我觉得要实现智能化运维。首先要自动化运维。
智能化运维的实现并不是简单依靠某一套系统就可以轻易实现的。首先要规范梳理所有的业务。实现基础运维的自动化,在自动化运维的基础上建立更多的逻辑连接。让运维系统逐步学会根据收集到的数据来进行相应的运维操作。
自动化运维只有做的规范。标准和全面之后。智能运维才会顺理成章的建立起来。并且具有一定的实用意义
从单一的某个方面分析如告警这方面,自动化主要做的是告警,但是智能运维就不仅需要告警了,它还可以在告警的基础上进行预警,事先判断出来该时间段要超阈值了,有些事可以提前准备起来,而不是事情发生了在处理,智能就体现在预判,预处理这一块.
收起这是devops和aiops的关系了,我个人觉得aiops是devops的技术层面的衍生,通俗的来说,先有devops,再有aiops,devops到aiops的转变有两方面,一个是数据,一个是算法。
1:数据。devops关注的是流程,而不是数据,devops的核心目标是为了更快更好的进行交付。所以devops是依据流水线来完成自动化的目标。它是以运维为核心,打造研发运维测试一体化为目标为核心,判断质量的标准是软件的交付能力。来说说数据,包括了日志数据,网络报文数据,数据的标准化,数据的规范化,数据的结构化只是在devops过程中不断完善自动化需求的前置条件。
2:算法是aiops的核心,有了结构化的数据,那我们就能做到数据的预测,监控的动态阈值。可以说,有了算法的加持,才是devops到aiops的转型的关键因素。在进入aiops的领域的同时,研发测也需要具备相应的理念,比如协议的规范,返回码的规范,链路的规范。基于这些,我们可以做到智能压测、现网的熔断、降级,一键诊断,还有更牛掰的故障自愈。
智能化运维狭义上解释是运维的智能化,现阶段运维过程中很多重复性工作可以用机器替代手工,也即日常所说的自动化运维,是需要人一个个场景去自动化,智能化是在自动化基础上更进一步,有些场景可以利用人工智能技术来解决人力所不及的,例如现在常见有的监控动态基线、告警根源定位、自动扩缩容,都利用了一些技术实现海量数据分析、操作决策,以拓展单人所难解决的问题。
收起智能化运维是自动化运维的新阶段,可以说是自动化运维向无人化运维转型的必经之路,如果狭义的自动化是将人工操作的流程让机器替代去实现,那智能化就是在此基础上增加了机器的“思维”。这个“思维”来源于通过算法对大量数据的学习。
收起我个人认为自动化运维也属于智能运维的一种简单形式。
两者的区别在于:自动化运维所有的操作实施是固定模式,运维实施过程的输入和输出是事先定义好的,严格按照设定程序进行。智能化运维的输入和输出是通过一定的算法实现运维工作。