罗定智能运维平台招聘网（罗定工作招聘）

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本文目录一览：

• 1、智能运维就是由AI代替运维人员？
• 2、运维真的是整个IT行业技术含量最低的岗位吗？
• 3、运维的运维行业前景
• 4、为什么说智能化运维保障了企业数字化转型？

智能运维就是由AI代替运维人员？

AIOps智能运维并不是完全取代传统的运维人员，而是对于已经构建的传统集中监控系统首先是一种赋能的作用，也就是新建立的AIOps智能告警系统可以和既有的系统协同工作，这里会有一个并存的过程；在第二阶段，就可以随着智能监控的日益成熟逐步完成转型，也就是将主要的工作舞台迁移到智能集中监控系统；当然，对于还未构建集中监控的企业，完全可以换道超车，直接建立具备智能运维能力的集中监控系统。
在运维管理中，运维管理者和智能运维的关系应该是相辅相成，各取所长，而不是互相替代的关系。可以理解为，智能运维是一种特殊的“人”，运维管理者要能用其所长。
比如说以智能告警为例，机器学习算法的能力是人难以企及的，“他”可以从时间维度、拓扑维度甚至告警语义的维度去洞察原始告警的相关性，并且把所发现的结论以友好的方式展示出来，消除人类识别数据能力的不足和可能存在的盲区；
而运维管理者，则可以利用专业知识和经验，对于洞察的结果进行判断，因为对于自身业务逻辑最清楚的莫过于具体运维者，而且人的思维具备一种机器所无法企及的发散性，这对于利用经验判断尤为有效。这样的人机互动和闭环使得运维管理者和智能运维工具各自发挥所长，从而达到最卓越的成效。

运维真的是整个IT行业技术含量最低的岗位吗？

在互联网行业，运维一直是一个被深深误解的位置，以至于很多人认为IT行业运维的技术含量很低，其实并非如此。

从本质上讲，运维其实就是你用自己的技术储备知识的岗位，保证你管理的IT服务能够正常运行。

在商业上也是一样。软件工程师的任务是通过编写代码将软件以图形化的形式提供给用户，而运维工程师的任务是使软件在计算机或系统上正常运行。但是一旦软件出现问题，大多数人想找的是软件工程师，而不是运维工程师。

就像我们盖房子一样。产品开发负责房子的规划，设计师负责房子的外观设计，开发工程师负责建造房子，运维负责打好房子的地基。而打好地基，并不意味着简单地挖个坑。里面的技术含量很高。必须彻底研究坑的大小、深度、大小、湿度等。

房子盖好后，大家只会关注房子盖好后的风格。很少有人会注意房子的地基，但是一旦房子倒塌，大家就会怀疑地基是否牢固，运维这时候就出来了。回到平底锅。

很多人片面地认为运维没有技术含量。这其实是一种错误的认识。因为运维也是分很多层次的，就看你达到了哪个阶段。基本上，现在一个运维除了掌握基本功，如果你还可以掌握云计算技术和一门编程语言（比如Python语言最适合运维人员），那你就已经是高人了级别，基本上是全栈开发运维人员。这种运维不用担心找不到工作，工资自然比其他普通运维高。

我自己在大公司和小公司都待过。我觉得主要是初级运维太多了，他们做了很多根本不能叫运维的事情。总结了以下几点：

运维必然会做基础工作，比如部署服务，上线，甚至搬机器，重装系统等等。但是运维不能只做这个，所以如何在剩余的时间内做有利于运维技术提升的事情就显得尤为重要。

举个简单的例子：当你做研发的时候，你在其中处于什么位置，你如何体现你的价值和技术能力？如果没有，你基本上是在帮助别人。

广泛的范围包括：硬件、网络、操作系统、数据库、存储、开源软件；职责：部署和调试各种功能，如ldap、samba、nagios等；进一步细化的分工还包括：压力测试、性能优化、内核参数调优、系统问题跟踪等。

