一早刚上班，就听到小李抱怨：昨晚凌晨2点多，收到监控告警，磁盘空间满了；刚清理完成磁盘，又发现文件系统只读了；整整折腾了一晚上，才修复完成。运维太苦X了！

你也跟小李一样？

一会上线出问题；一会磁盘故障；一会硬件告警；一会应用性能不足。客户怨声载道，运维叫苦连天。每天忙忙碌碌，但是没有任何工作成果，还不断遭受老板、上司的批，苦X的运维，背锅侠之类的话也成了我们的口头禅。

给你句实话，这就是传统运维的真实写照！

1.传统运维的困境

在传统运维中，部门在制订IT设备和信息化系统管理目标时，关注的是一台台IT设备的故障率和一套套应用系统的可用性。在基础设施、数据库、中间件、灾备、存储等环节通常大量采用商业闭源的软硬件产品及其解决方案。设备的开放性差、标准也不统一，喜欢采用两地三中心这种典型的重量级、集中式运维管理方式。

随着IT规模越来越大、系统越来越复杂，运维保障工作由最初的硬件运维不断细分，网络工程师、系统运维工程师、DBA、安全工程师等岗位加入到运维体系中。

当业务系统发生故障时，IT主管首先召集自扫门前雪的各个运维岗位进行自检，查看各自负责的设备、应用组件、系统是否运行正常。所以，传统运维部门常常被称为“救火”队员，依靠人工巡检的工作方式，不但工作被动，而且效率低下。

2.自动化运维的到来

基于以上原因，自动化运维应运而生。自动化运维的作用就像工业革命时，织布机代替了大量的织布工人，给企业带来了利益；自动化运维就像织布机；他的核心诉求是提升效率；自动化运维是运维演进历程中的一环；从使用脚本的半自动化运维发展到集成到平台的自动化运维，未来也会发展为大数据运维。

自动化运维的基本目标解决的是“能程序完成的事情尽量不要用人去干”，具体来说就是把周期性、重复性、规律性的工作都交给工具去做，最终达到提升运维效率的目的。这件事情，说起来容易，但做起来却一点不容易，完成自动化运维，首先需要实现标准化、流程化。

其中所谓流程化，就是将自动化的工作串起来，实现有序的协作，例如代码发布，通过制定流程，然后使用持续集成工具如jekins实现流程化发布。这种流程化的发布，可以实现文件的上传、分发、版本管理、回滚等各种操作。此外，对于其它运维工作，也可以实现流程化，制定运维流程规范、故障处理规范、故障告警规范等，通过多个流程规范可以实现运维工作的秩序化，合理化，从而提高运维效率。

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3.智能运维AIOps

自动化运维虽然提升了效率，解决了一部分问题，但也遇到了新的难题，比如面对繁多的报警信息，运维人员应该如何处理？故障发生时，又如何能够迅速定位问题？

这就是未来智能运维AIOps，它主要解决的是复杂运维环境下问题的快速发现甚至提前预判，以及出现问题后如何在复杂的告警、报错和日志中快速进行根因分析。甚至实现某些故障的自愈功能。

AI和Ops要解决的还是两个层面的问题，可以类比到人。AI相当于人的大脑，我们手脚和躯干是执行系统，大脑负责决策判断，手脚躯干负责完成大脑下发的动作指令。

对应到运维上面，AI 要解决的是怎么快速发现问题和判断根因，而问题一旦找到，就需要靠我们高度完善的自动化体系去执行对应的运维操作，比如容量不够就扩容、流量过大就应该触发限流和降级等等。然后是Ops，从Ops的角度，涉及的主要是运维自动化相关的技术，也就是说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。

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