内容简介:得益于 IT 外包服务的发达,现在的运维已经不包括搬机器上架、接网线、安装操作系统等基础工作,运维人员一般会从一台已安装好指定版本的操作系统、分配好 IP 地址和账号的服务器入手,工作范围大致包括:服务器管理(操作系统层面,比如重启、下线)、软件包管理、代码上下线、日志管理和分析、监控(区分系统、业务)和告警、流量管理(分发、转移、降级、限流等),以及一些日常的优化、故障排查等。随着业务的发展、服务器规模的扩大,才及云化(公有云和混合云)、虚拟化的逐步落实,运维工作就扩展到了容量管理、弹性(自动化)扩缩容
得益于 IT 外包服务的发达,现在的运维已经不包括搬机器上架、接网线、安装操作系统等基础工作,运维人员一般会从一台已安装好指定版本的操作系统、分配好 IP 地址和账号的服务器入手,工作范围大致包括:服务器管理(操作系统层面,比如重启、下线)、软件包管理、代码上下线、日志管理和分析、监控(区分系统、业务)和告警、流量管理(分发、转移、降级、限流等),以及一些日常的优化、故障排查等。
随着业务的发展、服务器规模的扩大,才及云化(公有云和混合云)、虚拟化的逐步落实,运维工作就扩展到了容量管理、弹性(自动化)扩缩容、安全管理,以及(引入各种容器、开源框架带来的复杂度提高而导致的)故障分析和定位等范围。
听上去每一类工作都不简单。不过,好在这些领域都有成熟的解决方案、开源软件和系统,运维工作的重点就是如何应用好这些 工具 来解决问题。
传统的运维工作经过不断发展(服务器规模的不断扩大),大致经历了人工、工具和自动化、平台化和智能运维( AIOps )几个阶段。这里的 AIOps 不是指 Artificial Intelligence for IT Operations,而是指 Algorithmic IT Operations (基于Gartner 的定义标准)。
基于算法的IT运维,能利用数据和算法提高运维的自动化程度和效率,比如将其用于告警收敛和合并、Root 分析、关联分析、容量评估、自动扩缩容等运维工作中。
在 Monitoring(监控)、Service Desk(服务台)、Automation(自动化)之上,利用大数据和机器学习持续优化,用机器智能扩展人类的能力极限,这就是智能运维的实质含义。
智能运维具体的落地方式,各团队也都在摸索中,较早见效的是在异常检测、故障分析和定位(有赖于业务系统标准化的推进)等方面的应用。智能运维平台逻辑架构如图所示。
智能运维平台逻辑架构图
智能运维决不是一个跳跃发展的过程,而是一个长期演进的系统,其根基还是运维自动化、监控、数据收集、分析和处理等具体的工程。人们很容易忽略智能运维在工程上的投入,认为只要有算法就可以了,其实工程能力和算法能力在这里同样重要。
智能运维需要解决的问题有:海量数据存储、分析、处理,多维度,多数据源,信息过载,复杂业务模型下的故障定位。这些难题是否会随着智能运维的深入应用而得到一定程度的解决呢?
作者:博文视点
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