在IT运维领域,一直是男性的天下,女性是绝对的少数派,能够在运维领域达到高管级别的女性,则更是凤毛麟角。而LinkedSee灵犀的CEO朱品燕女士恰巧就是这些稀缺女性中的一位。

作为曾经的百度系统部的高级管理人员,百度运维体系的创始团队成员之一,朱品燕女士在过去十年中经历了百度运维体系发展的全程生命周期,负责百度IT基础设施资源管理团队,对运维的SLA,效率以及TCO优化负责。曾带领服务器硬件研发团队负责服务器选型、天蝎整机柜、ARM服务器,IT基础设施统一平台搭建,带领开发团队负责统一监控系统、机器管理系统、硬件大数据研发。

不凡运维路

但谁也不会想到,顶着百度运维体系创始团队光环的朱品燕,竟是非IT的法律专业出身。“这个经历对大多数人来说,可能都会有点疑问”,朱品燕解释道,“我加入百度的时候,确实不是做运维的,当时在百度的战略合作部。”

在百度战略合作部工作的时候,朱品燕主要负责和运营商的战略合作,而在这样的合作中,百度后端的运维部门恰恰是需求方,因此,朱品燕获得了接触到百度运维部门的机会,这也为她日后迈入运维领域埋下了伏笔。

在百度战略合作部工作了一年多的时间之后,有一天,朱品燕突然接到希望她转岗到运维部门的要求。原来,当时的百度进入到了一个快速增长的阶段,而运维团队明显感觉力不从心,缺少真正懂得运维的人才,由于朱品燕在和百度运维部门长期摸爬滚打中,对百度运维需求的较深刻理解,自然被当作了转岗的合适人选。基于提升自身价值以及无知无畏的态度,朱品燕最终决定接受这个转岗的需求。

“可能很多人会说一个学法律的人进入到技术领域当中,会不会是障碍或者是局限?我觉得好的地方是到现在为止都不用写代码,我加入百度运维体系第一天开始就没有去写代码,我在百度运维体系大概只工作了三个月之后,就开始管工程师了。”朱品燕侃侃而谈。

“实际上,运维真正需要的是两部分的能力,第一,是需求的规划能力,即如何基于整个业务发展的需求,在整个IT运维系统的架构里做出合理的架构规划。第二,是清晰的逻辑分解和落地能力,这两部分都不需要会写代码,甚至有些人可能会写代码会导致阻碍了两部分能力的提升”,朱品燕说。

进入百度运维部门之后,百度基本上进入了一段非常长的野蛮生长期,需求非常多,规划非常乱,架构非常落后,经常出问题,朱品燕和她的运维部门就是在这样的过程中,一边“战斗”,一边成长,而百度的运维也逐渐从运维1.0慢慢发展为2.0、3.0、4.0。

传奇创业史

然而,在百度工作十年之后,朱品燕毅然决定离开百度,独自创业。2015,朱品燕女士创立LinkedSee灵犀,致力于提供企业级IT服务,提供云计算和大数据时代的智能IT运维产品和解决方案,帮助客户优化其IT基础设施以及网络和业务的可用性,TCO和运营效率,使其能够轻松拥有BAT级别的运维能力,满足客户不断增长的规模需求和IT架构迭代需求。

同年12月,LinkedSee灵犀获得天善资本领投的天使轮融资1000万元。

第二年12月,LinkedSee灵犀又获得红点资本、君联资本领投的融资5000万元。

2017年11月,LinkedSee灵犀成为Zabbix正式授权的中国区合作伙伴,并荣获GiTC全球互联网技术大会“互联网最佳技术创新奖”。

2017年12月,荣膺“中国云体系产业创新战略联盟的理事单位”,一举斩获“中国新华新锐企业”和“中国信息化首选品牌”两大奖项。

2018年1月,LinkedSee灵犀CTO获得Zabbix3.0高级认证。2月,获得百度风投、中经合领投,红点创投、君联资本的A+轮融资5000万元。

目前,LinkedSee灵犀的客户涵盖金融、互联网、运营商、能源、政企等多个行业。已逐渐成为AIOps软件市场的领导者。朱品燕女士仅仅用了短短的三年时间,就完成了一个从技术管理人员到IT企业家的蜕变。

