隨著科技的進步，近年來運維技術也進入了飛速的發展，運維團隊大多建設好了各種系統，虛擬化、容器化、持續集成等等。隨著智能化技術的發展，智能運維的呼聲越來越高。其實智能運維平臺是一款(kuan)專業(ye)的工單管理(li)運(yun)(yun)維軟(ruan)件。它收集(ji)了大量的工單信息，可以啟動自動化運(yun)(yun)維設(she)備管理(li)服(fu)務。收到工單后，可以按照預定(ding)時間(jian)進行維護操(cao)作和維護，協助用(yong)(yong)戶接(jie)收訂單，非常(chang)實用(yong)(yong)。要想盡快(kuai)在智能運(yun)(yun)維領域有所突破，首先要主抓好(hao)監控系統(tong)和告警系統(tong)，并(bing)利用(yong)(yong)機(ji)器學(xue)習(xi)算法進行快(kuai)速監控和排障。

　　以下(xia)，智(zhi)恒信就對智(zhi)能運維(wei)的發展一(yi)些早(zao)期(qi)觀點和看法分享出來，樂意與大家一(yi)起探討下(xia)運維(wei)未來的發展方向。

　　1 對當下國內(nei)運維(wei)領域現狀的(de)看法

　　簡單(dan)來(lai)講(jiang)，目前國內運(yun)維(wei)界(jie)在(zai)自(zi)(zi)動化(hua)方(fang)面已經達(da)到(dao)了一定(ding)的水平(ping)，就(jiu)現階段而言，自(zi)(zi)動化(hua)和監(jian)控(kong)兩部(bu)(bu)分還是有一定(ding)距離。例如，你拿(na)到(dao)了監(jian)控(kong)類的報警，可能(neng)不清楚立(li)馬去做哪一項自(zi)(zi)動化(hua)的部(bu)(bu)署。如果能(neng)把自(zi)(zi)動化(hua)和監(jian)控(kong)這兩部(bu)(bu)分有機的結(jie)合起來(lai)，運(yun)維(wei)的工作會運(yun)轉的更(geng)加順利。

　　2 移動端和微服務給運維工作帶來的挑(tiao)戰

　　在(zai)(zai)(zai) PC 端(duan)的(de)時(shi)代，運維的(de)很多工作受限于瀏覽器，運維人員拿不(bu)到(dao)用(yong)戶(hu)端(duan)真(zhen)實(shi)的(de)數(shu)據。這(zhe)種狀況(kuang)下，大家(jia)就會(hui)普遍采購一些第三方服(fu)務，嘗試獲(huo)(huo)取終端(duan)數(shu)據。而(er)在(zai)(zai)(zai)移動(dong)端(duan)時(shi)期(qi)，我們都有自(zi)(zi)己(ji)的(de) IP，可以把一些采點的(de)邏輯(ji)放在(zai)(zai)(zai)自(zi)(zi)己(ji)的(de) IP 里，然后獲(huo)(huo)取到(dao)更(geng)準確(que)、更(geng)真(zhen)實(shi)的(de)客戶(hu)數(shu)據。相(xiang)對于挑(tiao)戰來說，這(zhe)其實(shi)是(shi)移動(dong)端(duan)帶(dai)來的(de)好(hao)處。

　　微服務的(de)(de)出(chu)現(xian)給運(yun)維工作帶(dai)來一些(xie)難題。沒有出(chu)現(xian)微服務之(zhi)前，運(yun)維人員在(zai)一臺或者兩(liang)三臺機器(qi)中(zhong)就(jiu)(jiu)可以完成問題排查。出(chu)現(xian)微服務之(zhi)后，這些(xie)問題可能拆到(dao)了好幾十個分布式的(de)(de)地方，各自的(de)(de)輸出(chu)，甚(shen)至啟(qi)停會很(hen)方便(bian)，你有可能遇到(dao)在(zai)找問題的(de)(de)時候混淆的(de)(de)情況(kuang)。而解決這些(xie)麻(ma)煩就(jiu)(jiu)是需要智能運(yun)維。

　　3 在大數(shu)據時代(dai)，智能運維與數(shu)據之間、自(zi)動化運維之間有何(he)關系

　　智能運維的(de)理想狀(zhuang)態(tai)就是把運維工作的(de)三大(da)部分(fen)：監控、管理和故(gu)障定位，利用(yong)一些機器學習算法的(de)方法把它們有機結合起來(lai)。

　　在大(da)數(shu)據(ju)時代，智能(neng)運(yun)維是(shi)基于大(da)數(shu)據(ju)之上。目前看來(lai)，運(yun)維想要把監(jian)控、管理(li)和故障定位這三部(bu)分(fen)有機結合起來(lai)，就(jiu)不(bu)可避免的需要用到智能(neng)算法，而體現智能(neng)算法價值的一點就(jiu)是(shi)：智能(neng)算法需要大(da)量的數(shu)據(ju)去做支撐。

　　自動(dong)(dong)化(hua)(hua)運維這(zhe)幾年處在一(yi)(yi)個(ge)良(liang)性發展的狀態(tai)，包括像(xiang) Puppet 這(zhe)種(zhong)(zhong)配置管理的自動(dong)(dong)化(hua)(hua)，像(xiang) Docker 這(zhe)種(zhong)(zhong)部署的自動(dong)(dong)化(hua)(hua)。進一(yi)(yi)步的發展就是需(xu)要把這(zhe)三部分融(rong)(rong)合起來。目(mu)前能(neng)夠把這(zhe)三部分融(rong)(rong)合起來的辦法就是利用人(ren)工智能(neng)的手段，最(zui)后達到一(yi)(yi)種(zhong)(zhong)智能(neng)運維的狀態(tai)。

