後疫情時代，由於PC機在批次運維、安全治理等多方面存在管理弊端，大規模遠端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。

桌面雲憑藉較好的**資料安全保障能力**、**管理便捷性**和**運維效率**，為數字化辦公提供了有力支撐。

**國內外桌面雲智慧運維現狀**

國內桌面雲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、許可權管理、硬體管理等能力。但在大規模資料智慧分析、全棧資料監控領域、資料與桌面治理聯動等層面，各個服務商發力點不同，這也是當前雲桌面全棧智慧運維的核心痛點，即：**如何聯動桌面雲產生的大規模資料，實現桌面雲系統全棧的自動化監控、分析與治理**。

國外桌面雲服務商，總體向智慧化分析診斷邁進得更早。除了具備平臺管理能力外，一般還具備智慧化監控和處理能力，如收集CPU使用量、記憶體、資料儲存、磁碟、虛擬磁碟、網路、電源、磁碟空間、儲存以及摘要衡量指標，利用AI技術進行容量預測、異常檢測、智慧告警甚至根因分析等。

在整體的智慧化運維方案和功能方面，國外桌面雲服務商整體較國內的服務商更加完善。

從下表中可以看出，**深信服桌面雲IOM智慧運維引擎以監控、分析、處置三者聯動為基礎設計思路**，融合AI智慧演算法與專家規則，實現了VDI場景下全棧資源採集與分析。其智慧探針在資源消耗極低的情況下，**實現了虛機、主機、叢集、硬體等多層級資料採集與排程分發**；在分析能力方面，IOM內建了自更新的AI健康評分模型，**卡慢診斷準確率高達90%** ，並基於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。

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↑ 部分桌面雲服務商智慧運維能力對比

**IOM：解決70%以上的桌面雲運維管理問題**

IOM(Intelligent Operations Management) 是深信服桌面雲智慧運維引擎，可以提供業界領先的桌面雲效能診斷方案，即**偵測、發現和解決70%以上的桌面雲資源瓶頸問題**。

系統結合機器學習演算法和人工智慧技術，囊括了應用、網路、儲存、虛擬機器、物理機等體系的運維解決方案，實現桌面雲效能問題的快速排查，包括但不限於虛擬機器卡頓、物理資源瓶頸、應用異常、網路中斷、木馬入侵等，7*24小時不間斷智慧分析桌面雲效能問題，提供全方位的最佳化解決方案。

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↑ IOM智慧運維整體概覽圖

**IOM核心AI能力詳解**

為實現桌面雲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雲團隊從0開始，**自研了AI自驅的桌面雲運維管理引擎 IOM**，其核心能力如下：

**1.成本管理**

**(1) 閒置虛擬機器識別。** 透過隨機森林分類模型，結合專家經驗分析歷史虛擬機器執行資料，自動識別出閒置的虛擬機器。回收閒置虛擬機器，可大幅降低叢集資源消耗，降低成本。

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**(2) 可減配虛擬機器推薦。** 透過AI智慧演算法結合專家經驗規則分析統計過去7天的歷史資料，推薦出可以減配的虛擬機器列表。合理配置虛擬機器資源可以讓叢集執行更流暢，減少不必要的管理開銷，資源利用更合理。

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**2.效能提升**

**(1) 全域性體驗健康評分。** 基於Bagging策略的分段線性迴歸演算法對虛擬機器、主機、叢集執行狀態進行實時監控並智慧評分。根據智慧評分可直觀瞭解到機器執行健康狀態，並根據健康評分實施最佳化和處置方案。

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**(2) 非法程式與惡意軟體識別。** 透過AI演算法結合專家經驗規則分析計算歷史軟體資源消耗資料，識別出待最佳化軟體的資源消耗並估算出最佳化後的效果。當系統資源不夠或出現卡慢時，及時處理非法與惡意軟體能帶來較大的體驗提升。

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**3.質量改進**

**(1) 待擴容虛擬機器推薦。** 智慧推薦出待擴容的虛擬機器列表。根據叢集最佳體驗容量和主機負載情況，推薦待擴容虛擬機器配置，解決虛機卡慢問題，提升使用者體驗。

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**(2) 虛擬機器遷移方案推薦。** 透過AI智慧演算法分析計算歷史虛擬機器潮汐資料，自動地推薦遷移路線。根據推薦建議遷移相關虛擬機器，可以更平穩地使用叢集資源，提升整體使用者體驗。

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總體來說，IOM智慧運維引擎，基於自研外掛化採集探針、AI智慧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，為深信服桌面雲全棧資源監控、分析與診斷保駕護航。

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