻量的触达指标异常检测、日志文本智能分词、Trace 链路高延时诊断等能力，让客户感觉模型无处不在
- 特定领域的基础模型，开箱即用，省略了复杂的部署流程，一键触达
- 本次推出特定领域的大语言模型，可大大降低客户对日志服务基础能力的使用门槛，让大语言模型辅助生成查询语句，成为重要的智能助手
- 灵活性
- 客户无需在特定的场景中进行模型微调，直接通过日志服务提供的通用基础模型就可以达到不错的效果
- 在日志服务平台上，原生支持对 Log、Metric、Trace 的标注反馈能力，让客户在使用的过程中可以快速进行标注，沉淀符合特定场景的数据集
- 可扩展性
- 借助阿里云强大的算力支持，日志服务内置提供的基础通用模型可以实现快速的扩容和服务迁移
- 在未来，客户可以针对自己标注的数据在特定领域的模型上进行微调，并行快速部署，创建私有的模型服务
