北京2020年12月8日 /美通社/ -- 在亞馬遜云服務(wù)（AWS）舉辦的年度盛會 -- AWS re:Invent上，AWS宣布了完全托管的運營服務(wù)Amazon DevOps Guru。利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)，這一服務(wù)可以幫助開發(fā)人員通過自動檢測操作問題和建議補救措施來提高應(yīng)用程序可用性。Amazon DevOps Guru應(yīng)用了支持Amazon.com和AWS卓越運營多年的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，通過自動收集和分析應(yīng)用程序指標(biāo)、日志、事件和痕跡等數(shù)據(jù)，識別偏離正常操作模式的行為（例如，計算能力配置不足、數(shù)據(jù)庫 I/O過度使用、內(nèi)存泄漏等）。當(dāng)Amazon DevOps Guru識別出可能導(dǎo)致服務(wù)中斷的異常應(yīng)用程序行為（例如，延遲、錯誤率和資源限制等增加）時，它將向開發(fā)人員發(fā)出問題詳細(xì)信息（例如，涉及的資源、問題時間表和相關(guān)事件等），并通過Amazon Simple Notification Service（SNS）以及Atlassian Opsgenie和PagerDuty等合作伙伴集成服務(wù)來幫助開發(fā)人員快速了解問題的潛在影響和可能原因，并提出具體的修復(fù)建議。開發(fā)人員可以使用Amazon DevOps Guru的修復(fù)建議來減少問題修復(fù)時間，無需手動設(shè)置或機器學(xué)習(xí)專業(yè)知識即可提高應(yīng)用程序的可用性和可靠性。Amazon DevOps Guru沒有前期成本或承諾，客戶只需為Amazon DevOps Guru分析的數(shù)據(jù)付費。訪問https://aws.amazon.com/cn/devops-guru/ 即可開始使用Amazon DevOps Guru。
為了擺脫本地部署的限制并向全球擴展業(yè)務(wù)運營，越來越多的組織開始轉(zhuǎn)向基于云的應(yīng)用程序部署和微服務(wù)架構(gòu)，這也導(dǎo)致應(yīng)用程序為滿足客戶需求而變得越來越分散。開發(fā)人員需要更多的自動化方式來維護應(yīng)用程序的可用性，減少花費在檢測、調(diào)試和解決運營問題上的時間和精力。錯誤的代碼或配置更改、不平衡的容器集群或CPU、內(nèi)存、磁盤等資源耗盡帶來的應(yīng)用程序宕機事件將不可避免地導(dǎo)致不良客戶體驗和收入損失。企業(yè)需要花費大量資金和開發(fā)人員時間來部署多個監(jiān)測工具，而這些監(jiān)測工具通常是分開管理的，并且必須針對負(fù)載平衡器錯誤或應(yīng)用程序請求率下降等常見問題開發(fā)和維護自定義警報。對于希望通過設(shè)置閾值以識別和警告應(yīng)用程序資源異常狀況的企業(yè)來說，不僅很難設(shè)置準(zhǔn)確的閾值，涉及諸多手動操作，并且要求閾值必須隨著應(yīng)用程序使用情況的變化而不斷更新（例如，在假日購物季時突增大量請求）。如果閾值設(shè)置得太高，開發(fā)人員在運營性能已經(jīng)嚴(yán)重受損前無法收到警報。當(dāng)閾值設(shè)置得太低時，開發(fā)人員則可能得到過多誤報并最終忽略警報。即使開發(fā)人員對潛在的操作問題已經(jīng)有所警覺，仍然很難尋找和確認(rèn)問題根源。使用現(xiàn)有工具，開發(fā)人員通常很難從圖形和警報中確定問題根源，而即使找到根本原因，也往往無法解決問題。每次故障排除都是冷啟動，團隊必須花費數(shù)小時或數(shù)天來識別問題，這種工作既耗時又繁瑣，從而減緩了解決操作故障的時間，并可能延長應(yīng)用程序的中斷時間。