很多运维要在不同层次上做太多的事情，导致很多事情只是完成任务，缺乏深入研究，当然也可能缺乏深入研究场景。

其实和第一点关系比较大，因为目标本身没有足够的规划，总结性的介绍不够，技术的提升也比较有限。

举个真实的例子，我认识一个做运维7年多的人。这期间，他在几家公司干了很多事，时间也不短。通常情况下，会有相当多的积累。前段时间，我正要推荐他在内部击球时，我查看了他的简历。我有几个感受： 整个简历都是描述性词汇，没有数据支持；项目工作全是叙述性描述，充满服务搭建和问题解决，没有技术点；唯一的技术工作是一笔带过，没有方案选择和技术能力体现，技术水平无法体现；

我自己也面试过很多人，说实话，这种简历离及格还差得很远。应聘公司拿到这样的简历，怎么能快速的了解到你就是公司需要的人？

如果我们不知道运维的具体内容，我们无权评价运维的技术含量。一般来说，互联网公司的运维内容分为两个层次：

简单的说，就是部署服务、维修电脑、安装系统、安装软件、处理网络问题等等，做各种家务活，甚至弄个路由器、剪网线。

网络运维，即网络工程，必须精通各种网络协议和架构，Cisco、华为、H3C路由和交换，至少两项；

数据库运维，数据库运维应该理解为DBA，至少要精通，并且要精通数据库；

操作系统运维必须精通操作系统，了解操作系统内部工作原理，了解一些硬件知识，了解网络协议进行故障排除；

还有很多其他的事情，比如服务器运维，都需要覆盖面广，同时拥有多种技术；

运维技术差，可能只是因为公司小，如果公司规模小，大家看到的运维工作只能是表面和基础的工作，现在很多运维岗位都被云服务取代了。运维的内容是在云平台上运行软件。

事实上，有人认为在平台上操作软件很简单，但实际上，如果没有计算机相关知识的积累，很难知道云平台上的功能实现。在这方面，技术含量不低。

如果公司逐渐成长为大型公司，运维的价值就会凸显。比如云资源和离线资源的管理、数据库管理、网络管理、计算资源、网络资源负载、调度处理，都需要丰富的计算机理论知识和实践经验，否则无法提供稳定、上层的可靠服务。

作为一家提供互联网服务的公司，用户能否稳定可靠地使用互联网服务，是他们生活的基础。想象一家公司每三天失败一次并且服务不可用。虽然强调了运维的存在，但大家还会相信你的产品吗？

运维功能：

首先，BAT在运维上的分工更加细化。通常，系统、数据库和应用运维是完全分离的。因此，它可能更侧重于功能，当然涉及的范围肯定会很窄。

在工作职能方面，运维主要围绕可用性、效率提升和成本控制三个主要方面，与公司和研发目标密切相关。运维所做的大部分工作都是基于这三个目标。拆卸。

在技术改进方面，主要是以项目的形式，利用对服务的理解和技术方案来解决常见问题。

技术工作：

以服务可用性为例。这不仅仅是处理警报。操作时要小心。就像编写一些自动化工具一样简单。

在工作方式上：

严格按照既定计划安排工作、审查、总结。分工的实施是否有明确的规则，什么时间维度准确到季度？月？星期？天？我多久回顾一次？

结合这些方面，BAT运维的同学才有可能实现快速的技术提升。这是我所看到的。

最后说一下运维方向：

为了在运维方面有一个光明的未来，需要几个要素：

至少是已经发展起来并具有一定机器规模的业务。没有必要在这里击球，但选择适合您的。

很多人不喜欢处理问题，然后只想着做高大上的事情。我不想告诉你这个结果，但它没有接地，他们制作的东西没有使用，等等。

所以我觉得运维架构师一定是一个懂业务、熟悉业务、非常熟悉的人。我身边也遇到过这样的人。他们级别很高，通常不处理任何问题，但在关键时刻（例如出现问题时），他可以快速找到关键点并解决它们，有些细节甚至比您还要多。明白了，不得不佩服。运维一定是这样的人！

