AIOps具体是如何落地的？

SOA的核心主体是服务。所谓“服务（Service）” ，从业务角度而言，服务是一个可重复的经过标准封装的任务，例如: 检查帐号余额;开新帐户 等等…。SOA的目标是通过服务的流程化来实现业务的灵活性，所谓流程（Process）是由一系列相互关联的任务所组成，实现一个具体的业务功能。一个流程可以由一系列服务来实现。

标准架构图如下：

一个正确的框架，是指导我们开发和实施SOA架构的基础。由IBM提案，国际开放群组(The Open Group)提出了一个SOA架构的参考模型，这个架构框架目前是产业界最权威和严谨的SOA架构标准。The Open Group是一个非营利标准化组织，是一个厂商中立和技术中立的机构，致力于提出各种技术框架和理论结构，致力于促进全球市场的业务效率。The Open Group已有超过20年的标准制定与推广历史。在1996年，由X/Open与Open Software Foundation合并组成。The Open Group最有名是作为UNIX商标的认证机构。在过去，协会最出名的是其出版的Single UNIX Specification，它扩充了POSIX标准而且是UNIX的官方定义，其成员包括IT用户、供应商以及政府机构。The Open Group在中国的创始会员为金蝶集团，金蝶集团负责成立了中国分会。TOG在1993年提出的The Open Group Architecture Framework (TOGAF) 架构框架，是一套行之有效的企业架构。历经15年9个版本发展，支持开放、标准的SOA参考架构，已被80％的福布斯( Forbes)全球排名前50的公司使用。

根据这个模型，完整的SOA架构由五大部分组成，分别是：基础设施服务、企业服务总线、关键服务组件、开发工具、管理工具等。

SOA基础实施是为整个SOA组件和框架提供一个可靠的运行环境，以及服务组件容器，它的核心组件是应用服务器等基础软件支撑设施，提供运行期完整、可靠的软件支撑。

企业服务总线是指由中间件基础设施产品技术实现的、通过事件驱动和基于XML消息引擎，为SOA提供的软件架构的构造物。

企业服务总线ESB提供可靠消息传输、服务接入、协议转换、数据格式转换、基于内容的路由等功能，屏蔽了服务的物理位置，协议和数据格式。在SOA基础实现的方案上，应用的业务功能能够被发布、封装和提升（Promote）成为业务服务（Business Service）；业务服务的序列可以编排成为BPM的流程，而流程也可以被发布和提升为复合服务（Composited Service），业务服务还可以被外部的SOA系统再次编排和组合。ESB是实现SOA治理的重要支撑平台，是SOA解决方案的核心，从某种意义上说，如果没有ESB，就不能算作严格意义上的SOA。

关键服务实现，是SOA在各种业务服务组件的分类。一般来说，一个企业级的SOA架构通常包括：交互服务、流程服务、信息服务、伙伴服务、企业应用服务和接入服务。这些服务可能是一些服务组件，也可能是企业应用系统（如ERP）所暴露的服务接口等等。这些服务都可以接入ESB，进行集中统一管理。

开发工具和管理工具：提供完善的、可视化的服务开发和流程编排工具，涵盖服务的设计、开发、配置、部署、监控、重构等完整的SOA项目开发生命周期。

按照这个模型，许多SOA解决方案是只提供部分实现。这个行业中，许多国内的企业为了搭上SOA的便车，经常以偏概全，混绕概念。应该说真正按照SOA的思想和模型来构建整个企业的IT架构的案例是非常之少的。许多国外厂商的宣传案例，基本上是停留在部署应用服务器，开发了部分WebService组件，可以实现部分数据集成，这个层次而已，而这些WebService是部署在ESB平台之上的，就已经很不错了。实现了服务流程重组，实现SOA治理的案例就更是很少见到了。

OASIS（一个SOA标准组织）给予出的SOA定义“SOA是一个范式，用于组织和利用可能处于不同所有权范围控制下的分布式系统。”

维基百科给出的SOA定义“面向服务的体系结构（Service-oriented architecture）是构造分布式系统的应用程序的方法。它将应用程序功能作为服务发送给最终用户或者其他服务。它采用开放标准、与软件资源进行交互并采用表示的标准方式。”。

要准确全面理解SOA，首先必须理解SOA的核心要素：

SOA的目标就是实现灵活可变的IT系统。要达到灵活性，通过三个途径来解决：标准化封装、复用、松耦合可编排。

互 *** 作(标准化封装)、复用、松耦合等SOA技术的内在机制，也是中间件技术和产品的本质特征。

标准化封装（互 *** 作性）

传统软件架构，因为封装的技术和平台依赖性，一直没有彻底解决互 *** 作问题。互联网前所未有的开放性意味着各节点可能采用不同的组件、平台技术，对技术细节进行了私有化的约束，构件模型和架构没有统一标准，从而导致架构平台自身在组件描述、发布、发现、调用、互 *** 作协议及数据传输等方面呈现出巨大的异构性。各种不良技术约束的结果是软件系统跨互联网进行交互变得困难重重，最终导致了跨企业/部门的业务集成和重组难以灵活快速的进行。