　　4 智能運維當下的狀(zhuang)況及智能運維發展的預測

　　智能運(yun)(yun)維(wei)(wei)當下還(huan)是一(yi)(yi)(yi)個(ge)(ge)初(chu)步(bu)探索的(de)(de)階段。可(ke)以舉幾個(ge)(ge)時間數(shu)字(zi)，我(wo)所看到(dao)(dao)一(yi)(yi)(yi)個(ge)(ge)和(he)(he)智能運(yun)(yun)維(wei)(wei)相關的(de)(de)開(kai)源項目是在(zai)(zai)(zai)2013 年(nian)(nian)，而(er)我(wo)看到(dao)(dao)的(de)(de)第(di)一(yi)(yi)(yi)個(ge)(ge)主動出來宣(xuan)講和(he)(he)智能運(yun)(yun)維(wei)(wei)相關的(de)(de)應(ying)(ying)該(gai)(gai)是在(zai)(zai)(zai)2015 年(nian)(nian)百(bai)度在(zai)(zai)(zai)一(yi)(yi)(yi)個(ge)(ge)大(da)會(hui)上的(de)(de)宣(xuan)講。然(ran)后大(da)量的(de)(de)出現在(zai)(zai)(zai)宣(xuan)講上有(you)(you)關智能運(yun)(yun)維(wei)(wei)的(de)(de)應(ying)(ying)該(gai)(gai)是在(zai)(zai)(zai)16 年(nian)(nian)下半年(nian)(nian)。而(er)這些宣(xuan)講和(he)(he)我(wo)的(de)(de)一(yi)(yi)(yi)些宣(xuan)講都(dou)還(huan)是說我(wo)們現在(zai)(zai)(zai)有(you)(you)這樣的(de)(de)思路，做了(le)一(yi)(yi)(yi)些嘗(chang)(chang)試。而(er)這些嘗(chang)(chang)試的(de)(de)效果還(huan)是需要(yao)大(da)家(jia)去(qu)碰撞，看是否(fou)還(huan)有(you)(you)什(shen)么更好(hao)的(de)(de)辦法(fa)，因(yin)為(wei)(wei)我(wo)們現在(zai)(zai)(zai)是用普通的(de)(de)機(ji)器學習(xi)算(suan)法(fa)，還(huan)沒有(you)(you)用到(dao)(dao)像AlphaGo 的(de)(de)深(shen)度神經(jing)網(wang)絡(luo)這部分內容(rong)。轉變為(wei)(wei)智能運(yun)(yun)維(wei)(wei)是一(yi)(yi)(yi)個(ge)(ge)需要(yao)大(da)量投入和(he)(he)學習(xi)的(de)(de)過程。

　　想(xiang)盡快在智能(neng)運(yun)(yun)維(wei)領域有所突(tu)破，更實際一(yi)(yi)點的(de)(de)辦法就是(shi)主(zhu)抓好(hao)監控(kong)系統和告警(jing)(jing)系統。傳統的(de)(de) IT 運(yun)(yun)維(wei)需要管理大量的(de)(de)告警(jing)(jing)，極大地分(fen)散(san)了企(qi)業的(de)(de)注意力，消(xiao)耗運(yun)(yun)維(wei)人(ren)員(yuan)大量的(de)(de)時間(jian)和創新(xin)力。想(xiang)辦法能(neng)把(ba)一(yi)(yi)天收好(hao)幾千封(feng)告警(jing)(jing)這種狀況(kuang)，高效(xiao)地解(jie)決，把(ba)運(yun)(yun)維(wei)人(ren)員(yuan)從紛繁復雜(za)的(de)(de)告警(jing)(jing)和噪音(yin)中解(jie)脫出來(lai)。這是(shi)一(yi)(yi)個(ge)在眾多辦法中產生價值的(de)(de)第一(yi)(yi)步。

　　現在(zai)比較明(ming)確的是大家會朝著智能(neng)運維(wei)(wei)方向發展(zhan)，并且(qie)智能(neng)運維(wei)(wei)的發展(zhan)一(yi)定是一(yi)個(ge)長期(qi)演進(jin)的過(guo)程。因(yin)此對于智能(neng)運維(wei)(wei)的發展(zhan)預測，簡單看法如下(xia)：

　　第一(yi)步就是前面所(suo)說的(de)，智能運維在告警系統上的(de)價值。

　　第(di)二步(bu)就(jiu)是(shi)智能地去判斷告警，而(er)不(bu)是(shi)現在靠人力的(de)經驗去設(she)定(ding)一個閾值(zhi)(zhi)。設(she)定(ding)告警閾值(zhi)(zhi)是(shi)一項耗時耗力的(de)工作，需要運維人員(yuan)在充(chong)分了解業務的(de)前提下才能進行(xing)，還得考慮業務是(shi)不(bu)是(shi)平(ping)穩發展狀(zhuang)態，否則(ze)一兩周改(gai)動一次，運維工程師絕對是(shi)要發瘋的(de)。

　　第三步是(shi)利(li)用一(yi)(yi)些(xie) NLP（自然語(yu)言處理），把故障報(bao)告、文本化(hua)的語(yu)言提煉(lian)出來去自動反饋到這個(ge)系(xi)統里。這一(yi)(yi)點可能是(shi)更(geng)遙(yao)遠的一(yi)(yi)個(ge)設想(xiang)，但是(shi)目前(qian)來看會是(shi)將來發展的一(yi)(yi)條道路。

以上就(jiu)是小編(bian)分享的關(guan)于智能運維的現狀及(ji)未(wei)來可能的發展(zhan)趨勢，供大家參考，下次再(zai)見！

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