就算每天重复上线、处理故障问题、响应需求、开发维护脚本，也无所谓。关键是你有没有从你做过的问题中看到业务和运维中的痛点，并使用现有的。技术方案，处理解决！

有很多问题，并不是说解决了很多问题就是一个伟大的人。问题的关键在于如何解决问题，同时体现你的整体视角和技术能力。

举个最简单的例子，一台机器的磁盘快满了。这一定是一个特别小的问题。运维同学应该经常遇到。

如果你只检查磁盘使用情况，然后删除数据或调整删除磁盘的脚本，那是最糟糕的文件；检查磁盘使用情况，确认是单机还是批处理机有问题，为什么此时报告，确认清楚可以解决，这是一个更高的层次；我查看了磁盘占用，彻底发现了磁盘增长的原因，但发现磁盘增长是不可控的，现有的数据删除方法无法避免报警。那么有没有办法保证重要数据正常保留时磁盘不会报警呢？然后用技术方案解决，这是更高的层次。 . . . . .有很多这样的例子。

你会发现运维其实就是利用你对系统、网络、硬件、规格、服务的熟悉，结合专业知识，用技术方案解决一系列研发测试无法解决或无法解决的常见问题。单独解决。并且可以形成工具、平台、框架，最终为运维部门甚至公司创造价值。这是一个很棒的操作和维护。

所以还是同一句话：没有技术含量低的岗位，全看你怎么做。

随着时代的发展，我们现在使用的任何技术，很多事情都可以通过云计算解决，也有相应的产品和方案来解决，云计算也对运维产生了一定的影响。新的发展趋势由此而来。

第一个是从IOE到开源X86。其实去IOE也有一段时间了，为什么要去IOE？ 2008年，全网印象比较深刻。当时，安全已逐渐上升到国家层面。此外，中国本土环境也日新月异。国产化需求和自主研发能力越来越强。一个强大的内部基因被定位。此外，还考虑到无论是国家层面还是企业层面，各行业都希望灵活控制结构的能力。这也是这个行业本地化的需求，这也是去IOE的第二个理由。从长远来看，IOE架构和非IOE架构会长期共存，因为技术系统的升级不是一两天就能解决的，尤其是一些核心数据库、核心应用、核心系统的核心系统。当年经常部署在IOE框架下。

第二个是运维自动化和智能化。这个已经提了好几年了，从接触实践到现在大概有五六年了，现在还在提。事实上，很多行业一直在迭代优化运维的自动化和智能化。它确实可以为我们的运维带来很多优势和优势。

第三个是双态IT运维。在传统向互联网和移动转型的过程中，一方面为了保证现有业务的运营，另一方面为了适应这种新的IT技术的变化。

第四个是研发与运营的融合，即DevOps。 DevOps 在过去的两三年里已经渗透到了千家万户。其核心理念包括精益管理、敏捷等理论，通过持续交付、持续集成工具链，以及一些轻量级的IT服务管理。基于这些概念和工具，形成了从研发到运营的全流程体系。IT运维效率更高，迭代更快，反馈更快，更好地满足内部业务需求和用户需求。这也是研发运营一体化理念的价值所在。

第五个是整合云资源，提供一个更大的平台来支撑大数据、AI智能、运维等一切各行各业 这也是互联场景的一大趋势。这对运维来说既是挑战，也是机遇。为什么？因为这个行业在不断变化，技术也在不断变化，只要顺应大势而变，我们就站在时代的潮流中。

如果我们在之前的运维理念上还是保守的，不上云，不摸云，那你肯定被淘汰了，因为我十年前很难部署一个数据库，各种配置，各种调用，现在就可以直接打开一个RDS，进行优化，集群就完成了。在效率和稳定性上，分分钟达到我们传统的运维水平，这也是我们运维要面对的大势所趋。

基于此，云原生的概念在过去一两年比较流行。事实上，它是对现有云架构系统技术栈进行更深更广的整合，采用Devops、微服务、敏捷的概念，采用类似中国大陆和台湾的概念或者开放的概念来构建和重塑技术体系，更好地支持新业务的快速迭代开发，这其实和DevOps的概念有很多相似之处。

第六个是数字化。这也是近两年在中国的热门话题。事实上，它也是。我们曾经建设过各种各样的信息化，建设了很多系统和平台，但往往也搭建了很多障碍，导致我们很多信息系统不可用，业务碎片化。组织也支离破碎。数字化要解决的问题是通过底层的数据和算法构建新的服务，打通我们的业务。这就是数字化要解决的问题。

