Sangfor AIOps in VDI：快看深信服IOM如何快速解决70%以上的桌面云运维管理问题

后疫情时代，由于PC机在批量运维、安全治理等多方面存在管理弊端，大规模远程移动办公逐步成为一种核心诉求，而传统IT架构却无法很好满足。

桌面云凭借较好的数据安全保障能力、管理便捷性和运维效率，为数字化办公提供了有力支撑。

国内外桌面云智能运维现状

国内桌面云运维方案多以平台和业务管理为主，主流的服务商一般都具备资源管理、系统监控、权限管理、硬件管理等能力。但在大规模数据智能分析、全栈数据监控领域、数据与桌面治理联动等层面，各个服务商发力点不同，这也是当前云桌面全栈智能运维的核心痛点，即：如何联动桌面云产生的大规模数据，实现桌面云系统全栈的自动化监控、分析与治理。

国外桌面云服务商，总体向智能化分析诊断迈进得更早。除了具备平台管理能力外，一般还具备智能化监控和处理能力，如收集CPU使用量、内存、数据存储、磁盘、虚拟磁盘、网络、电源、磁盘空间、存储以及摘要衡量指标，利用AI技术进行容量预测、异常检测、智能告警甚至根因分析等。

在整体的智能化运维方案和功能方面，国外桌面云服务商整体较国内的服务商更加完善。

从下表中可以看出，深信服桌面云IOM智能运维引擎以监控、分析、处置三者联动为基础设计思路，融合AI智能算法与专家规则，实现了VDI场景下全栈资源采集与分析。其智能探针在资源消耗极低的情况下，实现了虚机、主机、集群、硬件等多层级数据采集与调度分发；在分析能力方面，IOM内置了自更新的AI健康评分模型，卡慢诊断准确率高达90% ，并基于历史卡慢经验库生成处置建议，形成监控、分析、处置闭环，达到降本增效的效果。

↑ 部分桌面云服务商智能运维能力对比

IOM：解决70%以上的桌面云运维管理问题

IOM(Intelligent Operations Management) 是深信服桌面云智能运维引擎，可以提供业界领先的桌面云性能诊断方案，即侦测、发现和解决70%以上的桌面云资源瓶颈问题。

系统结合机器学习算法和人工智能技术，囊括了应用、网络、存储、虚拟机、物理机等体系的运维解决方案，实现桌面云性能问题的快速排查，包括但不限于虚拟机卡顿、物理资源瓶颈、应用异常、网络中断、木马入侵等，7*24小时不间断智能分析桌面云性能问题，提供全方位的优化解决方案。

↑ IOM智能运维整体概览图

IOM核心AI能力详解

为实现桌面云系统全栈的自动化监控、分析与治理，深信服创新研究院凤凰团队联合桌面云团队从0开始，自研了AI自驱的桌面云运维管理引擎 IOM，其核心能力如下：

1.成本管理

(1) 闲置虚拟机识别。 通过随机森林分类模型，结合专家经验分析历史虚拟机运行数据，自动识别出闲置的虚拟机。回收闲置虚拟机，可大幅降低集群资源消耗，降低成本。

(2) 可减配虚拟机推荐。 通过AI智能算法结合专家经验规则分析统计过去7天的历史数据，推荐出可以减配的虚拟机列表。合理配置虚拟机资源可以让集群运行更流畅，减少不必要的管理开销，资源利用更合理。

2.效能提升

(1) 全局体验健康评分。 基于Bagging策略的分段线性回归算法对虚拟机、主机、集群运行状态进行实时监控并智能评分。根据智能评分可直观了解到机器运行健康状态，并根据健康评分实施优化和处置方案。

(2) 非法进程与恶意软件识别。 通过AI算法结合专家经验规则分析计算历史软件资源消耗数据，识别出待优化软件的资源消耗并估算出优化后的效果。当系统资源不够或出现卡慢时，及时处理非法与恶意软件能带来较大的体验提升。

3.质量改进

(1) 待扩容虚拟机推荐。 智能推荐出待扩容的虚拟机列表。根据集群最佳体验容量和主机负载情况，推荐待扩容虚拟机配置，解决虚机卡慢问题，提升用户体验。

(2) 虚拟机迁移方案推荐。 通过AI智能算法分析计算历史虚拟机潮汐数据，自动地推荐迁移路线。根据推荐建议迁移相关虚拟机，可以更平稳地使用集群资源，提升整体用户体验。

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总体来说，IOM智能运维引擎，基于自研插件化采集探针、AI智能分析引擎等核心技术方案，实现了VDI场景下的成本管理、效能与质量改进，为深信服桌面云全栈资源监控、分析与诊断保驾护航。

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