在软件的互 *** 作方面，传统中间件只是实现了访问互 *** 作，即通过标准化的API实现了同类系统之间的调用互 *** 作，而连接互 *** 作还是依赖于特定的访问协议，如JAVA使用RMI，CORBA使用IIOP等。而SOA通过标准的、支持Internet、与 *** 作系统无关的SOAP协议实现了连接互 *** 作。而且，服务的封装是采用XML协议，具有自解析和自定义的特性，这样，基于SOA的中间件还可以实现语义互 *** 作。

SOA要实现互 *** 作，就是通过一系列的标准族，来实现访问、连接和语义等各种层面的互 *** 作。

软件复用

软件复用，即软件的重用，也叫再用，是指同一事物不作修改或稍加改动就多次重复使用。从软件复用技术的发展来看，就是不断提升抽象级别，扩大复用范围。最早的复用技术是子程序，人们发明子程序，就可以在不同系统之间进行复用了。但是，子程序是最原始的复用，因为这种复用范围是一个可执行程序内复用，静态开发期复用，如果子程序修改，意味着所有调用这个子程序的系统必须重新编译、测试和发布。

耦合关系

SOA架构在松耦合解耦过程也发展到了最后的境界。传统软件将软件之中核心三部分网络连接、数据转换、业务逻辑全部耦合在一个整体之中，形成“铁板一块”的软件，“牵一发而动全身”，软件就难以适应变化。分布式对象技术将连接逻辑进行分离，消息中间件将连接逻辑进行异步处理，增加了更大的灵活性。消息代理和一些分布式对象中间件将数据转换也进行了分离。而SOA架构，通过服务的封装，实现了业务逻辑与网络连接、数据转换等进行完全的解耦。

总之，从科学哲学的角度来看，SOA是一个不断解构的过程，传统软件强调系统性，耦合度过高，所以需要松耦合（解耦）；SOA也是一个组件粒度的平衡，集成电路趋势是集成度越来越高，软件发展的趋势是相反的过程；SOA是架构，更是方法，反映了人们对哲学思想的追求的原动力。

按照这个特性，SOA基本上来说与WebService并不是同一个概念，SOA并不一定需要WebService实现，理论上可以在其他技术体系下，实现SOA。但事实上，到目前为止，能够实现SOA架构风格的技术就是WebService，因为它的特性和厂商的支持力度，使得WebService成为了实现SOA实现技术的事实标准。也正因为WebService技术的成熟，才使得已经提出10多年了的SOA思想和概念，得以能够实现落地，成为一种可以使用的技术。这也就是回答了SOA和WebService的关系。

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AIOps如何落地，还是以具体案例来说比较容易理解。就拿擎创为北京农村商业银行做的项目来说。

项目背景：

近年来数字化转型的步伐愈发变快，随着北京农村商业银行业务规模的扩增以及业务形式的电子化加速，贯穿业务、市场、系统、应用、数据库、中间件、网络、安全等多方面的数据量迅速叠加堆积。然而，这些对于市场而言极具价值的巨量化数据并不集中，它们分散在银行的各中心服务器或设备之中，这使得银行的数据运维工作量越来越大，尤其是在日志的统一管理、监控、信息挖掘等方面极为明显。因此，北京农村商业银行对于信息技术提升和数据管理加强的需求日益加深。

根据监管部门对银行数据治理的相关指引以及中国银监会《商业银行信息科技风险管理指引》（银监发〔2009〕19号）中针对日志文件完整性、存留周期的相关要求，北京农村商业银行最终选择擎创科技助力其完善智能运维建设，保障其业务的平稳高效运行。

解决方案：

根据北京农村商业银行的需求以及现状，擎创科技通过以下手段为其建设运维大数据平台。

通过现分布式高可用，支持横向扩展，随着业务需要随时扩容平台节点；

通过高效数据采集手段，实现对现有IT环境的实时数据采集，打破各个孤立运维工具中的数据孤岛；

对所有运维数据进行集中高效的存储、查询及可视化展示；

支持结构化、非结构化的数据采集支撑；

内置AI智能日志分析引擎，实现日志异常检测、日志异常定位并辅助故障定位。

平台架构图如下：

创新点：

北京农村商业银行在运维大数据平台项目的建设中，采用流批一体的处理技术、流式窗口聚合方式，实现了实时采集、秒级处理、秒级查询，为运维人员提供高效的数据查询手段，为应用人员实现交易数据与日志的深度结合；

采用智能算法判断、故障根因定位，为运维人员提供便捷数据分析工具。充分挖掘了北京农村商业银行的运维数据价值、提升了运维管理水平、提高了运维效率。

建设成效：

建设日志治理平台和大数据平台，实现日志数据统一集中管理、KPI动态异常检测、日志智能聚类等功能。

日志治理+大数据平台（算法），当前日增日志6TB，设计容量10TB，热数据保存30天、冷数据保存3个月，大数据平台日志存档一年、指标类数据两年；

最高峰每秒处理日志500万条日志，其中最高按单笔业务交易日志行数达3000+行，经采集、数据提取、数据合并、数据丰富等数据处理后延时小于1s。

总结：

随着运维大数据平台的建设完成，北京农村商业银行实现了对各类运维日志数据的统一管理，能够对日志进行集中查询、聚类分析、快速分析、精细化分析等 *** 作，结合监控告警的智能化处理，可以做到事前智能预警、事后快速定位故障并分析，进一步提升了银行数据中心的运维管理水平。

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系统架构图System Architecture Diagram

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