it运维走进人工智能（人工智能 运维）

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本文目录一览：

• 1、什么是IT智能运维？
• 2、IT运维自动化的前景如何？
• 3、AIOps的出现会给智能化时代带来什么样的变化？
• 4、什么是AIOps？怎么促进业务提升？
• 5、智能运维服务都有哪些功能以及效果呢？

什么是IT智能运维？

IT智能运维必须以大数据为基础，所以企业必须具有采集IT全层级数据的能力，并能实现数据融合，结合机器学习、智能算法，对IT运维实现洞察，获得预见性。
现在推IT智能运维的服务商国内有几家，我比较认可博睿数据提出的数据为本的理念，没有数据就是无水之源，所以企业别被概念忽悠，先踏实做数据采集和融合，智能运维是水到渠成的事

IT运维自动化的前景如何？

2020年IT运维市场前景分析

2019年10月29日，第一财经刊发了关于《工信部：加强5G、人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设》一文，其中指出，推动新型IT基础设施建设。加强5G、人工智能、工业互联网、物联网等新型IT基础设施建设，扩大高速率、大容量、低延时网络覆盖范围，鼓励企业通过内网改造升级实现人、机、物互联，为企业提供有力的信息网络支撑，让企业IT基础设施成为企业发展之路上的护航者。由此可以看出，国家对企业IT基础设施建设的重视之深，而我们IT运维人员将是这次IT基础设施建设的主力军。

IT运维是企业项目开发后保证业务系统正常运行的必备工作之一，如何满足企业对在线业务系统高可靠、低延时、大容量、零故障等要求或在终端用户无感知情况下处理运维过程中存在的各种各样的突发性问题，是IT运维人员必会的技能，但是如此优秀的IT运维人员几乎一将难求。

既然，IT运维人员对于国家相关部门大力支持的IT基础设施建议那么重要，那么我们IT运维人员都需要拥有哪些能力或IT运维工作内容有哪些呢？

1、IT基础设施运维自动化

由于企业要求IT基础设施能够做到高可靠、低延时、大容量、零故障等，那就需要IT运维人员对底层硬件设备进行用心维护，硬件不出故障才能保证上层业务系统的稳定、高效地运行。

2、IT基础设施之上在线业务系统上线

企业在线业务系统是企业对内或对外提供服务的重要途径，IT运维人员在业务系统开发后，能够准确及时上线业务系统是对其业务能力的重要考核标准之一。

3、IT基础设施及在线业务系统监控自动化

对企业IT基础设施及在线业务系统进行有效监控，能够IT运维人员及时获知硬件或业务系统状态，以此判断硬件或业务系统有效服务能力，对硬件或业务系统故障做到即时反馈，即时处理，不影响企业对内或对外提供服务。

4、IT基础设施及在线业务系统日志处理自动化

对企业IT基础设施及IT在线业务系统进行日志处理（收集、分析、监控、趋势图展示等），获知硬件使用或业务系统中用户行为，以此预测下一周期内硬件或业务系统资源可用情况，及时应对用户访问波峰。

5、在线业务系统发布自动化

使用业界先进工具实现在线业务系统代码发布自动化，打破传统IT运维 "领域隔离"，实现真正的一键式发布业务系统，加快系统部署速度，实现用户无感知升级或回滚操作等。

6、IT基础设施平台升级

传统的企业IT基础设施平台对企业在线业务系统需要底层硬件平台的高响应、高可靠、大容量等能力反应不及时或不彻底的情况时有发生，这就需要我们IT运维人员能够对传统的企业IT基础设施平台进行升级，把传统的企业IT基础设施平台升级为云平台，由云平台的高响应、高速度、低延时、大容量等能力为业务系统稳定运维保驾护航。

7、在线业务系统迁移至云平台

传统的企业IT基础设施平台升级为云平台后，需要IT运维人员能够把运行在传统的企业IT基础设施平台之上的业务系统迁移至云平台。

8、云平台运行维护（升级）

云平台运行过程中，需要IT运维人才时刻进行监控、对于云平台突发情况进行处理。

9、IT运维自动化系统开发

由于企业IT基础设施运维过程中，涉及多业务、多场景、多平台等，IT运维人员在运维过程中亟需一套本企业的IT运维管理系统，但是由于每家企业的IT基础设施异样性，导致市场上无法采购标准化系统进行应用，大多数情况下由本企业IT运维人员根据企业自身情况进行开发。

10、业务系统海量数据分析及展示

企业在运营过程中产生大量的业务类数据，并且此类数据对于生产、运营等有利于决策，因此IT运维人员需要对企业内部或行业内的数据进行收集、分析、展示等，最终为企业运营提供决策参考依据。

