| 标题 | 智能运维引领IT运维进入智能化时代 |
| 范文 | 郑金辉 运维是一个IT人绕不开的话题。过去总是笼统地认为运维是基于人开展的活动，后来认识到运维工具和平台也很重要，可能很多人没有仔细想过运维的本质是什么。 有人说运维的本质是可视化，这话粗听起来似乎没错，但是有点本末倒置，可视化是手段不应该是目的，监控的目的是实现运维对象的可视化，ITSM是实现流程可视化，运维数据分析更是实现指标可视化。 运维的本质应该是可控，让IT的一切环节变得可控，这才是运维的本质。实现稳定性、性能以及安全等各方面的可控，这是运维最核心的思路，推而广之，运维更应该是推动企业IT架构落地和持续优化的手段，是让IT贴近业务的重要抓手。 智能运维 智能运维（AIOps）最初是由Gartner定义的一个概念。AIOps是一个以实现持续洞察和改进的目标，运用大数据和机器学习技术作为支撑的软件平台。按照Gartner的看法AIOps会增强或部分取代现有的IT运维流程和工具，包括可用性、性能监测、事件关联和分析以及IT服务管理和自动化。AIOps重点关注运维数据全生命周期的管理和利用，从不同数据源的获取、海量运维数据的存储和处理以及基于AI和机器学习算法的数据分析。 AIOps的概念从原本基于大数据及算法，扩充为基于AI，期望通过大数据、机器学习及更多高级分析技术，提供具备主动性、人性化和可视化的能力，直接或间接地提升目前传统IT运维的能力。总结来说，就是“监控、定位和预测”。 标准化是基础 智能运维应该先做好标准化的工作，主要是运维对象的标准化和流程的标准化。想要实现标准化，就要识别各个运维对象，我们日常做的所有运维工作都应该是针对这些对象的运维。第一步应该是基础设施的标准化，例如，识别物理对象，包括服务器、交换机和机柜等硬件，还要识别物理对象的属性、服务器的序列号、IP地址和厂商等信息；第二步应用的标准化，包括应用服务、中间件和数据库等，例如，数据库的表、视图和存储过程的标准化；第三步流程标准化，如备份、软件升级、杀毒和新业务上线等流程的标准化。此外，还需要关注建立完整、全面的运维管理制度，为自动化运维的实现保驾护航。 需求是关键，场景很重要 重点关注的应该是场景和需求，场景化的需求，把用户在运维侧的需求和痛点抽象成若干个场景，说白了就是搞清楚用户需要面对哪些困难和问题，始终坚持问题导向。 AIOps不是空中楼阁 基础很重要，AIOps不可能一蹴而就，需要在指标可视化、流程标准化上下功夫，有了这些才好做下一步。自动化的前提是标准化，但是故障处理等应急场景很难标准化，过去对高端技术人员的依赖很重，那AIOps的机会和价值也在于此，借助AI和大数据手段实现从信息到知识跃迁，目的也就达到了。可视化、自动化和智能化一步步来，这其中还有标准化和服务化，是跟流程和体系相关的，需要协同考虑。 首先，可视化是一个普遍认同、普遍关注的环节。另外，智能运维平台和ITSM流程平台的很多客户都有一定的积累，这需要结合客户的现状和需求适时推进，但需要谨慎，是金矿还是泥潭不好说。做好了这2部分，AIOps就顺理成章了。 智能运维的成熟度模型 Gartner认为，智能运维是通过工具或者平台，实现IT基础设施和应用的日常任务和运维流程自动化，从而提高效率、降低风险，促进组织业务能力提升。主要包括：日常任务处理自动化、运维流程自动化、IT服务自动化、业务服务自动化以及整体运维能力升级等内容。从成熟度模型上说，Gartner将企业实施自动化的成果分为起步、基本、标准、合理以及动态等5个阶段，在每个阶段定义了企业应该达成怎样的目标。基本可以分成基础架构自动化、应用自动化、IT服务自动化以及业务运营自动化等几个层次。 从实际落地层面来说，比较容易切入的是自动化监控平台，然后是运维平台，同时需要实现对ITSM的对接和联动。 康威定律与智能运维 在IT转型的大趋势引领下，IT运维的转型成为必须面对的事情，康威定律从某种程度上可用来指导运营架构的转型。 康威定律：系统架构是公司组织架构的反映，应该按照业务闭环进行系统拆分和组织架构划分，实现闭环、高内聚及低耦合，減少沟通成本。如果沟通出现问题，应该考虑进行系统和组织架构的调整，在合适的时机进行系统拆分，不要一开始就把系统后服务拆的非常细，虽然闭环，但是每个人维护的系统越多，维护越成本高。 团队与系统的关系：如果各运维系统开发团队和运维团队分属不同组织，在推动运维系统建设这件事上一定会遇到或明或暗的巨大困难，尤其一些体制内单位中，人是问题的关键。所以很多方案中才强调自动化运维系统建设一定要获得高层理解和支持。应跟管理层反复解释这个逻辑，从公司整体运维架构出发，利用组织强大的执行力自上而下推动，但是自动化运维系统建设又得自底向上进行，这一点需要明确。智能运维系统建设远不仅是个技术方案，更应从组织和管理视角促进运维团队的理解、支持和融合。 |
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