吴静涛:
第三个是基于机器学习做攻击防护。如果大数据平台做完了机器学习,就可以做AIOps里最重要的根因分析。另一方面,F5的客户是网状结构——因为API的调用都是通过F5的,所以客户是可以通过F5把应用的关联性给拓扑出来的。因此,任何一个点的性能下降,都是可以在F5这边显示出来的。那如果发现了问题点,能进行的操作就无外乎是弹性扩容、连接管理、带宽管理,或者就是修改代码——所以本质上只要能找到问题点,问题就已经解决了1/3了。如果问题是弹性扩容,那基本上问题的1/3又解决了。但有些可能确实是代码的问题,只能修改代码,快速迭代解决了。
在这基础上,F5就提供了第四个方法——API接口管理。F5的每个配置,都能通过API解决。这就意味着,如果后台的大数据平台,经过根因分析之后,发现需要弹性扩容,那为什么我不能之前就写好所有弹性扩容的脚本,然后在分析完之后弹窗,告知这个点出现的问题建议进行弹性扩容,让客户确认。一旦客户确认,所有的API控制F5,把流量进行扩容。我们在之前的交流会中提到,F5的客户是不允许全自动的,一定要人进行控制。那现在所有的分析都做完,解决方案也给出,只需要一个按键,点了以后实时就实行。
我们认为,这才是真正的AIOps。现在绝大多数在市场上能听到的AIOps,实际上都仅仅做了态势感知而已——就是做了机器学习,做了展现。但是,AIOps的核心是Ops,而不是AI。所以,F5现在实现了通过API一键操作、一键配置、一键运维等一系列的一键操作,事实上,是真正AIOps的模型。