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智能运维之运维未来的发展方向
编辑:南京风城云码软件   发布时间:2018-04-13

最近几年来运维技术飞速发展,运维团队大多建设好了各种系统,虚拟化、容器化、持续集成等等。但是如何有效的利用这些系统最终实现站点的高可用、高性能、高可扩展么?随着智能化技术的发展,为了解决上述运维领域的问题,的呼声越来越高,下面就跟着我们南京风城云码的小编一起来了解一下运维未来的发展方向吧。


1、对当下国内运维领域现状的看法

简单来讲,目前国内运维界在自动化方面已经达到了一定的水平,就现阶段而言,自动化和监控两部分还是有一定距离。例如,你拿到了监控类的报警,可能不清楚立马去做哪一项自动化的部署。如果能把自动化和监控这两部分有机的结合起来,运维的工作会运转的更加顺利。


2、移动端和微服务给运维工作带来的挑战

在 PC 端的时代,运维的很多工作受限于浏览器,运维人员拿不到用户端真实的数据。这种状况下,大家就会普遍采购一些第三方服务,尝试获取终端数据。而在移动端时期,我们都有自己的 IP,可以把一些采点的逻辑放在自己的 IP 里,然后获取到更准确、更真实的客户数据。相对于挑战来说,这其实是移动端带来的好处。

微服务的出现给运维工作带来一些难题。没有出现微服务之前,运维人员在一台或者两三台机器中就可以完成问题排查。出现微服务之后,这些问题可能拆到了好几十个分布式的地方,各自的输出,甚至启停会很方便,你有可能遇到在找问题的时候混淆的情况。而解决这些麻烦就是需要智能运维。

3、在大数据时代,智能运维与数据之间、自动化运维之间有何关系

智能运维的理想状态就是把运维工作的三大部分:监控、管理和故障定位,利用一些机器学习算法的方法把它们有机结合起来。

在大数据时代,智能运维是基于大数据之上。目前看来,运维想要把监控、管理和故障定位这三部分有机结合起来,就不可避免的需要用到智能算法,而体现智能算法价值的一点就是:智能算法需要大量的数据去做支撑。

自动化运维这几年处在一个良性发展的状态,包括像 Puppet 这种配置管理的自动化,像 Docker 这种部署的自动化。进一步的发展就是需要把这三部分融合起来。目前能够把这三部分融合起来的办法就是利用人工智能的手段,最后达到一种智能运维的状态。

4、智能运维当下的状况及智能运维发展的预测

智能运维当下还是一个初步探索的阶段。可以举几个时间数字,我所看到一个和智能运维相关的开源项目是在 2013 年,而我看到的第一个主动出来宣讲和智能运维相关的应该是在 2015 年百度在一个大会上的宣讲。然后大量的出现在宣讲上有关智能运维的应该是在 16 年下半年。而这些宣讲和我的一些宣讲都还是说我们现在有这样的思路,做了一些尝试。而这些尝试的效果还是需要大家去碰撞,看是否还有什么更好的办法,因为我们现在是用普通的机器学习算法,还没有用到像 AlphaGo 的深度神经网络这部分内容。转变为智能运维是一个需要大量投入和学习的过程。

想尽快在智能运维领域有所突破,更实际一点的办法就是主抓好监控系统和告警系统。传统的 IT 运维需要管理大量的告警,极大地分散了企业的注意力,消耗运维人员大量的时间和创新力。想办法能把一天收好几千封告警这种状况,高效地解决,把运维人员从纷繁复杂的告警和噪音中解脱出来。这是一个在众多办法中产生价值的第一步。


通过上文我们南京风城云码的小编整理的这篇文章,我们可以看出现在比较明确的是大家会朝着智能运维方向发展,并且智能运维的发展一定是一个长期演进的过程。


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