Aiops探索:Aiops 没效果通常不是因为AI 不够强,而是运维本身还没准备好
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研究Aiops有一段时间了，目前手里有不少可落地的方案了，接下来会把这些方案全部整理到我的大模型课程里。同时，欢迎大家把你遇到的场景在评论区留言。我会在能力范围内给你提供思路和建议。
只要是做运维、做平台、做 SRE 的团队，几乎都绕不开一个词：Aiops。厂商在讲，老板在问，同行在吹，PPT 上不写两页 Aiops 都显得不够“先进”。但现实是真正把 Aiops 落地后，效果明显的团队并不多。
更多团队的真实状态是：系统上了、模型跑了、看板也有了、但故障还是那些故障、人还是原来那批人、夜里电话一个没少、问题不在于 Aiops 是不是伪概念，而在于：很多团队从一开始就把路走歪了。
问题1：他们以为自己在做 Aiops，其实只是“给运维系统加了点算法”
很多失败案例，都有一个共同特征：Aiops 被当成了一个“技术模块”，而不是一种“工作方式的改变”。
典型路径是这样的：
1）日志太多 → 上日志异常检测
2）指标太乱 → 上时序预测
3）告警太吵 → 上告警压缩、聚类
4）厂商说这是 Aiops → 好，那我们就在做 Aiops 了
但问题是这些东西做完以后，谁真的“用”它了？
1）运维值班时，还是先看原始告警
2）出事了，还是靠经验排查
3）事后复盘，AI 给的结论没人敢背书
4）一旦模型误报一次，就被彻底打入冷宫
结果就是：Aiops 成了一个“锦上添花的旁路系统”，而不是“出了事必须依赖的主系统”。技术在跑，业务在走老路。
问题2：数据质量不过关，却指望模型“自己学会真相”
这是 Aiops 最常见、也最被低估的问题。很多团队嘴上说“我们数据很多”，但实际上是：
1）指标口径不统一
2）同一个“成功率”在不同系统含义不同
3）日志里充满临时字段、历史遗留字段
4）关键变更没有结构化记录
5）故障标签靠人手工补，而且经常不补
这种数据放到机器学习里，本质只有一个结果：模型学到的不是“系统规律”，而是“系统混乱”。但人往往不愿意承认这一点，而更愿意说：
1）“模型效果还需要时间”
2）“这是算法问题”
3）“我们换个更高级的模型试试”
可现实是：如果连人都说不清数据代表什么，模型不可能替你说清楚。Aiops 并不会“点石成金”，它最多只能放大你原有体系的成熟度。
问题3：没有给“人”重新分工，却希望“机器”自动接管一切
这是很多团队最容易忽略的一点。Aiops 的真正价值，不是“替人干活”，
而是重新定义人应该干什么。
但现实中经常是：
1）AI 给了结论
2）但没人对结论负责
3）运维不敢按 AI 的建议操作
4）出事了，责任还是落在人身上
久而久之，大家形成了一个共识：“看一眼可以，真信不行。”如果组织层面没有想清楚这些问题：
1）AI 的判断谁来背书？
2）什么时候可以“以模型结论为准”？
3）模型错了算系统问题，还是人没复核？
那 Aiops 永远只能是“参考意见”，而不是“决策依据”。
有意思的是，那些 Aiops 真正见效的团队，反而往往：
1）不太强调“我们在做 AIOps”
2）很少对外讲复杂模型
3）更多在做看起来很“基础”的事情
比如：
1）把告警定义统一、简化、收敛
2）把变更、发布、故障时间线打通
3）把历史故障变成可复用的知识
4）用算法解决一个很具体、很窄的问题
他们的 Aiops 可能只解决一件事：“夜里 2 点，这个告警到底要不要把人叫醒？”
但这一件事解决了，价值就已经非常实在。
Aiops 的失败，往往不是算法问题，而是认知问题。
如果一定要总结一句话：Aiops没效果，通常不是因为你“AI 不够强”，而是因为你“运维本身还没准备好”。
当一个团队把基础、流程、责任都理顺了，Aiops 才会真正开始“显得聪明”。否则，它只会显得昂贵、复杂、且没什么用。
最后介绍下我的大模型课：我的运维大模型课上线了，目前还在预售期，有很大优惠。AI越来越成熟了，大模型技术需求量也越来越多了，至少我觉得这个方向要比传统的后端开发、前端开发、测试、运维等方向的机会更大，而且一点都不卷！
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··············END··············哈喽，我是阿铭，《跟阿铭学Linux》作者，曾就职于腾讯，有着18年的IT从业经验，现全职做IT类职业培训：运维、k8s、大模型。日常分享运维、AI、大模型相关技术以及职场相关，欢迎围观。
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