Amazon DevOps Guru的機器學(xué)習(xí)模型采用了亞馬遜過去20多年為Amazon.com構(gòu)建、擴展和維護高可用應(yīng)用程序的運營專業(yè)知識。這使Amazon DevOps Guru能夠自動檢測運營故障（例如，警報遺漏或配置錯誤，資源耗盡的早期警告，可能導(dǎo)致停機的配置更改等），提供有關(guān)資源和相關(guān)事件的背景，并建議補救措施，而無需開發(fā)人員具備任何機器學(xué)習(xí)經(jīng)驗。開發(fā)人員只需在Amazon DevOps Guru控制臺中單擊幾下，即可自動提取和分析所有資源的歷史應(yīng)用程序和延遲、錯誤率、請求率等基礎(chǔ)架構(gòu)指標(biāo)，以建立操作基線，然后Amazon DevOps Guru就可以開始通過預(yù)先訓(xùn)練的機器學(xué)習(xí)模型識別與既定基線的偏差。當(dāng)Amazon DevOps Guru分析系統(tǒng)和應(yīng)用程序數(shù)據(jù)以自動檢測異常時，它還將這些數(shù)據(jù)分組為運營洞察，包括異常指標(biāo)、隨著時間的推移對應(yīng)用程序行為可視化、以及有關(guān)補救措施的建議。Amazon DevOps Guru還將相關(guān)的應(yīng)用程序和基礎(chǔ)架構(gòu)指標(biāo)（例如Web應(yīng)用程序延遲峰值、磁盤空間用盡、錯誤的代碼部署、內(nèi)存泄漏等）相關(guān)聯(lián)并進行分組，以減少冗余警報并幫助用戶關(guān)注高嚴(yán)重性問題?？蛻艨梢酝ㄟ^查看配置更改歷史記錄、部署事件以及系統(tǒng)和用戶活動，以在Amazon DevOps Guru控制臺中生成需要優(yōu)先關(guān)注的潛在操作問題事件列表。為了幫助客戶快速解決問題，Amazon DevOps Guru提供了具有補救步驟的智能建議，并與AWS Systems Manager集成運行手冊和協(xié)作工具，使客戶能夠更有效地維護應(yīng)用程序并管理其部署的基礎(chǔ)架構(gòu)。Amazon DevOps Guru與Amazon CodeGuru（機器學(xué)習(xí)支持的開發(fā)人員工具，可提供智能建議以提高代碼質(zhì)量并識別應(yīng)用程序中最昂貴的代碼行）一起，使客戶可以針對其操作數(shù)據(jù)使用自動化機器學(xué)習(xí)技術(shù)，幫助開發(fā)人員輕松提高應(yīng)用程序的可用性和可靠性。
負(fù)責(zé)亞馬遜機器學(xué)習(xí)的AWS副總裁Swami Sivasubramanian表示：“客戶希望AWS繼續(xù)在我們可以運用自己的專業(yè)知識來提高應(yīng)用程序可用性的領(lǐng)域中增加服務(wù)，并從Amazon.com的多年運營經(jīng)驗中學(xué)習(xí)。借助Amazon DevOps Guru，我們利用亞馬遜過往的經(jīng)驗建立了專門的機器學(xué)習(xí)模型，幫助客戶檢測、排除故障并防止操作問題，并在出現(xiàn)問題時提供智能化建議。這使得客戶可以立即從亞馬遜在運營Amazon.com中學(xué)到的最佳操作實踐中受益，節(jié)省配置和管理多個監(jiān)測系統(tǒng)上所花費的時間和精力?！?/p>
只需在AWS管理控制臺中單擊幾下，客戶就可以在數(shù)分鐘內(nèi)開始使用Amazon DevOps Guru分析賬戶和應(yīng)用程序活動，提供運營見解。Amazon DevOps Guru通過匯總AWS CloudTrail、Amazon CloudWatch、AWS Config、AWS CloudFormation、AWS X-Ray等多個來源中的相關(guān)數(shù)據(jù)，讓客戶可以通過一個控制臺可視化其運營數(shù)據(jù)，減少了在多種工具之間切換的需要?？蛻暨€可以在Amazon DevOps Guru控制臺中查看相關(guān)的運營事件和數(shù)據(jù)以獲得運營見解，并通過Amazon SNS接收警報。此外，Amazon DevOps Guru通過AWS軟件開發(fā)工具包（AWS SDK）支持API終端節(jié)點，使合作伙伴和客戶可以輕松地將Amazon DevOps Guru集成到其現(xiàn)有解決方案中，以針對高嚴(yán)重性問題提交故障單、分級并自動通知工程師。 PagerDuty和Atlassian已將Amazon DevOps Guru集成到其運營監(jiān)控和事件管理平臺中，使用其解決方案的客戶現(xiàn)在可以從Amazon DevOps Guru提供的運營見解中受益。 Amazon DevOps Guru現(xiàn)已在美國東部（北弗吉尼亞）區(qū)域、美國東部（俄亥俄）區(qū)域、美國西部（俄勒岡）區(qū)域、亞太（新加坡）區(qū)域和歐洲（愛爾蘭）區(qū)域進行預(yù)覽，并將在未來幾個月中在其它地區(qū)推出。
