后疫情時代，由于PC機在批量運維、安全治理等多方面存在管理弊端，大規模遠程移動辦公逐步成為一種核心訴求，而傳統IT架構卻無法很好滿足。
桌面云憑借較好的數據安全保障能力、管理便捷性和運維效率，為數字化辦公提供了有力支撐。
國內外桌面云智能運維現狀
國內桌面云運維方案多以平臺和業務管理為主，主流的服務商一般都具備資源管理、系統監控、權限管理、硬件管理等能力。但在大規模數據智能分析、全棧數據監控領域、數據與桌面治理聯動等層面，各個服務商發力點不同，這也是當前云桌面全棧智能運維的核心痛點，即：如何聯動桌面云產生的大規模數據，實現桌面云系統全棧的自動化監控、分析與治理。
國外桌面云服務商，總體向智能化分析診斷邁進得更早。除了具備平臺管理能力外，一般還具備智能化監控和處理能力，如收集CPU使用量、內存、數據存儲、磁盤、虛擬磁盤、網絡、電源、磁盤空間、存儲以及摘要衡量指標，利用AI技術進行容量預測、異常檢測、智能告警甚至根因分析等。
在整體的智能化運維方案和功能方面，國外桌面云服務商整體較國內的服務商更加完善。
從下表中可以看出，深信服桌面云IOM智能運維引擎以監控、分析、處置三者聯動為基礎設計思路，融合AI智能算法與專家規則，實現了VDI場景下全棧資源采集與分析。其智能探針在資源消耗極低的情況下，實現了虛機、主機、集群、硬件等多層級數據采集與調度分發；在分析能力方面，IOM內置了自更新的AI健康評分模型，卡慢診斷準確率高達90%，并基于歷史卡慢經驗庫生成處置建議，形成監控、分析、處置閉環，達到降本增效的效果。
↑ 部分桌面云服務商智能運維能力對比
IOM：解決70%以上的桌面云運維管理問題
IOM(Intelligent Operations Management) 是深信服桌面云智能運維引擎，可以提供業界領先的桌面云性能診斷方案，即偵測、發現和解決70%以上的桌面云資源瓶頸問題。
系統結合機器學習算法和人工智能技術，囊括了應用、網絡、存儲、虛擬機、物理機等體系的運維解決方案，實現桌面云性能問題的快速排查，包括但不限于虛擬機卡頓、物理資源瓶頸、應用異常、網絡中斷、木馬入侵等，7*24小時不間斷智能分析桌面云性能問題，提供全方位的優化解決方案。
↑ IOM智能運維整體概覽圖
IOM核心AI能力詳解
為實現桌面云系統全棧的自動化監控、分析與治理，深信服創新研究院鳳凰團隊聯合桌面云團隊從0開始，自研了AI自驅的桌面云運維管理引擎 IOM，其核心能力如下：
1.成本管理
(1) 閑置虛擬機識別。通過隨機森林分類模型，結合專家經驗分析歷史虛擬機運行數據，自動識別出閑置的虛擬機?；厥臻e置虛擬機，可大幅降低集群資源消耗，降低成本。
(2) 可減配虛擬機推薦。通過AI智能算法結合專家經驗規則分析統計過去7天的歷史數據，推薦出可以減配的虛擬機列表。合理配置虛擬機資源可以讓集群運行更流暢，減少不必要的管理開銷，資源利用更合理。
2.效能提升
(1) 全局體驗健康評分。基于Bagging策略的分段線性回歸算法對虛擬機、主機、集群運行狀態進行實時監控并智能評分。根據智能評分可直觀了解到機器運行健康狀態，并根據健康評分實施優化和處置方案。
(2) 非法進程與惡意軟件識別。通過AI算法結合專家經驗規則分析計算歷史軟件資源消耗數據，識別出待優化軟件的資源消耗并估算出優化后的效果。當系統資源不夠或出現卡慢時，及時處理非法與惡意軟件能帶來較大的體驗提升。
3.質量改進
(1) 待擴容虛擬機推薦。智能推薦出待擴容的虛擬機列表。根據集群最佳體驗容量和主機負載情況，推薦待擴容虛擬機配置，解決虛機卡慢問題，提升用戶體驗。
(2) 虛擬機遷移方案推薦。通過AI智能算法分析計算歷史虛擬機潮汐數據，自動地推薦遷移路線。根據推薦建議遷移相關虛擬機，可以更平穩地使用集群資源，提升整體用戶體驗。
總體來說，IOM智能運維引擎，基于自研插件化采集探針、AI智能分析引擎等核心技術方案，實現了VDI場景下的成本管理、效能與質量改進，為深信服桌面云全棧資源監控、分析與診斷保駕護航。
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