在刘大鹏30岁生日的当天，他偷偷许了一个愿望：希望有一天，能够像他的偶像乔布斯一样，在舞台上给更多人介绍必示。
一年多过去了，这位必示科技联合创始人&CEO就实现了这个“小目标”。在8月28日“2019智能运维技术应用大会”的舞台上，刘大鹏亲自发布了国内首款多场景、可编排智能运维平台——必示智能运维平台。
刘大鹏似乎离梦想更近了一步，但其实智能运维这条路，他已经走过了近十年，算得上是智能运维领域的“先行者”。刘大鹏博士毕业于清华大学计算机系，正是为了将在清华积累的智能运维知识转化为生产力和价值，必示科技在这样的背景下成立了。
“运维这个行业本身就是一门苦差事，智能运维很多时候被认为只是锦上添花，但在必示看来，智能运维会一定会大有可为，也是我们毕生追求的方向”。刘大鹏说。
我们先把智能运维拆分成，智能和运维，这两个词来分别分析一下。
运维，首先是一个关键的主体。从商业的角度，运维要做的是保障业务能够可靠、高速、高效、安全地运转，因为它会直接影响到业务的收益和成本。但运维的部门往往又并不是业务的创新部门，所以运维常常是被忽视的那个角落。
而从宏观市场的角度看，随着5G和云的发展，到2020年全球将有接近1000亿的设备，会承载无数的服务，涵盖互联网、金融、物联网、智能制造、电信、电力网络、政府等等的生产生活的方方面面。这让运维变得越来越重要。
从运维的发展的过程看，最早出现的是手工运维，在大量的自动化脚本产生后，就有了自动化的运维，然后慢慢衍生出了DevOps和智能运维。同时，在运维不断升级的过程中，也总结出流程化的东西：产生海量的监测数据，进行分析决策，并通过自动化的脚本进行控制。
实际上运维的发展过程，主要是分析决策步骤发生了变化：起初，由人工决策分析;后来，在采集数据的基础上，使用自动化的脚本进行基于规则的决策，最后，用机器学习方法做决策分析，这就是智能运维的由来。
调研公司Gartner的报告显示：智能运维相关的技术产业处于上升期。2016年，AIOps的部署率低于5%，预计2019年AIOps的全球部署率可以达到25%。这个数据很好的证明了清华大学裴丹教授的观点。
与此同时，智能运维对行业的改变也将是天翻地覆的。传统运维是低门槛的，而智能运维需要开发数据采集程序以及自动化执行脚本，负责搭建大数据基础架构，同时实现高效垂直的机器学习的算法，将导致门槛变得很高，也会推动智能运维成为企业重要的IT投入之一。
这样的发展趋势正是智能运维的技术倡导者们所期望看到的。“产业生态化、数据多样化、场景多样化、场景精细化、算法服务化、技术平台化、落地加速化、成熟度评估标准化，这些大趋势会助力AIOps在今后的几年飞速发展。” 裴丹教授说。
而对于必示而言，抬头看天，低头看路，脚踏实地，一步一个脚印让AIOps在行业落地，则是其未来走向商业成功的关键。
对刘大鹏来说，智能运维本身就是他在清华大学读博士时期所专注的方向，能够学以致用，并使之成为事业的目标，这不仅是刘大鹏的幸运，更是智能运维整个行业的幸运。
作为《企业级AIOps实施建议白皮书》和《金融业AIOps实施建议白皮书》的作者之一，刘大鹏坚信实践是产品的基础。“我们今天的成就，离不开所有客户的支持，智能运维的产品是和场景深度结合的技术，很多技术实际上是必示与客户一起打磨出来的。”
从实践中来，再回到实践中去，刘大鹏对智能运维的产品观就这样一步步积累起来。刘大鹏表示，“必示智能运维平台的价值主张，有三个关键词：垂直、专业、开箱即用。”
简单说，就是用开箱即用的算法去适配垂直的行业。但说起来简单，做起来却并不容易，最难的就是算法。
