智能运维 述职（运维岗位述职报告）

本篇文章给大家谈谈智能运维 述职，以及运维岗位述职报告对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享智能运维 述职的知识，其中也会对运维岗位述职报告进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、智能运维是什么？
• 2、运维的工作内容有哪些？
• 3、有人知道智能运维是什么？
• 4、智能运维服务都有哪些功能以及效果呢？

智能运维是什么？

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？我们会在下一篇文章中逐步展开这些问题，并提供一些解决方案。
本文选自《智能运维：从0搭建大规模分布式AIOps系统》，作者彭冬、朱伟、刘俊等，电子工业出版社2018年7月出版。
本书结合大企业的智能运维实践，全面完整地介绍智能运维的技术体系，让读者更加了解运维技术的现状和发展。同时，帮助运维工程师在一定程度上了解机器学习的常见算法模型，以及如何将它们应用到运维工作中。

运维的工作内容有哪些？

运维的职责覆盖了产品从设计到发布、运行维护、变更升级及至下线的生命周期，各个阶段的职责包括：

1、产品发布前

这个阶段运维工程师的职责是参与设计并把有关运维准入，主要包括：

（1） 产品的业务熟悉；

（2） 产品架构设计的合理性评估，包括是否存在单点，是否可容错，是否有强耦合等，同时需要提供产品设计的合理性建议以使产品能够满足上线发布并稳定运行的基本要求；

（3） 资源评估，包括所需的服务器资源、网络资源以及资源的分布等，同时把相关产品对资源预算申请的合理性，控制服务成本；

（4） 资源就位，将申请的服务器及基础环境/域名准备就位。

2、产品发布

这个阶段运维工程师负责发布的具体工作，将具体的软件和系统/硬件资源整合形成产品并对外提供服务。

对于已在线服务的更新也属于发布范畴，这个时候的产品发布一般要保障在线发布，在不中断对外服务的情况下完成产品的升级。对于大型复杂的变更也存在中止服务部署完成后再重新提供服务的情况，但这种情况需要运维工程师通过尽可能的技术手段来避免。

3、产品运行维护

这个阶段的主要工作包括：

（1） 监控：对服务运行的状态进行实时的监控，随时发现服务的运行异常和资源消耗情况；输出重要的日常服务运行报表以评估服务/业务整体运行状况，发现服务隐患；

（2） 故障处理：对服务出现的任何异常进行及时处理，尽可能避免问题的扩大化甚至中止服务。这之前运维工程师需要针对各类服务异常，如机房/网络故障、程序bug等问题制定处理的预案，问题出现时可以自动或手动执行预案达到止损的目的。

除了日常小故障外，运维工程师还需要考虑产品不同程度受损情况下的灾难恢复，包括诸如地震等不可抗力导致大规模机房故障、在线产品被删除等对产品造成致命伤害的情况。

容量管理：包括服务规模扩张后的资源评估、扩容、机房迁移、流量调度等规划和具体实施。

4、产品性能/成本优化

产品对外提供服务最重要的一点是用户体验，用户体验中非常重要的是产品的可用性和响应速度。而如何用最合理的资源（如机器、带宽等）支持产品提供高可用和高速度的用户体验，这也是运维工程师的重要职责。

5、产品下线

发展良好的互联网产品将始终在线对外提供服务，但互联网产品快速迭代，也存在相当多孵化的产品最后被淘汰的情况，这些产品都需要做下线处理，这个过程运维工程师主要做好资源回收的工作，将机器/网络等资源回收后纳入资源池中供其它服务使用。

有人知道智能运维是什么？

作为企业数字化转型智能运维 述职的重要手段智能运维 述职，IT运维效率智能运维 述职的高低会直接影响到业务智能运维 述职的正常运转，业务数字化的加剧会造成严重的运维之殇，发现问题、根因定位、数据治理和运营分析都变得十分困难，越来越难以满足当前主动运营的要求。
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。智能运维相对于传统运维模式而言，能够在运维数据治理、业务数字化风险、运维人力成本和业务侧影响力四个方面有本质的效能提升。

智能运维服务都有哪些功能以及效果呢？

智能运维是一种全新的数字化运维能力，且是企业数字化转型的必备能力。智能运维的本质是提升运维数据的认知能力，它在提升运维数据治理能力、优化企业业务数字化风险、降低运维人力成本和提升运维在业务侧的影响力方面都有本质的提升。

智能运维，又称AIOps（Artficial Intelligence for Operations），是一种将大数据、人工智能或机器学习技术赋能传统IT运维管理的平台（技术）。

比如以我们公司的夏洛克AIOps智慧运营平台为例。它能以全局运营视角解读IT运维，在AI算法平台的支撑下实现包括精准告警、异常检测、根因定位和容量分析等场景，助力企业数字化业务高效、稳定和顺畅运行。

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，不仅提升了运维大数据的治理能力，优化了数据质量，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；

智能运维发展正如火如荼，Gartner预见其为下一代运维，认为到2022年将有近50%的企业用户部署智能运维。虽然目前不少企业已经在积极投入建设，也还有一些企业处在迷茫阶段，尽早布局才能在数字化时代不会被淘汰。

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