aiops团队角色（ai团队名称）

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本文目录一览：

• 1、什么是 AIOps？
• 2、AIOps时代到来了，我们要如何应对？
• 3、AIOps是什么？和AI有什么关系？
• 4、AIOps是什么？它与AI有什么关系？
• 5、AIOps究竟是怎么影响DevOps？
• 6、什么是devops

什么是 AIOps？

AIOps（即 人工智能 IT 运营 ）是应用 人工智能 (AI) 来改进 IT 运营的方法。 具体而言，AIOps 使用大数据、分析和机器学习功能来执行以下操作：

通过将多个单独的手动 IT 运营工具替换为单一的智能自动化 IT 运营平台，AIOps 使 IT 运营团队能够更快地作出响应，甚至主动处理慢速和中断事件，从而大幅减少工作量。

参考： 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。

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是什么？它与AI有什么关系？

现如今，AI 这个词已经被玩坏了。很多公司都声称自己在做 AI，但其实并没有。不过有另外一种新兴的 AI，各种类型的 IT 企业倒是可以尝试，而且完全不需要人工参与。

AIOps，也就是基于 算法 的 IT 运维（Algorithmic IT Operations），是由 Gartner 定义的新类别，源自业界之前所说的 ITOA（IT Operations and Analytics）。我们已经到达了这样的一个时代，数据科学和算法正在被用于自动化传统的 IT 运维任务和流程。算法被集成到工具里，帮助企业进一步简化运维工作，把人类从耗时又容易出错的流程中解放出来。人们不再需要在遗留的管理系统中定义和管理无穷无尽的规则和过滤器。

在过去的几年间，一些新技术不断涌现，利用数据科学和 机器学习 来推进日益复杂的企业数字化进程，“AIOps”（Algorithmic IT Operations）因此应运而生。Gartner 的报告宣称，到 2020 年，将近 50% 的企业将会在他们的业务和 IT 运维方面采用 AIOps，远远高于今天的 10%。

为了更好地理解 AIOps 和 AI 的区别，我们需要从头说起。

AI 简史

AI 一词用于描述机器（或软件）模拟人类认知的过程。也就说，机器学习像人类一样思考。40 年代，Alan Turing 掀起了 AI 热潮，但受限于计算机的计算能力，也只发展到今天的这个阶段。

问题是，我们为什么要让机器模仿人类？而为什么有些 AI 应用程序会比其他的更成功？发展 AI 的目的在于解决人类的问题，所以我们会看到像自动驾驶汽车、行为分析这类复杂的解决方案。

话说回来，IT 运维环境有一些不一样的地方。我们不会直接管理人类，我们与应用程序和基础设施打交道。而且它们可能更加复杂和不可预测，因为它们不是人类。

人类思维与机器思维

AIOps 的不同之处在这里体现出来。AIOps 的解决方案专注于解决问题，而且是通过使用基于算法的技术来高度模仿人类（而且以更快的速度和更大的规模）。算法的效率提升了 AIOps 的价值，而相对于人类的智慧——虽然是无限的，但不如机器来得高效。

当然，人类也能进行高效的 IT 运维。AIOps 的目的是为了让我们的生活变得更美好，但是当人类与 AIOps 参合在一起，它们之间的界限就会变得模糊。高级的 AIOps 会使用 神经网络 技术，它会向运维人员学习，然后尝试消除无聊的重复性劳动。

未来的公司

为什么公司需要 AIOps？现代的 IT 环境已经无比的复杂，而且千变万化，需要我们花费大量的时间和资源去监控、去诊断问题、去解决问题。很多公司处于被动的地位。但是如果他们使用了 AIOps，他们就可以利用先进的算法，花更多时间在其他更有意义的工作上，而不是重复地解决相同的问题，或者花时间管理规则和过滤器。

我们所说的规则，可以把它们简单地描述为“如果是这样那么就这么做”，它们能够应付简单的场景，但是很难扩展。相反，算法和机器学习提供了更加灵活的表达方式，不仅强大，而且健壮，能够应付不断变化的需求。这将带来更高的效率和更低的成本。对于厂商来说，他们面临的挑战在于将整个技术方案打包，避免把用户暴露于底层的复杂性当中。光是提供工具是不够的，企业需要招聘数据科学家而不仅仅是工程师。

前行之路

借助智能算法的技术优势，原先人工需要几个小时完成的任务现在通过自动化可以在几秒钟内完成，而且能够得到更好的结果。传统的 IT 运维需要管理大量的告警，极大地分散了企业的注意力，他们需要花很多时间解决无聊的问题，没有时间用于创新。使用 AIOps 可以解决这些问题，把运维人员从纷繁复杂的告警和噪音中解脱出来。各个行业的企业正在采用 AIOps，他们使用这项技术来改进客户的数字体验——银行、娱乐、交通、零售，甚至政府。

尽管 AIOps 还是一个新名词，但并不代表它只是未来的一种趋势而已。在这个数字的年代，任何使用传统技术来管理机器数据的组织要么忽略了信息的价值，要么已经让他们的运维团队不堪重负。随着数据的暴涨，CIO 们应该快速拥抱 AIOps。传统 AI 仍然会在某些领域发挥它的作用，而 AIOps 将为企业带来最直接最深远的价值。

AIOps究竟是怎么影响DevOps？

智能运维平台是将大数据与机器学习功能结合的软件系统aiops团队角色，主要对IT系统不断产生的数据量、类型和速度进行拓展性的采集和分析，以支撑IT运维的主要功能。Gartner在2016年就提出了AIOps，至今已经是第4年了。AIOps被认为是运维的发展必然趋势，自动化运维的下一个发展阶段，被很多人所推崇。在未来AIOps可以使得DevOps团队之间更好的协作，消除DevOps团队之间的孤岛，增强了跨团队的协作，并可以及时发现并迅速解决应用程序问题。影响的方面还有很多很多，aiops团队角色我知道也只是皮毛，aiops团队角色你可以去专业的公司咨询，听云经过13年技术深耕和市场培育，已经成为中国应用性能管理行业的领军企业，你可以去了解看看。

