人工智慧和機器學習技術的發展，推動it 運維向aiops智慧型運維快速推進。特別是機器學習演算法與基於大資料的業務運維管理平台整合，在告警過濾、異常監測、自動修復等環節發揮效用，讓cio和it部門更專注於有價值的業務運維。
aiops行業領域需求旺盛
根據gartner 2023年8月對aiops市場的調研發現，過去三年運維部門已陸續部署大資料和機器學習技術支援的it運維平台；而後又迅速將這兩種技術應用到服務台和自動化中。
同時，很多企業已經開始用aiops平台增強應用效能管理、網路效能監控以及診斷工具，甚至開始替代傳統apm和npmd。（嚇一跳，好在我們是新一代的）。
而it運維**商也開始通過收購或嘗試開發新的運維平台來快速進入aiops行業領域（我們是自己開發了）。
aiops的人才稀缺也是大問題，目前企業正通過吸納新科技領域的畢業生及行業人才補充彈藥。
我們來看看aiops到底是什麼
根據2023年gartner的市場定義，apm主要涵蓋以下三個領域：
1.數位化體驗監控（dem）：對移動端和瀏覽器端真實使用者的可用性及效能監控、模型交易（即撥測）的可用性和效能監控。
2.應用發現、追蹤和診斷（adtd）：應用拓撲發現和視覺化，分布式交易追蹤和應用結點的深度呼叫關係分析，這幾個維度主要聚焦在問題修復和互動關聯上。
機器學習+大資料+apm=aiops
應用效能管理已經越來越重要，近幾年逐步成為企業it建設的剛需。而將機器學習，大資料融入到應用效能管理中，實現自動化和智慧型化，成為支撐aiops不可或缺的部分。
1.業務模型
自動梳理業務請求，根據自動規則建立業務模型；同步應用層面的業務模型和網路資料報中的業務模型，從而在伺服器程式視角和旁路資料報視角，雙管齊下，同時對業務進行監控；
2.業務流程
使用者可在業務模型的基礎上，建立業務流程和業務組，然後再根據業務流程實現統計、跟蹤和分布式追蹤；
3.全文檢索
可檢索任意業務字段，業務流程、業務模型、業務步驟、呼叫鏈和呼叫樹，最終定位到程式方法或者sql語句。不僅如此，biztrace還能調出出問題的原始資料報進行佐證；
4.服務拓撲
通過業務流程和業務組過濾，在服務拓撲中可以清晰了解服務之間的依賴關係，可以以拓撲方式或者**方式進行呈現，也可以根據業務模型進行拓撲；此外，依託npm的全量網路資料，還可以繪製出網路層面（包含負載均衡，防火牆等）路徑拓撲；
5.微服務呼叫鏈
自動發現執行在容器中的微服務，從閘道器到後端服務的呼叫鏈條。鏈條上會顯示每次呼叫的服務入參和出參，便於使用者快速定位業務失敗和故障；
6.異常事件關聯，自動定位真實根源
例如，當使用者端不能登入時，返回超時或者伺服器錯誤，這時在伺服器端會發現超時異常，在微服務程式中有極慢異常，通過它們之間的事件或者告警自動關聯，提示使用者真實原因是後台登入服務突然變得異常緩慢，而導致前端使用者體驗極速下降。
7.異構資料的自動關聯和呈現
aiops的一大特色就是能夠把多源的異構資料進行關聯分析（correlation）。神州靈雲在規則定義，模型適配的時候就已經做了插碼探針和旁路探針的配置同步，並且預置了關聯id，從而生成的資料能夠進行自動的關聯。無論是網路報告的故障還是業務報告的故障，通過biztrace平台都可以進行網路到應用呼叫或者是應用呼叫（**）到網路的雙向關聯分析，大大縮短了平均故障修復時間（mttr）。
aiops已然成為運維未來趨勢的乙個重要方向，而應用效能管理的發展也影響著aiops的不斷進步。神州靈雲的biztrace也將在aiops領域發揮更重要的作用。
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嚴格來講，靈雲沒有語音喚醒功能，但是通過命令詞的方式可以實現 用命令詞的方式實現喚醒，用喚醒詞做命令詞，做好標識，然後迴圈開啟命令詞識別，當識別到喚醒的命令詞的時候，視為被喚醒了。我個人認為這種方式實現喚醒意義不大，所以沒有做demo，原因如下 錄音都有前置端點時間1和後置端點時間2,這樣一來，即使...
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