智能运维的发展趋势

人类无法跟上技术进步的步伐，但人工智能的智能应用可以让企业处理大数据、新的网络安全需求，并简化不断增长的架构。

当前IT监控体系存在如下五点不足：第一，监控平台不统一，大量技术债与重复建设导致了孤岛式的监控体验；第二，IT运维建设往往与业务相关度较低，导致运维价值无法呈现；第三，智能运维不成熟。厂商做了很多承诺，但实际落地效果不佳；第四，新技术监控可控性不足。对云原生、微服务、物联网等新技术的监控可见性不足；第五，敏捷性不足。有限的自动化与DevOps的敏捷性研发理念冲突。

近几年 IT 行业发生的一个明显变化是，数据中心逐步向云计算转型，软件和软件工业由人工方式转向大数据和人工智能驱动，相应地，软件的设计、开发、运维也顺应数字化转型的思路开始向智能化转移。

而其中在企业生产经营中扮演 " 救火队员 " 角色的运维随着云计算的迅猛发展及服务器、软件模块等的急剧增长从手工运维迅速向智能运维迭代，从安全保障向提升生产力推进，俨然已成为数字化浪潮下新一轮企业竞争、资本投资的新风向。

数字化浪潮下，运维方式也在发展。云原生、微服务、DevOps、AIOps等新技术、新理念的出现正重塑运维行业。同时，随着IT产品和企业业务紧密结合，IT运维逐渐从“后台”走向“中台”。对于企业IT运维，保障业务连续性、业务体验，降低运维成本，提高运维效率成为关键。

AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)，即智能运维，是将人工智能的能力与运维相结合，通过机器学习的方法来提升运维效率。

在传统的自动化运维体系中，重复性运维工作的人力成本和效率问题得到了有效解决。但在复杂场景下的故障处理、变更管理、容量管理、服务资源过程中，仍需要人来掌控决策的过程，这阻碍了运维效率的进一步提升。而AI方法的引入，使得机器能够代替人来做出决策，从而让实现完全自动化真正意义上成为可能。

如今的企业可以将DevOps工具整合到他们的AIOps战略中，从而实现更快的数据收集、真正的可观察性和深度数据分析。

DevOps(Development和Operations的组合词)是一种重视“软件开发人员(Dev)”和“IT运维技术人员(Ops)”之间沟通合作的文化、运动或惯例。透过自动化“软件交付”和“架构变更”的流程，来使得构建、测试、发布软件能够更加地快捷、频繁和可靠。

目前，中国的 IT 运维服务商主要由原厂运维服务商、第三方运维服务商、ITOM/ITOA 厂商和 IT 基础架构系统集成商组成，正在朝着高效、专业的方向演变。

但也需承认的是，我国智能运维还处在起步阶段，未来还有广阔的发展空间。挑战在于智能运维需要高质量的标注数据，高效的数据标注方案才能减少人力、时间等成本的消耗，事半功倍。其次，在线系统本身具有规模性和复杂性，是需要长期投入的研究领域，未来任重道远。

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