全栈智能it运维（全栈式运维）

本篇文章给大家谈谈全栈智能it运维，以及全栈式运维对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享全栈智能it运维的知识，其中也会对全栈式运维进行解释，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、智能运维适合哪些场景？涉及哪些领域？
• 2、什么是AIOps？怎么促进业务提升？
• 3、运维真的是整个IT行业技术含量最低的岗位吗？
• 4、相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里

智能运维适合哪些场景？涉及哪些领域？

IT的智能运维AIOps，目前在国内落地比较多的是对IT故障容忍率更低的行业，比如金融、交通、互联网等等。各厂商主要的差异在于数据治理的能力和经验（当数据量越来越大时，一个好的运维数据中台可以保证运行性能）、产品线的覆盖度（告警、日志、指标等均可进行智能分析）、智能场景的丰富度。

对于智能运维来说，常见的智能场景有异常检测、根因定位、自动排障、容量预测、告警收敛、日志聚类等。随着应用的进一步广泛，智能场景也会不断更新、越来越多。

智能运维AIOps体系架构

什么是AIOps？怎么促进业务提升？

智能运维的概念是Gartner在2016年率先提出，当初的英文全称为Algorithmic IT Operations,意指基于算法的IT运维。随着人工智能技术的发展，2018年Gartner将其英文全称更改为Artificial Intelligence for IT Operations，表明人工智能在IT运维领域的应用。至今短短六年，其概念还在不断融入新的认知。
当前IT运维难度增加，依靠人力堆积的传统方式运维已经无法满足数字化时代对IT运维的要求，借助更先进工具和技术手段成为应对这些挑战的必然选择。数据中心面临着从制度和流程为主驱动的时代，快速向数据与算法为主驱动的智能运维时代迈进。智能运维，已然成为迎接挑战不可或缺的科技力量和解决方案。
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）。AIOps智能运维可以将全栈式的运维数据进行集中化管理，不同数据领域也可以进行智能算法根因定位。其次它可以从业务场景进行跟踪，了解交易路径，对于数据进行智能分析与预测。所以智能运维是一种全新的数字化运维能力，可以配合企业的数字化转型，保障企业的业务应用能够安全稳定且高效的运行。

运维真的是整个IT行业技术含量最低的岗位吗？

在互联网行业全栈智能it运维，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全栈智能it运维！

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。

相比传统运维工具，AIOps的优势在哪里

所谓的AIOps，简单理解就是基于自动化运维，将AI和运维很好的结合起来。

AIOps的落地在多方面直击传统运维的痛点，AI算法承担起分析海量运维数据的重任，能够自动、准确地发现和定位问题，从决策层面提高运营效率，为企业运营和运维工作在成本、质量和效率方面的优化提供了重要支持。

可见，AIOps 在企业中的作用正在进一步放大。但事实上，很多企业对于AIOps 能解决什么问题并不清晰，今天我们就以博睿数据的AIOps 的三大场景和算法说起。

博睿数据的AIOps 实践

作为中国领先的智能可观测平台，在AIOps实践方面，多年来博睿数据积极拥抱人工智能、机器学习等新技术变革的浪潮，并基于AI和机器学习技术，自主研发了“数据接入、处理、存储与分析技术”核心技术体系，全面布局智能基线、异常检测、智能告警、关联分析、根因分析等丰富且广泛的智能运维功能，并将AIOps能力融入端到端全栈监控产品线，可为传统企业提供强大的数据处理、存储和分析的软件工具，帮助客户整合各类IT运维监控数据，实现数据的统一存储和关联分析，打破数据孤岛，构建统一的IT运维管理平台，让企业的IT运维更加智能化、自动化。

在此基础上，博睿数据还依托完整的IT运维监控能力，利用大数据和机器学习技术持续构建先进的智能运维监控产品，2021年先后推出了搭载了AI能力的新一代APM产品Server7.0和新版的统一智能运维平台Dataview，不断落地智能异常检测、根因分析、故障预测等场景。基于人工智能的能力实现运维监控场景的信息整合、特征关联和业务洞察，帮助企业确保数字化业务平稳运行，并保障良好的数字化体验。

目前，博睿数据在AIOps 技术方面主要落地了三大场景。即智能基线预测、异常检测及告警收敛。

随着企业业务规模扩大，云原生与微服务的兴起，企业IT架构复杂性呈现指数级增长。而传统的IT运维手段面临故障发生后，查找故障原因困难，故障平均修复时间周期长，已无法满足新的运维要求。因此运用人工智能赋能运维，去取代缓慢易错的人力决策，快速给出运维决策建议，降低问题的影响并提前预警问题就成为了必然。AIOps作为目前运维发展的最高阶目标，未来将会赋能运维带给用户全新的体验。

但需要注意的是，当前智能运维的很多产品和项目在企业侧落地效果并不理想，究其原因可归类为三点：一是数据采集与AI平台割裂，多源数据之间的关联关系缺失导致AI平台缺乏高质量的数据，进而导致模型训练效果不佳；二是数据采集以metric和log为主，导致应用场景较窄且存在数据孤岛问题；三是AI平台能力尚有提升空间。当前落地的场景多以异常检测与智能告警为主，未来需要进一步提升根因分析与故障预测的能力。

因此，未来企业首先要建设一体化监控运维平台，一体化是智能化的基础。基于一体化监控运维平台采集的高质量的可观测数据数据以及数据之间的关联关系，进一步将AIOps的能力落地到一体化监控运维平台中，从而实现问题精准定位与见解能力。

此外，在实际应用中，依据信通院的相关调查，其受访企业中只有不足20%的企业具有智能化监控和运维决策能力，超过70%的企业在应用系统出现故障的10分钟内一筹莫展。

各行业的数字化转型正在改变这一现状，不仅互联网企业，更多传统企业的数字化转型为智能运维开拓了更广阔的市场，智能运维有着巨大的发展空间，这也是博睿数据等行业领先企业发力的大好时机。

提升创新能力，推广智能运维不仅是相关服务商自身发展的要求，也是提升我国企业应用管理和运维水平的使命。

中国企业数字化转型加速，无论是前端的应用服务迭代更新，还是后端IT运维架构的复杂度提升，都在加速培育智能运维的成长。

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