什么是devops

DevOps是IT服务管理的一种模式。过去的数十年间，IT运维发展经历了数个阶段。从早期的手工运维到标准化运维、自动化运维，到如今的DevOps、AIOps。

简言之，DevOps试图打通开发和运维的部门墙，从而打通整个IT价值交付的全生命周期，从产品需求到上线运维的全过程实现效率的提升。

DevOps最显著的作用是提高了企业产品的交付质量、缩短开发周期、减少故障。而降本增效是每一个公司在数字化转型之后的很大的挑战，DevOps无疑直击痛点。

而作为一名DevOps 工程师，除了要具备软件工程师基本的编程能力以外,还需要特定的人际交往、工具使用等技能。换句话说,DevOps 工程师需要“软”、“硬”技能兼备,具体如下:
一、沟通与协作技巧

DevOps 是一种横跨软件开发、测试和部署的协作方法。它将原本具有不同目标的开发、测试和运维小团队聚集在一起,以实现更高效和高质量的代码发布,这就要求 DevOps 流程中的不同角色之间不能有任何交流障碍。因此,良好的沟通技巧(无论是口头还是书面)对于优秀的 DevOps 工程师来说是必不可少的。

协作能力也很重要。DevOps 是团队合作的开发模式,每个工程师都是团队成员,需要在整个软件迭代过程中支持其他同事的工作。这不仅仅要求我们成为一名优秀的队友,还要在适当的时候给新人一些建议,包括但不限于指导和建议团队成员交付代码的最佳方式、编码时使用哪些工具以及如何测试最新功能。这就要求我们自身也要对这些 DevOps 流程中的必要技能有所了解。
二、熟悉和理解 DevOps 工具链
除了协作和沟通这样的“软”技能之外,DevOps 工程师还必须知道如何使用各种复杂工具协同工作以支持软件交付目标,这是成为一个优秀的 DevOps 工程师所必备的“硬”技能。
DevOps 工程师需要知道如何使用和理解以下类型工具的作用:

版本控制工具

详细地说,集合了代码审查、合并功能的版本控制工具是能让多个开发人员之间完美协作的主要DevOps 工具。由于 DevOps 流程汇集了来自各个部门的专家,所以他们需要了解源代码控制系统,以及系统跟踪不同应用程序中的更改。此外,它还维护应用程序的多个版本。
目前 DevOps 流程中常用的版本控制系统都基于开源分布式版本控制系统 Git,例如 GitHub、Gitee、GitLab 以及各大厂商基于 Git 定制的内源协作工具。
持续集成工具
持续集成(CI)是 DevOps 的关键技能之一,它是构建 pipeline 的重要部分。DevOps 要求运营和开发团队使用统一的系统。因此,持续集成所做的就是将开发人员的代码与 master 合并在一起。有了这样的技巧,就可以有效地合并数据。因此,DevOps 工程师一定要知道如何使用一些常用的 CI 工具,例如 GitHub Action、Jenkins、Bamboo、TeamCity、Travis CI 等。

容器与编排工具

容器作为现代微服务与云原生架构的核心技术,提供了关于 DevOps 的三个基本功能,包括持续的实验、流动和反馈。容器技术的不可变基础设施实现了操作系统层虚拟化,不仅方便运维程序升级和部署,还升华成了向应用代码隐藏环境复杂性的手段,成为推广分布式服务的必要前提。

目前,Docker 仍然是应用最广泛的容器技术,而以容器编排引擎 Kubernetes 为核心的云原生技术栈则是各大互联网企业构建容器技术基础设施的事实标准。

自动化工具

自动化是软件开发过程中必不可少的要素之一。几乎所有的手工任务都可以使用各种脚本语言自动完成。例如,Ruby、Bash、Python、Node、Shell 等等。可以说,使用自动化开发工具已经成为了很多 DevOps 团队加快开发和部署过程的关键。想要成为 DevOps 工程师,掌握自动化工具很有必要。
监控和报警工具

DevOps 持续集成和持续部署的实现离不开持续监控的辅助作用。许多微服务都是由数百个组件组合而成,其中一个服务的故障可能导致整个系统崩溃。当然,手动找到核心故障问题是很复杂和耗时的。其中一个解决方案就是持续监控关键特征,如 RAM 使用、请求数量、异常数量和存储空间。因此,需要根据系统的关键特性设置一个警报系统。例如,当存储空间使用率达到 80% 时应该触发警报,以便 DevOps 运维开发人员可以在整个系统崩溃之前解决问题。

三、具有成熟编码标准的特定编程技能

然编程能力是每个开发者最基本的能力,但 DevOps 工程师在这方面仍然有一些更特殊的要求。

通常来说,DevOps 工程师需要在专精 1-2 门编程语言的基础上熟悉多种语言,例如 Java、JavaScript、Ruby、Python、PHP、Go 等,这是由微服务时代同一系统不同服务可以由不同语言、不同框架实现的特性而决定的。DevOps 工程师至少需要了解这些语言的特性并具备在操作系统环境中编写和调试它们的能力。

四、技术支持和维护技能

优秀的 DevOps 工程师不仅需要开发方面的技能,有时还需要为客户提供维护和技术支持。这意味着 DevOps 工程师应该乐于为内部和外部客户提供支持,并在出现问题时进行故障排除。

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