云计算aiops（云计算运维工程师）

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本文目录一览：

• 1、AIOps是什么？
• 2、AIOps是什么？和AI有什么关系？
• 3、AIOps时代到来了，我们要如何应对？
• 4、相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里？
• 5、为什么很多大型企业都在采用AIOps?
• 6、云计算运维人员将面临哪些新趋势？

AIOps是什么？

AIOps，顾名思义是将AI赋能于IT运维管理。国际权威咨询机构Gartner在2016年的报告里首次提出AIOps的概念。

传统的IT运维工作，大多是借助监控软件查看数据，并依赖运维人员的经验进行根因定位和排障。有了AI的加持后，可以借助AI算法提前发现数据中的异常，并通过数据串联锁定可能根因，大大缩短故障处理时间、提高运维效率。

经过多年来的发展，越来越多的大中型企业投入智能运维AIOps的部署，以应对企业数字化转型带来的数据量暴增、系统架构复杂带来的运维挑战。

Gartner在其2022年的AIOps报告中也指出：Yes, There is no doubt: There is no future of IT operations that does not include AIOps. 毫无疑问，不包含AIOps的IT运维不会有未来。

相信在不久的将来，传统运维将渐渐被智能运维AIOps所替代。

通常，AIOps智能运维系统包含这几个功能模块：

AIOps是什么？和AI有什么关系？

我们现在提到的 AI，更多的是依赖机器学习（包含深度学习）算法的实现的 AI 场景，或者说机器学习算法只是实现 AI 的其中一种手段。了解了上面的概念，再回到 AIOps 上来，拆分为 AI + Ops 会准确一些，也就是 Ops 与 AI 相结合可以做的事情。
AIOps 涉及的技术，从 AI 的角度，主要还是机器学习算法，以及大数据相关的技术，因为涉及到大量数据的训练和计算，从 Ops 的角度，主要还是运维自动化相关的技术。另外 AIOps 一定是建立在高度完善的运维自动化基础之上的，只有 AI 没有 Ops，是谈不上 AIOps。

AIOps时代到来了，我们要如何应对？

在当前数字化转型的浪潮下，企业 IT 运维方面的投资规模将逐步增加，IT 运维的关注方向也将逐步从自动化运维向智能化运维发展。伴随着企业规模扩大，业务模式更新，以及云计算、大数据、人工智能等新技术应用，AIOps智能运维能力已在科技、互联网、金融、电信等行业逐步落地应用，并呈现出多样化的发展趋势。

目前国内AIOps智能运维的发展现状是：

1. 多数企业近年来在运维方面的资金投入仍处于增长阶段。近 4 成企业运维方面年平均投资规模超5000 万元，投资规模在 5000 万元-1 亿元的企业占比 11.24%，1 亿元-5 亿元 的企业占比 13.45%。

2. 超半数企业在实现自动化运维、自动化部署的基础上进一步增强监控、运维智能化能力。 根据本次调查显示，61.21%的企业选择优先关注和投资 DevOps 自动化部署，52%的企 业选择优先关注和投资升级监控和 AIOps。

3. 智能运维已经在各行业逐步落地应用，特别是在科技、互联网、金融、电信几大领域应用效果十分显著。根据本次调查结果，科技和互联网行业受访者所在企业表示已建立了智能 运维平台并形成了相关评价体系分别占比 49.64%和 37.96%，其次是银行占比 28.99% 和电信企业占比 25.97%。 

4. AIOps 仍处于初期发展阶段，受访者对目前 AIOps 能力水平的评价与期望超过其所在企业实际应用的情况。从整体来看，30.27%的企业自评目前处于辅助智能化运维阶段，28.61%的企业自评处于进阶智能化运维阶段。

未来，AIOps 将是运维发展的必然趋势，也将是增长最快的方向。根据Gartner预测未来3-5年内，可观测的智能运维能够达到成熟期。

尤其对于中大型企业来说，企业的数字化转型成功与AIOps智能运维建设密不可分。基于这种情况，企业应该及早布局，才不会落于人后。

相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里？

作为一种将算法集成到工具里云计算aiops的新型运维方式云计算aiops，AIOps 可以帮助企业最大程度地简化运维工作云计算aiops，把 IT 从耗时又容易出错的流程中解放出来。

有了 AIOps云计算aiops，当 IT 出现故障隐患，运维人员不需要再等待系统发出故障告警，通过内置的机器学习算法以及大数据技术，就能自动发现系统的各类异常，从而实现从异常入手判断故障发生的可能性、严重性和影响，依赖机器对数据的分析结果，判断最佳的应对方案。

由此可以看出，基于 AIOps 的管理方法对监控式运维的底层技术实现了颠覆。传统 IT 运维管理工具更为关注突发事件（即告警）、配置和性能，而 AIOps 则更加关注问题、分析和预测，二者可谓互相补充相得益彰。

对 IT 运维人员而言，当一条告警被确认的时候，不但意味着你第一时间发现了业务故障，更意味着在故障发生的这一刻，业务已经受到了影响。而随着 AIOps 的出现，IT 部门可以通过机器学习和算法技术，事先发现 IT 系统的运行异常，提前进行故障的防范甚至规避措施，确保业务故障不出现或者少出现，这些对于 IT 和业务部门来说意义重大。

为什么很多大型企业都在采用AIOps?

