做IT运维的，哪有人不疯的

网飞最新的剧集《怒呛人生》大受欢迎的一大原因就是：发疯。

在2023年，发疯已经从一种人身攻击，拯救语言匮乏的恶评转移成一个中性词，在某些语境下，等同于冒犯、破罐子破摔。连快乐都不敢的东亚人，为啥发疯会成为一种集体流行，多半还是来自于发疯者本人，自带一种奇异神色：激昂、亢奋，好像经历了一种前所未有的快乐。

有没有一种可能，在“发疯”的路上，你我都是追梦人？

尼采说，世界是巨大的精神病院，但不是每个人都能找到合适的床位。

听到字节员工辞职去公园卖淀粉肠，大家一致评价：疯了。

看到同事花200块买彩票，摇头叹息：疯了。

更别提整顿职场的00后小英雄。这些事，多少带来些“爽文” 的快感。

人哪有不疯的，硬撑罢了。

就像一贯正经、理性的运维工程师，偷偷对着设备碎碎念：6月，请你对我好一点。路人听闻噤声闪开，眼神迟疑的交流：好好一个人，说疯就疯呐？

在IT互卷的路上，同行彼此互为参照系不断自我纠正，没有人会是赢家，因为无论何时何地，都没有确定的happy ending，毕竟哪有系统不出错，设备不出问题的呢？这也正是我们通过工具来解决问题的关键所在。

细数传统运维的弊端，总结起来无非是：人少事多压力大。

1、人力紧缺

出于成本和技术方面的考虑，运维岗位的人员总是匮乏资源，一方面运维工作对人员的技术要求高，信息掌握要全面，另一方面是运维工作繁琐、工作量大且责任重，加上近年来运维需求不断演变升级，人力越发变成稀缺资源。

2、被动运维

依赖人工巡检来检查设备是否正常运行，工作量大且通常问题发现滞后，发现异常故障，难以准确定位、处理效率低。

3、难度上升

数字化浪潮推进，企业系统和设备呈倍数增加，依赖传统人力运维的方式，显得力不从心，无法准确获悉设备、系统实时的运行健康状态，一旦出现故障，在根因分析和故障解决的过程中，需要投入大量的人力和时间。

回归我们用户运维工程师需求，以实现事前智能预警、事后快速定位的智能运维目标，来减轻运维压力，降低运维成本，提高设备、系统运行稳定性。具体实践通过这些功能完成。

1、实时监测

构建全链路的监控系统，打破各设备和系统之间的数据壁垒，将多类型设备信息和参数统一保存到一个平台进行管理和维护。实时监测设备运行状态，一旦发现异常，快速定位并通知运维人员处理，减少设备停机风险，保证设备安全持续运行。

2、智能预测

自动化故障检测和预警功能，检测判断设备在运行过程中是否存在隐患，快速定位异常，发起异常告警、及时通知相关运维人员，辅助查找故障原因。利用AI机器学习算法，预测未来趋势、容量需求和潜在问题。根据历史数据和趋势预测，有助于提前优化资源分配、规划可扩展性决策。为降低风险、提高性能和增强整体系统可靠性提供依据。

3、根因定位

当复杂的 IT 环境中出现问题，根因定位既耗时又充满挑战。AIOps 通过自动关联来自多个来源包括日志、事件和指标的数据来简化这一过程。利用网络拓扑快速识别模式和关系，准确查明事件的根因及影响范围。大幅缩短故障解决时间 ，将业务影响降至最低。

4、优化流程

AIOps 的一个关键优势是它能够自动执行日常任务和工作流程。例如自动执行事件分类、解决和补救流程。为团队腾出宝贵的时间来专注于战略计划和创新，提高效率并降低人为错误。

5、机器学习持续改进

机器学习算法不断学习和适应不断变化的 IT 环境。能够分析历史数据、用户反馈和性能指标，来改进其模型和算法。这种迭代学习过程能够提供更准确的见解、改进异常检测并适应随时间变化的业务需求。

科技为人，应该释放技术的善意，为用户提供更高效、更低成本的技术服务。利用人工智能、机器学习，AIOps 可以实现智能监控、自动化根本原因分析、预测分析和工作流优化。使用户工程师能够主动管理 IT 运营、增强系统可靠性并提高运营效率。对于希望在当今动态技术领域保持领先地位的企业而言，是一项降本增效的技术投入。

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