眾所周知，中臺的概念最早是阿里提出來的，而廣通軟件首席科學家王曉光博士的職業(yè)生涯中完整見證了阿里中臺概念的誕生過程。從加拿大渥太華大學機器學習專業(yè)博士畢業(yè)后，王曉光加入了阿里，曾任達摩院IDST、螞蟻金服芝麻信用以及阿里云ET大腦人工智能算法科學家。
王曉光的博士導師是加拿大人工智能泰斗，一級院士Stan Matwin教授。在國際人工智能頂級會議上已發(fā)表了40多篇論文，并擁有20項專利。王曉光博士主要研究方向包括大規(guī)模人工智能算法平臺研究，自動化機器學習，深度學習，圖算法引擎等方面。
作為真正的人工智能算法專家，為什么加入做智能運維的廣通軟件呢？
之所以選擇進入智能運維行業(yè)，主要是因為算法離不開數據。人工智能在許多垂直行業(yè)發(fā)展的難點在于數據量不夠，在接觸到智能運維相關內容后發(fā)現，這一領域有非常多的運維指標和日志數據，作為人工智能算法專家的王曉光看到：智能運維是人工智能發(fā)展的藍海。
之所以加入廣通軟件，主要是因為這里更能發(fā)揮算法的威力。廣通軟件在國內運維行業(yè)市場廣有較大市場規(guī)模，不僅有非常多的頭部大型行業(yè)用戶，而且在數據和智能方面也有許多基礎。作為算法專家，在這里做數據創(chuàng)新工作更容易見到落地效果，于是就果斷加入了廣通軟件。
談到智能運維時，王曉光表示，智能運維是在傳統運維基礎上利用大數據技術，智能算法、流程自動化、大型分布式計算多項先進技術，緊密結合運維領域豐富行業(yè)經驗和規(guī)則體系，讓運維過程變得更加智能化的完整的方法論。
智能運維主要針對那些需要消耗大量人力和計算資源的運維場景。運維工作的規(guī)則體系龐雜，解決問題過于依賴人工經驗，排障效率和自動化程度相對較低，而且各個運維的子模塊存在煙囪式發(fā)展的現狀，智能運維主要是為了解決此類問題。
智能運維和運維中臺密不可分
王曉光在阿里的工作經驗使得他更能深入地了解中臺體系，加上長期從事智能運維工作，所以他對于廣通軟件的運維中臺2.0架構設計模式的理解更透徹一些。王曉光表示，智能運維和運維中臺有著密不可分的關系。
運維中臺有兩個特點，首先，運維中臺系統是基于純微服務的系統框架體系，彼此緊密聯系，由于各個系統緊密結合，使得其不再僅僅局限于解決局部問題，而是能用一整套方案來解決實際應用問題。由于在研究一個實際問題的時候，通常需要靠各種算法的結合來解決問題，這樣的框架體系更容易打出各種算法的組合，便于解決實際問題。
其次，運維中臺系統建立了完整的運維數據中臺架構。在智能運維的相關工作中，數據采集的難度仍然比較高，數據中臺的出現，打通了散落在各個IT系統里的數據，建立了完整的運營數據服務和指標體系等元數據體系，而且還完成了非常細致的數據清洗工作，為算法特征工程的進行打下了堅實的基礎。
在競爭與發(fā)展過程中，中臺都很關鍵
王曉光還介紹說，目前，廣通軟件的智能運維產品解決方案在局部的算法能力和解決方案能力方面還是相當成熟的，不過在廣通軟件發(fā)展規(guī)劃當中，還有更大的一些領域應用在研發(fā)過程中，可以做的事情還有很多。
從行業(yè)發(fā)展來看，王曉光表示，智能運維已經是從最初的觀望嘗試階段，發(fā)展到了相對成熟的階段，用戶對于智能運維普遍抱有比較高的期望，期望它能解決更多的實際問題。
在實際落地中發(fā)現，許多用戶并不過于糾結于算法準確度方面的問題，更多是希望能解決一個特別具體的問題。目前，智能運維方案在金融、交通、電力領域都有了許多實際落地案例，特別是金融行業(yè)的步伐更快一點。
談到未來發(fā)展時，王曉光表示，智能運維領域的廠商之間合作要多于競爭，從研發(fā)角度來講，他注意到市面上很多的友商的產品方案各有特點和優(yōu)勢，他希望能基于運維中臺2.0架構設計模式來研發(fā)產品，形成學術研究機構、合作伙伴、應用方等等幾方結合在一起的研究模式，博采眾長，發(fā)展出最適合用戶的產品。
在王曉光看來，廣通軟件的相對優(yōu)勢可能體現在有一套建立在中臺模式上的方法論體系，在這套體系的支撐下，會比較容易形成規(guī)?；?、產品化的打法。此前的研究者探索成果能得到保留和利用，從而可以避免重復踩坑，走一些不必要的彎路。
運維中臺2.0架構設計模式是廣通軟件智能運維的核心基礎，也是未來發(fā)展的優(yōu)勢所在。
