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　　随着新一代信息技术加快普及应用，数据已成为驱动经济社会发展的关键生产要素，正推动着实体经济发展模式、生产方式深刻变革。世界经济数字化转型已是大势所趋。对于企业发展而言，数字化转型已不是“选择题”，而是关乎生存和长远发展的“必修课”。

　　为推进自身业务数字化，电信运营商建设了大量的IT系统，系统规模呈几何级增长，加之虚拟化微服务架构复杂多变，传统人工IT运维通过脚本指令的运维方式已经难以适应时代发展需要。自动化、智能化的云网运维自动驾驶成为电信运营商运维发展的风向标。

　　作为国内领先的ICT软件产品和服务、行业解决方案提供商，北京思特奇（300608）信息技术股份有限公司（以下简称：思特奇；股票代码：300608.SZ）将人工智能技术应用于云网运维，借助强大的算法和芯片处理运算能力，所研发的AIOPS运维套件可实现云网运维自动化驾驶，以AI运维能力赋能千行百业数字化转型，为企业成功数字化转型提供保障。

　　思特奇云网自动驾驶技术

　　运营商云网是大规模、高复杂且承载大量客户业务应用的云化系统，难以运用传统非智能的运维技术进行部署、监控和运维管理。思特奇自2016年开始联合高校进行智能运维算法研究及实践应用，在智能运维关键技术上有大量积累，包括故障/告警的智能定位、流程自动化执行/分析、智能机器人故障答疑/解决方案推荐、智能故障决策、智能变更、智能故障自愈、智能容量调优、智能设备淘汰等。

　　思特奇将智能化与自动化技术相结合、同步推进，以智能技术为运维系统植入“大脑”，指导工作人员进行分析诊断，自动化技术担当“肢体”，辅助运维人员快速完成运维任务。通过场景化的衔接联动，使云化环境下系统运维自主性得到提升，需要人工接入的场景及运维环节逐步减少，维护成本不断降低。

　　图：云网自动驾驶技术架构

　　借助智能化与自动化技术之间的联动，思特奇AIOPS系统可实现云网故障处理的自动驾驶。例如，当系统出现告警时，系统的智能“大脑”首先运用关联规则、相似度计算、xgboost分类算法、孤立森林、指数加权移动平均、岭回归、平均绝对差算法等AI智能算法定位出故障点及故障原因，随后根据故障原因及故障对象匹配“肢体”，调用与故障相对应的修复工具进行故障修复。

　　假如“大脑”分析引起故障的原因是某磁盘目录临时文件满，则调用“肢体”文件清理工具对该目录进行清理，从而完成云网故障的智能处理，实现云网故障处理的自动驾驶。

　　应用场景

　　思特奇AIOPS借助算法训练平台，运用人工智能和机器学习技术，根据运维场景需要进行大量运维数据训练，形成场景化细分服务能力，进行运维场景化自动驾驶支撑。

　　目前，产品应用场景大致分为三类，包括质量保障类、效率提升类、成本管理类：质量保障类自动驾驶可实现故障事前预测、事中检测诊断、事后自动修复；效率提升类自动驾驶可实现运维过程的智能化、自动化，极大提升组织效率；成本管理类自动驾驶可实现资源容量、性能的智能化评估并调优，实现系统成本的最优化。

　　行业赋能

　　思特奇AIOPS走过了技术探索和预研阶段，在国内运营商行业已经大量落地应用，帮助电信运营商建设了多种场景化端到端的运维驾驶舱，帮助运维人员全面掌握业务和系统运行状况，实现了低风险故障自动化处理并形成报告，中等风险故障提示后一键处理，复杂高风险故障辅助分析，并给出处理建议的分级处理模式。思特奇AIOPS的场景化应用，帮助运营商客户大幅降低了故障分析定位难度，提高故障处理速度，降低运维开支，提升运维质量，助力运营商系统运维数字化、智能化升级。

　　思特奇的云网自动驾驶技术成果，其可靠性在电信运营商大规模、高复杂的云网环境下得到了验证，并将进一步应用到正在进行数字化转型的千行百业，帮助更多企业运用云网AI技术成功进行数字转型。

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