首先需要研究型的人才，智能运维产品的开发与传统软件开发有很大的区别，它需要结合复杂场景进行大量前置性研究工作，比如问题定义、技术调研、数据实验等等；其次，从事智能运维的人需要具备两方面的知识储备：AI相关知识和运维领域知识。其三，每个场景和算法的研发都需要持续投入很长时间，解决各种真实环境中的问题，持续优化，这样才能做出鲁棒性高的算法方案，才能实际投产使用。
只有达到这些复杂的条件，才能实现必示的价值主张——做开箱即用的运维算法。
不难发现，所谓“开箱即用”其实将复杂的工作留在了产品的研发和磨砺上，而复杂过后，留下的简单给到了用户，这其实很好的形容了智能运维的魅力。
而这种“复杂”也远比想象中来得更高，刘大鹏说，“在算法形成的过程中，会遭遇很多挑战，比如：算法种类和所分析的数据种类不断增加，系统如何保持可扩展性？算法和数据间需要按需组合，在实际使用中，不同部门、不同团队面临的不同的运维场景和数据，如何方便地组合算法和数据？怎么把算法灵活地串联起来，去真正打通运维场景的多样算法需要？”
为了解决这些根本性的难题，在原有的开箱即用的运维算法基础上，必示再增加一类能力：基于运维知识图谱的平台化。在平台化的过程中，必示把算法、图谱、数据这三个关键元素结合在一起，来进行数据关系的管理，同时可以做算法的编排和整合。
最终实现了“智能运维平台”产品的落地。据了解，必示的智能运维平台中整合了大量智能运维领域中垂直的算法，同时有智能事件中心，把故障发现和故障定位的算法串到一起。进一步满了客户快速交付的需求。
事实上，必示的智能运维平台也是一个不断演进，优化的产品，它有这样几个优势：
第一，智能运维平台的算法并不是简单的开源算法，而是在大量运维场景和运维数据中，打磨了一两年的专业垂直算法，才可以做到真正的开箱即用。
第三，俱备足够高的性能，一个大型企业监控数据每天都会达到TB级甚至超过10TB，这样一个量级数据的分析，需要高性能的架构进行支撑。
第四，最大程度上减轻人力的困扰，在算法调优上，算法的参数可以根据数据自动适配，人工只需要做简单的配置即可。
第五，智能运维平台，这套系统已经在必示很多标杆客户中投产和运行，代表了目前运维的最佳实践，也蕴含了大量运维经验，可以被很多新的行业客户直接开箱即用。
不难总结，必示智能运维平台的发布，是刘大鹏和他的团队过去10年在智能运维行业深耕，踩过了许多坑，解决了大量困难所总结出来的方法论。它与市场上诸多挂着“智能运维”旗号的产品和公司有着本质的不同。
我们知道，大部分其他做智能运维的公司是做监控或是做APM起家，他们的运营逻辑偏重于传统软件工程师文化，核心的技术人才一定是围绕主要业务展开，而真正既懂算法又懂开发的人才通常不会去做运维，导致智能运维人才非常匮乏。
如刘大鹏所说，“不同于其他公司的智能运维只是其主流产品上的锦上添花，必示是专注于智能运维，并更聚焦在分析这一层，我们认为这是很多客户最急需的，也是必示差异化的竞争优势。”
的确，必示绝对是智能运维行业精英团队的代表，在人才方面，必示有10位智能运维方向的博士，十几位经验在10年以上行业资深专家，有50%的成员来自清华大学。同时，必示的专注也得到资本方面的认可，从成立之初到现，必示已经完成了三轮融资，这些一线的资本在投资时会对必示进行360度的考察，也是对必示的综合实力的把关和验证。
刘大鹏说，“必示的定位，其实是垂直智能运维行业的智能算法的公司，我们认为，AI在落地时一定要找准场景，运维本身就是一个好场景，其次AI一定要垂直，所以必示投入了大量的人才和时间，来帮助客户把这件事做到最好。”
我们常说，专注背后处处蓝海，而必示这样专注于智能运维行业的智能算法的公司，本身也是行业内不可多得的，有独特竞争力的公司。在智能运维行业逐渐成熟，并主流化的未来，必示的成长空间的确不可限量。