超過170,000個企業(yè)依靠Atlassian產(chǎn)品來簡化團隊合作，組織、討論和完成工作。Opsgenie產(chǎn)品負(fù)責(zé)人Emel Dogrusoz表示：“Atlassian很榮幸能與AWS就Amazon DevOps Guru推出達成合作，幫助更多開發(fā)團隊部署代碼和運營服務(wù)。通過與Opsgenie和Jira Service Management集成，Amazon DevOps Guru可以在預(yù)測到潛在問題或確定事件發(fā)生時立即通知相關(guān)團隊。Amazon DevOps Guru提供了新的洞察力，而Atlassian確保了最快的響應(yīng)速度。”
PagerDuty,Inc. (NYSE: PD) 是數(shù)字運營管理的領(lǐng)導(dǎo)者。PagerDuty產(chǎn)品副總裁Jonathan Rende表示：“PagerDuty致力于通過全生命周期事件自動化響應(yīng)來推動向DevOps文化的轉(zhuǎn)變。我們很高興能夠通過與Amazon DevOps Guru的集成來繼續(xù)深化對DevOps的承諾。借助亞馬遜數(shù)十年來的卓越運營經(jīng)驗和Amazon DevOps Guru的機器學(xué)習(xí)功能，PagerDuty為我們的共同客戶提供了更多的實時信號到響應(yīng)功能。通過PagerDuty提取的Amazon DevOps Guru的Amazon SNS，AWS客戶可以在運營事件影響用戶服務(wù)中斷之前對其采取實時行動?！?/p>
湯森路透是全球最受信賴的信息和資訊提供商之一，幫助專業(yè)人士做出自信的決定并更好的經(jīng)營業(yè)務(wù)。湯姆森路透基礎(chǔ)設(shè)施托管業(yè)務(wù)主管史蒂夫·索恩斯說：“客戶體驗對我們至關(guān)重要。在試圖防止和減輕影響客戶的事件時，處理可用性、性能和變更請求的多種警報可能是一個挑戰(zhàn)。我們很高興能夠使用Amazon DevOps Guru并利用其機器學(xué)習(xí)見解為快速解決問題并避免影響客戶的事件提供清晰路徑。這一服務(wù)與PagerDuty的集成則可以幫助我們將Amazon DevOps Guru提供的問題解決建議及時有效地交付給正確的團隊?！?/p>
SmugMug是一個提供付費的圖片共享和托管服務(wù)及在線視頻的平臺，用戶可以在該平臺上傳照片和視頻。該公司為業(yè)余和專業(yè)攝影師促進數(shù)字化和印刷作品的銷售。SmugMug運營總監(jiān)Andrew Shieh說：“我的團隊一直在尋找讓手動工作自動化的方法。我們希望能夠通過Amazon DevOps Guru實現(xiàn)這一目標(biāo)，讓AIOps接管我們的許多日常任務(wù)，簡化日常運營，從而專注于IT創(chuàng)新?，F(xiàn)在，我們不僅滿足了業(yè)務(wù)需求，而且能夠超出業(yè)務(wù)預(yù)期，因為我們有更多時間專注于最重要的事情 -- 為我們的組織和客戶創(chuàng)造價值。”
NextRoll通過幫助市場和營銷平臺構(gòu)建和增強其營銷解決方案提高收益。NextRoll的首席技術(shù)官Valentino Volonghi說：“我們運行著數(shù)千個Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 實例，一直在尋找能夠減少團隊用于解決運營問題時間的方法。很高興能夠使用Amazon DevOps Guru并利用其基于機器學(xué)習(xí)的洞察來幫助我們識別、關(guān)聯(lián)和解決運營問題。這將幫助我的團隊節(jié)省時間并減少我們的平均恢復(fù)時間?！?/p>