朱品燕女士将LinkeSee灵犀目前取得的成功,一方面归功于十年在百度运维部门工作的甲方经验,“目前,很多的运维企业都有一个相似特性,就是他们大都是乙方出身,乙方有一个比较大的问题,就是其实他们并不真正理解客户的业务场景。像(LinkedSee灵犀)这样的企业,可以认为是传统运营商的甲方。我们在每个业务场景中都真的做过尝试,因此,会清楚的明白用户真正需要的什么,这就是我们和其他企业最大的差异点。”朱品燕说。

神奇AIOps

而押注AIOps,则是朱品燕的LinkeSee灵犀能够取得成功的另一个关键点。

所谓AIOps,实际上是指智能运维。“AIOps等同于我们以前经常提到的自动化运维加机器学习。自动化运维,AIOps的共通逻辑都是为了提升运维的质量和效率,但自动化运维的理念是以人为本的。而以人为本的理念,本身存在问题,因为人的经验是很难通过机器传递的。机器的核心是能够把很多规则,通过机器学习和算法进行简化,并通过机器的自学习超过人类运维的能力,更为重要的是,基于对大量数据的高性能的计算和分析,机器能够提供非常准确的故障预判能力,而这是实现高效自动化运维,即智能运维的核心能力。”朱品燕介绍。

不过,朱品燕坦陈,实现AIOps并不像说说这么简单,这主要涉及到三大技术难点:

第一,定义海量有效数据的能力。即在百倍量级的条件下,对AIOps的有效数据究竟是什么?

第二,海量数据的采集和传输能力。即Agent的能力、服务器的性能以及Zabbix的瓶颈。

第三,切实有效的算法能力。即能够落地的算法,能够带来切实AIOps收益的算法。

而LinkSee灵犀LinkedAIOps基础版、高级版、智能版系列产品则可以帮助企业克服实现AIOps遇到的这三大难点。LinkedAIOps以业务可用性的角度出发,基于业务健康度建立故障情景,进行告警事件关联,利用随机森林、逻辑回归等算法实现故障根因定位,并通过监督学习的方式完成机器学习、形成专家知识沉淀,从而摆脱企业对专家知识结构化的依赖,降低使用门槛;实现知识的机器自学习,提高运维的智能化水平;同时,还能反哺监控系统、减少故障的漏报和误报。

在企业运维的核心需求故障定位方面,LInkedAIOps同时支持本地化、SaaS两种学习平台,采用本地化方式,3个月即可完成学习过程,故障定位准确率达到70%,而采用SaaS方式,开通后通过适当配置即可达到70%的故障定位准确率。

开启AIOps新时代

“从手工运维,系统化运维,到大数据式运维再到智能运维是运维发展的公认趋势,之所以有这样的趋势,主要在于两大驱动力的推动,其一,架构的转型。运维的核心是把IT系统运维好。而由于IT系统被云计算的重新定义,因此IT系统的运维也需要有新的理念,这是第一个驱动力。其二,规模的差异。云计算带来了海量的IT设备,而管理一百台机器系统的设计理念,和管理一千台、一万台是绝对不一样的,这是第二个驱动力。而这两大驱动力将带来新运维的机会,即智能运维的机会”,朱品燕说。

而作为国内AIOps的领导厂商,朱品燕和LinkedSee灵犀希望能够通过年度AIOps峰会,聚集行业资深AIOps专家、用户、国际市场研究机构、著名的开源生态厂商、来自BAT的资深专家等,深入探讨AIOps的市场前景,技术方案,实际的客户案例以及AIOps行业标准等问题,并携手合作伙伴,一起推动AIOps的快速发展,构筑行业新生态,开启“AIOps智能运维新时代”。

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