前不久，证券信息技术研究发展中心（上海）召开了2018联合研究课题评审会，评审会邀请到了监管机构、核心机构及经营机构的多位行业专家，对2018年证券行业开展的课题展开了审慎评估。

综合考虑课题研究内容与完成质量，在通过结题评审的18个课题中，评选出5项年度优秀课题，日志易与光大证券、清华大学NetMan实验室、合胜科技的联合研究课题《基于大数据与机器学习的证券行业智能运维体系建设》成功入选。

基于大数据与机器学习的证券行业智能运维体系建设

证券业运维管理通过较严格的制度和规范的流程，把复杂系统纳入可预期的管理操作之下。这种稳态运维的模式，绩效主要取决于内部的管理制度建设和落实。然而，随着金融科技在证券业的不断深入发展，大量新技术的引入，迫使证券业的运维模型向稳态和敏态结合的双态模式发展，简化的流程、快速的迭代、复杂的技术都对传统的运维管理方法提出挑战。在高速变化的环境下，系统如何保持可用性要求，这需要有更先进的IT管理思路和更高级的科技手段。

利用成熟的人工智能技术，可以帮助运维人员在事后快速定位问题、在事中的运行指标中发现故障并实时响应、甚至在事前洞察到可能的风险并提前调整优化，基于人工智能的新一代运维方法称为AIOps，它能极大降低IT运维的工作强度，同时显著提升反应速度，使得运维效率大幅提升。随着，人工智能技术的发展，相关技术也已经日趋成熟。目前，智能运维在证券行业受到越来越多的关注，纷纷着手进行探索实践。

《基于大数据与机器学习的证券行业智能运维体系建设》通过对智能运维体系在光大证券实际落地建设进行剖析，系统性地介绍了AIOps原则、智能运维体系参考架构、运维数据的采集处理、相关机器学习算法、AI场景的选择应用、体系平台的整体设计等在证券行业的落地方法。该体系在光大证券某应用系统上实现了异常检测和异常定位等AI场景，为运维工作带来了实际收益，给证券行业AIOps落地的实践方法具有极强的指导意义。

此前，依托成熟的智能日志中心解决方案，日志易已服务一百多家金融客户，其中包括十多家证券行业客户。广发证券、东吴证券、东北证券、华安证券、恒生电子、大智慧等证券业知名上市公司均采用了日志易的智能日志中心解决方案。日志易团队负责人表示，通过本次与光大证券的联合课题研究，对证券行业IT运维特点和需求有了更清晰的认识，下一步将以课题研究成果为基础，丰富日志易智能运维方案，助力更多企业提升IT智能运维水平。

日志易助力企业智能运维