36氪首发 | 用数据和算法做运维，「云兴维智」获华创数千万元A轮融资
日前，“云兴维智”获得华创资本数千万元A轮融资，本轮融资将用于进一步推进基于机器学习算法和人工智能的IT运维（AIOps）技术产品落地。
有互联网设施的公司都会有 IT 运维这种角色，他们的工作主要分两部分：维护硬件和维护软件。硬件就是像服务器设备、硬盘设备等，软件则是线上模块、应用在系统中的运行状况等。假设系统出现告警信息，运维人员就需要及时溯源并解决问题。这部分工作相对繁琐，所以通常需要单独一个职能部门，企业的程序员更多是针对核心业务的代码研发，基本不可同时兼任。当然，也有部分企业会将 IT 运维工作外包。
2016年，曾任职过微软、Twitter的王亚雷和林以回国创立“云兴维智”，定位AIOps智能运维服务公司。AIOps（Algorithmic IT Operations），即“基于算法的IT运维”，意思是将大数据和机器学习整合到IT运维的业务当中，通过智能算法分析和决策运维业务。Gartner曾预测，预计2019年AIOps的全球部署率可以达到 25%；而2020年这一比例将超过50%。
具体到产品上，云兴维智最底层是数据收集模块，通过探针收集Hadoop等复杂系统的运行情况。“相较市面上的探针技术，我们的探针监控的纬度更细，并且对客户的资源占用很少，自带运行环境，不会污染客户本身的系统环境，可以随时停止删除。一些对数据敏感的客户也可选择把数据推送到我们的公共接口处理。另外，客户若已使用了第三方采集工具，我们也在做集成，比如常见的APM等方式。”云兴维智创始人兼CEO王亚雷表示。
接下来是数据存储、处理，将之前探针、日志的数据，解析后存到数据库中。这两层之间通过标准数据接口链接的。
最上层也是最关键的分析层，云兴维智通过对之前企业积累的数据进行机器学习，能够帮助运维人员在运维数据中对比出异常然后通过关联分析定位到根源。云兴维智还建立了知识库，在溯源后推荐相关的解决方案。另外数据还可以进行企业资源预测。“我们在Twitter的时候，都是人工预测服务器资源，并没有科学依据，其实完全可以根据数据分析结果让机器来定。”王亚雷如是说。
但每个企业运行的系统、应用不同，怎样规模化复制就是问题。对此，王亚雷表示，企业的系统可以分两类，一类是操作系统、数据库这种标准件，对于这类做监控是可以做到标准化的。但另一类涉及到企业业务、应用系统，差异化较大，肯定需要有定制成分。不过，业务也有行业属性，同一行业相对而言有一定互通性，所以也能做到一定程度的复制。
Zabbix和我们，试用之后，选择了我们，因为Zabbix提供的功能相对基础。”
据悉，云兴维智现在的目标客户定位中大型企业，目前多在金融、保险、跨过制造等行业，其智能运维平台Cloudwiz已经服务了奔驰汽车、国家电网、速8连锁酒店等客户。产品分两种收费模式，一种是标准化产品按照SaaS模式收订阅费，另一种则是项目制。
此外，云兴维智不仅直销给企业，还跟外包运维公司达成合作，提供其使用或者通过其拓客。
其实从2016年开始，市面上就冒出一波智能运维公司，比如36氪此前报道过的“优维科技”、从硬件运维出发的“LinkedSee灵犀”，等等。之所以是现在这个节点，王亚雷谈了一些自己看法：“运维的发展路径跟IT发展是环环相扣的。最早的运维，很多是做网管出身的，因为那时候还处在基础建设阶段。后来IT逐渐发展起来，出现了运维流程管理，也就是运维的信息化，可以通过系统管理一些工单、遇到的问题。再后来，“互联网＋”强调“业务为王、应用为王”，所以APM登台，解决了部分问题。现在企业在整体上云、应用微服务化，每个运维管理的服务器数量在上升，系统之间也相互关联，错综复杂，对运维来说是非常大的挑战。所以，智能运维是新的趋势。”王亚雷类比，“就像打印机行业，一开始铺增量企业，现在发现卖耗材很赚钱。同理，企业大幅上云后，后续的维护也会发生革新。”
值得一提的是，云兴维智四位核心创始成员都是海归云计算专家或跨国高科技企业高管。其中王亚雷本科毕业于清华大学，后赴美国德州大学Austin分校深造， 获机器人（Robotics）方向硕士学位，先后任职于微软、eBay和Twitter，有近二十年设计、建造和运营分布式大型数据库的经验以及丰富的开发和管理经验。CTO林以本科毕业于清华大学，并在加拿大麦基尔大学取得了计算机科学博士学位，先后在微软Azure和推特核心存储团队负责过云服务相关业务，曾多次被邀请到IEEE在内的业内顶尖大会作为专家讲师。创始团队成员均有超过15年运维经验，设计、管理、运维过数十万台数据中心的IT系统。
