京东物流超大规模仓储系统智能监控面临诸多问题与挑战，同时也在积极构建解决方案并进行实践与规划。

问题及挑战主要体现在多方面。仓储库房地域分布广，约600个大型仓库，面积超1500万平方米，且国际化仓储数量增加，导致网络环境不稳定；资产因业务发展频繁变化，开仓、关仓频繁；机器和应用数量庞大，涉及数万台机器和数千个应用；监控对象种类繁杂，包含多种设备及docker、云主机；部署环境不一致，多套应用发布环境增加监控复杂度。在AIOPS趋势下，还面临AI应用场景分散、成熟度不一，监控指标深度和专业化不足，数据源不全面，资产频繁变化导致CMDB不可靠，以及运维专家和复合型人才匮乏等新挑战。

超大规模监控系统解决方案围绕多方面展开。明确了对监控的认识，包括监控的定义、目的、价值等，强调监控需实现故障、性能等多方面可控。规划了监控运维体系，涵盖工具平台、智能化、数据化、平台化等层面，涉及接入服务、API网关、监控平台等。设定了建设目标与要求，如及时性、准确性、精确性、兼容性等，以及能力成熟度模型。构建了可靠的CMDB，通过自动发现、消息同步、流程化、人工维护等方式保证资产信息准确。技术架构包含采集、分析、决策、处理等环节，实现监控数据的处理与应用，同时注重兼容性，整合多种平台。

面向AIOPS的智能监控有多项最佳实践。异常检测采用多种方法，如相邻时刻比较、同比环比、基于基线、基于预测、基于Holt-Winters预测等，各有优劣。调用链实现分布式事物跟踪等功能，支持大规模集群。事件处理引擎结合规则引擎和执行引擎，实现告警的自动和人工处理。智能知识库通过与工单系统联动等方式积累知识，提供检索和智能客服服务。此外，还有故障快照、网络检测模型、趋势预测和可视化等实践。

规划与展望方面，将从技术架构、产品架构、组织架构进行迭代优化，聚焦AI+算法等技术，构建智能运维体系，优化团队人员结构。AIOPS规划涵盖采集、分析、决策、处理等环节，实现预测、智能告警、自动处理等功能，以发现、解决和规避问题。

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