大体上讲了这么多趋势，当然也有一些，大体是一样的。以前是用硬件，现在是软件自动定义；过去用服务器，现在用云，我们现在用云，未来可能更混合。云端，云端整合；以前是技术运维，现在从事技术运维的整合；另外，同样重要的是，无论我们现在做什么，网络空间安全现在都提升到了国家层面，在企业里面也提供了企业的最高点，这个网络安全是IT的一个标准。

运维的运维行业前景

根据艾瑞咨询数据显示，2021年中国IT服务将突破万亿大关，其中，IT运维市场规模在2021年达到2941.2亿元，预计2023 年达到3236.4 亿元，2020-2023 年的年复合增长率为 11.7%。

同时，根据IDC和智研咨询数据等平台公开数据显示，从2018年至2022年，全球ITOM行业市场规模将以8.58%的年均复合增长率高速增长，预计到2022年ITOM市场规模将达392.98亿美元。其中，中国ITOM市场在2020-2023年的年复合增长率为10.7%，到2023年市场规模将达到165.7亿元。

目前规模最大的赛道是ITOM，ITOM属于传统运维，随着发展以数据为核心的运维分析出现，演变成ITOA，后来又提出了智能化运维（AIOps），目前肯定还是ITOM占市场的主体。举个例子，如果中国购买ITOM相关软件的企业有1万家，那么市场上购买ITOA的只有500~1000家，后者市场渗透率不足10%。不过ITOA、AIOps会是未来增长最快的两个方向。

当下的IT运维市场中有两种主流的商业模式，一种是从单点同质化的产品走向全栈一体化解决方案，一种是聚焦单一产品或赛道，做专、做精。擎创科技属于后者。因为智能运维这一领域的产品需要长时间的技术积累，以及在高质量用户处落地实践总结经验，才能够成就市场认可的产品，并不是一朝一夕就能完成。另外，随着云原生的发展，IT运维在云端的落地也越来越多。现在，IT运维的发展正处于螺旋式的上升期，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。

擎创科技，作为国内首批智能运维领域的解决方案提供商，将持续锚定赛道，用心服务用户，不断根据落地反馈来优化升级解决方案，助力客户完成从传统运维到智能运维的转变，也希望真正的智慧运营能够早日到来。

为什么说智能化运维保障了企业数字化转型？

著名科技趋势分析组织Gartner将数字化转型细分为信息数字化、业务数字化两个方面。在企业的业务流程中，对于已经由信息技术支撑的业务品种来说，信息数字化即通过相应的技术令其过程数据得以留存，并利用其提升及优化业务运行效率罗定智能运维平台招聘网；而对于不具备信息技术支撑的业务品种，就需要通过新技术的运用构建相应的数字化业务。

无论是信息数字化，还是业务数字化，在其背后都会涌现日益复杂的业务系统、基础架构和日益增长的运维数据，这对于企业运维而言，都是非常巨大的挑战。

在传统运维方式下，工具众多但各自为政、数据处理和实时分析能力薄弱且依赖于经验和规则，导致故障的根因定位十分困难，解决问题效率非常低下，运维的实用性就大打折扣。因此必须借助一定的手段和方式，如对客户的IT运维数据实现全量的集中化管理，实现数据实时处理、智能分析和预测，进行多维度高效根因定位。

而这些都是智能运维AIOps所具备的。智能运维相对于传统运维模式而言，能够在四个方面有本质的效能提升：

运维数据治理。通过高性能实时处理的数据平台广泛采集、处理和分析数字化业务运行过程中的多样化运维数据，包括告警、指标、日志、配置以及运维工单等类别，不仅提升罗定智能运维平台招聘网了运维大数据的治理能力，优化罗定智能运维平台招聘网了数据质量，而且为进一步激活运维数据的价值打下了良好基础；

业务数字化风险。使运维人员不仅提升了历史运维数据的分析能力并且能够对实时数据进行异常检测和问题预判，有效降低数字化业务的运行风险，提升可用性、稳定性；

运维人力成本。使真正意义上的跨域根因定位成为可能，降低对专业运维人员经验技能的依赖，迅速缩短故障排查时间并有效降低人力成本；

业务侧影响力。以业务视角利用多元化数据提高运营分析和决策能力，比如端到端的分析业务交易状态，提供给业务、客服部门及时反馈和决策支持依据，充分增强业务影响力；

所以，智能运维是一种全新的数字化运维能力，也将是数字化转型的必备能力。

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