文/牛文燦
多年前，任正非在《華為之熵》之中提到：企業運作和管理是一個走向「熵增」乃至「熵死」的過程，若想保持基業長青，就需要打造耗散結構來抵禦「熵增」，激發企業活力並不斷提升企業發展勢能。這套華為活力引擎模型（即耗散結構）後來奠定了華為發展理念的基石，那麼何為「熵增」？如何減緩「熵增」甚至觸發「負熵」衝擊波？
量子物理學奠基人薛丁格曾對「熵」有過這樣的定義：「自然萬物都趨向從有序到無序，即熵值增加。而生命需要通過不斷抵消其生活中產生的正熵，使自己維持在一個穩定而低的熵水平上。生命以負熵為生。」
圖片來源於網絡事實上，「熵」源於熱力學第二定律，主要用來度量一個系統內的混亂程度。對於一個封閉的系統，如果沒有外界能量注入的話，最終的演化趨勢是熵增越來越大。日常生活中有很多這樣的例子，比如屋子不收拾會變亂、手機性能會越來越卡頓、熱水會慢慢變涼甚至是頭髮會變得越來越少。
可是「熵增定律」和我們的日常工作有什麼關係呢？
其實我們所在的企業、組織也可以理解為一個封閉的系統。在這個系統內，熵每天都在增加，而只有持續引入負熵才能減緩熵增的趨勢。引入負熵，可以理解為引入外部資源、外部智慧來推動內部的變革，從而使內部的混亂變得有序。這裡的「有序」，可以理解為溝通更順暢，行動更高效，業績提升水到渠成。
對於長年奔波在不同項目上的人來說，每一個項目就像是引入「負熵」減緩「熵增」的過程，即通過引入外部優秀資源，推動內部革新，使得項目效能得以提升，並間接促進企業高效長久的發展。以下，以經手的一個智能運維項目為例，簡單闡述如何做到減緩「熵增」甚至觸發「負熵」衝擊波效果。
項目的主要目標是解決某中型銀行客戶（以下簡稱「A行」：一家位於中國南部的股份制銀行）日常運維中存在的告警風暴問題。A行主要運維痛點是告警風暴頻發，系統日增告警量達5000多條。在這種情況下運維人員根本無法及時處理告警事件，系統問題更無法及時得到修復，勢必會引發用戶頻繁投訴。A行迫切需要引入智能化的運維方案來解決橫亙已久的問題，破除告警風暴難題，提高告警處理能力。
在實地了解到客戶的現狀和痛點後，我方諮詢專家給出的方案是通過實施告警信息豐富、告警智能壓縮、告警智能關聯、精準推薦告警優先級等功能，幫助運維人員逐步實現少做事、做重要的事、更高效地做事等三級目標。這些核心功能，最終要依賴擎創的智能運維產品——告警辨析中心來實現。
這些功能的實現邏輯如下：
1、告警信息豐富：原始告警信息關聯CMDB配置信息，做如下內容豐富；
2、告警智能壓縮：利用智能算法將相同或者相似的告警進行合併壓縮；
3、告警智能關聯：利用智能算法將可能是同一種根因產生的告警關聯在一起，方便用戶迅速查找問題癥結；
4、精準推薦告警優先級：智能算法推薦告警優先級，使告警級別標註更精準。
整個項目歷時3個月，投產後壓縮掉了82%的無效告警，並大大提高了運維人員的排障效率，客戶投訴量也降低了50%，真正達到了減緩「熵增」的過程。
此外，這個項目也引發了「負熵」衝擊波，了卻了客戶心中的難題。A銀行使用的監控平臺建設於2009年，雖然採用的是某知名國際軟體廠商的產品，但是產品的架構、功能和性能已經遠遠無法滿足當前業務需要。客戶3年前就表示希望更換監控平臺，但由於涉及部門過多，新監控平臺建設工作遲遲無法推進。
此次智能運維項目中發現客戶的指標數據採樣頻率和告警頻率都是5分鐘一次，已經無法反應系統的真實狀態，且會遺漏大量有價值的數據和信息。經過項目組向客戶多次匯報和反覆溝通，終於推動客戶下定決心升級監控平臺，目前該項目已經進入UAT測試階段。
《高效能人士的七個習慣》這本書告訴我們，能掌控的事情就盡力掌控，無法掌控的事情就儘量去影響。A銀行客戶更新監控平臺的決策可以說是「儘量影響」的結果。而這恰恰是智能運維項目的開展，外部資源（負熵）的引入，推動了新監控平臺項目的建設。這次「負熵」引發的衝擊波促成了客戶一直想做，卻一直未做的事情，可以認為是一箭雙鵰了。