这是因为目前，IT运维管理面临着两难境地的巨大挑战，一方面要降低成本，另一方面其复杂度又不断攀升。主要体现在数据量巨大、数据类型繁多和数据生成速度快三个维度：

IT基础架构和应用程序产生的数据量快速增长（年增长2-3倍）

机器和人工生成的数据类型越来越多（例如指标、日志、网络数据和知识管理文档）

由于采用了云架构和其他临时性的架构，数据生成速度不断提高，IT架构内变化速率也在提高

鉴于现代企业所需的洞察力，对这三个维度进行权衡的代价将相当巨大。因此，越来越多的客户对AIOps越来越感兴趣，并想通过大数据和机器学习技术来分析服务台的有效性，以此参与到故障和问题解决流程中去。IT组织还开始在DevOps环境中探索AIOps，将其作为持续集成/持续交付（CI/CD）周期的一部分，便于在部署之前预测潜在的问题，并检测潜在的安全问题。

AIOps分析的应用超越了其最初的使用范围，而成为IT运维中事件关联和分析的最佳解决方案。

如何通过AIOps手段增加运维效能和降低运维成本，对于企业来说都是很大的挑战。而致力于智能运维AIOps领域的擎创科技，已经为国内多家银行和证券用户成功部署夏洛克AIOps平台，助力企业运维降本增效：

强大自研数据采集器：支持Linux、Windows、AIX等多种系统，可采集除日志外的性能数据、网络数据、CMDB数据等各类数据；

创新的数据流处理方式：单数据流峰值每秒采集350000 条，可处理日增数据30TB；

人工智能算法：与复旦大学运维实验室共研10+种人工智能算法，异常检测和根因定位更容易。

目前，AIOps主要用于IT运维，且在企业中日益占据主导地位，而一些成熟的组织已正在利用该技术为企业领导者提供决策支撑。企业基础设施与运维负责人应该尽早启动AIOps平台部署工作，优化当前的性能分析，并在未来两年至五年内扩展至IT服务管理和自动化领域。

云计算运维人员将面临哪些新趋势？

1、企业IT系统越发复杂，运维挑战更大，需要实现更高程度的自动化
随着数字化升级的深入、业务的增长，企业的IT系统日趋复杂，林林总总的网络设备、服务器、中间件、以及业务系统微服务化等让IT运维人员难以从容应对，即使加班加点地维护、部署、管理也经常会因这样或那样的故障而导致业务的中断，严重影响业务的正常运行。
同时，市场竞争变得越来越激烈，企业业务迭代需提速，以抢占市场先机，互联网行业尤为明显。产品市场化或迭代的速度成为产品成功至关重要的一个条件，如何更好地支持业务的快速迭代就成了运维人员又一压力。显然，人工的运维方式难以为继，于是国内运维行业开始寻求自动化。
工欲善其事必先利其器。随着技术的发展和自动化运维工具的出现，包括事件监控预警、自动化部署、自动化编排以及自助诊断等工具，为运维效率的提升提供了可能。
2、云计算的诞生和大规模普及，带来了运维对象、运维工具甚至是技能的变化，DevOps趋势引起关注
一般，很多企业会把运维部门的工作分成两个层级：一是基础设施运维，主要是针对企业IT基础设施的管理，包括服务器、交换机、网络等物理资源的监控、报警、维修上线等;二是应用运维，主要是针对企业具体业务的运维，包括某些业务应用的上线下线、发布部署和扩缩容等。
从业务的维度来说，应用运维的效率提升能更直接地加快业务迭代的效率和增长速率;基础运维则是根基，自建数据中心的企业，其运维的主要工作侧重于基础设施。
云计算具有“软件(或服务)定义一切”的特点，云厂商基本承接了底层基础设施的维护与虚拟化的工作。上云之后，企业运维的主要对象则从硬件(服务器等)，转向了面向服务API的运维，包括主机运维和应用运维，提倡自动化的部署流水线和持续交付的DevOps愈发受到关注。
3、人工智能与大数据兴起
到近几年，运维时兴概念不止于DevOps，还有各种DataOps与AIOps。这些都反映了运维领域智能化、数据化运作的需求。
智能化实际上是自动化的更高追求，可以进一步释放运维人员的时间。人工智能热潮卷到一切实现能够自动化的领域，运维领域也不例外，这必然是发力的重要方向之一。不过，在大多数企业还未完全实现大规模的自动化，甚至初步的代码化时，智能运维实际上有点遥远。 关于云计算aiops和云计算运维工程师的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 云计算aiops的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于云计算运维工程师、云计算aiops的信息别忘了在本站进行查找喔。