以上为我们为罗列的IT运维人员能力要求或工作内容，下面我们再来了解一下2020年IT运维市场规模，2020年有越来越多的企业开始拥抱互联网，借助互联网开展“无接触”式业务，特别是在2020年初“新冠”疫情的影响下，公司为了生存开启了全员在线办公及业务全天侯在线处理等，这也就为企业打开了企业在线常态化；让更多的工作借助互联网完成，据权威机构公布称："这一切将产生约100万相关技术开发岗位及约10万IT运维岗位，至2024年，IT运维行业市场容量将呈现出逐年增长态势，到2024年IT运维管理行业市场规模将达到3832.8亿元。"

2020年IT运维行业技术展望

企业对于IT运维人员要求越来越“T型”化，其中包含更深层次的专业化，自动化以及智能化，因此在2020年全球大多数的企业都在以行业标杆（例如：谷歌、亚马逊、阿里等）为榜样，着力发展企业自身的如下方向：

1、云计算

云服务器是由云服务厂商提供的性能卓越、稳定可靠、弹性扩展的IaaS（Infrastructure as a Service）级别云计算服务。云服务器免去了采购IT硬件的前期准备，让企业像使用水、电、天然气等公共资源一样便捷、高效地使用服务器，实现计算资源的即开即用和弹性伸缩。

2、DevOps

DevOps使企业项目开发者与企业项目开发后IT运维人员、测试人员、产品经理、客户等直接发生了连接关系，让项目各方能够进行更好地结合，把以住只关注自身业务转移到整个交付过程，甚至关注到最终服务上，DevOps已经成熟，其在2020年将成为每一位IT运维人员必备技能之一。

3、AIOps

IT运维内容没有变，但是IT运维方式在发生改变，AIOps将为我们IT运维人员“解放”双手，让我们可以花费更少的时间在IT基础设施及IT业务系统监控、日志、安全等工作上，把业务重心投放到企业IT基础设施及IT业务系统发展、运营、服务决策上。

4、SaaS

SaaS（Software-as-a-Service）是企业提供应用、开发、IT运维等全套服务的一种形式，由于其不再需要用户有任何IT基础设施的投入，可以大大降低企业IT成本，获得更优质的服务。

5、边缘计算

随着5G技术大面积应用，更多的边缘设备需要对接到云平台，并享受近十年云计算行业发展的红利，但是如果生硬地把物联网设备与云计算平台对接，将会为云计算平台带来非常大的数据量的同时，也会影响到物联网边缘设备的数据处理能力，因此我们可以考虑把云计算技术向边缘设备进行延伸，这就是我们所说的边缘计算，IT运维人员将主导边缘计算的成云能力。

6、Serverless

ServerLess，为一种无服务模式，目的让企业不再关注IT基础设施，由IT运维人员提供IT基础设施后，多企业可以共享同一IT基础设施平台，企业可以摊销更多IT基础设施成本。

2020年黑马程序员IT运维工程师学习路线图

1、Linux操作系统基本功

Linux系统安装、配置，基本命令，VIM编辑器，Linux自有服务，权限管理，YUM包管理，开源项目上线部署。

2、Linux系统服务

网络基础(重点难点TCP/UDP)、sshd服务(scp/rsync)、文件共享服务（ftp/nfs/samba）、DNS域名服务、LAMP编译安装、rsyslog、Linux分区+LVM逻辑卷+（软硬RAID）

3、Shell、MySQL

Shell脚本编程、MySQL从入门到精通（DBA方向）

4、商城系统上线部署

Nginx概述、LNMP环境搭建、MySQL读写分离、LB负载均衡（Nginx/LVS/HAProxy）、NoSQL（Memcached、Redis、MongoDB）、存储、企业级商城系统架构实战。

5、配置自动化

配置自动化（Ansible/SaltStack）、监控（Zabbix/Promethus）、日志分析（ELK、KafKa）、CI/CD（Git、GitLab、Jenkins）

6、运维安全与调优

运维安全（防火墙、CA认证、VPN）

应用软件调优（Web应用调优）

系统调优（系统+内核）

7、运维云计算

Hadoop、KVM虚拟化、公有云运维（阿里云）、私有云运维（OpenStack）、Docker容器、Kubernetes（K8S）容器编排工具

8、Python运维开发方向

Python运维基础、Python面向对象、Django框架、Python CMDB项目开发

附件为2020版黑马程序员Linux云计算+运维开发学习路线图：

AIOps的出现会给智能化时代带来什么样的变化？

Gartner曾预测，到2022年，40%的大型企业将结合大数据和机器学习功能，支持和部分支持替代监测、服务台和自动化流程和任务。利用AIOps进行IT运营，AIOps解决方案的最终目标是让工程师的生活更美好，让运维变得更加简单、智能化。AIOps必将是未来发展的首要趋势。目前具有AIOps的厂商据我了解，听云公司一直是行业的领军者，保障了应用系统的可用性和提升用户体验等，服务过的企业更是多达8000多家，涉及到的公司更是各行各业。

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。

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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