運維行業(yè)經(jīng)歷了多年的發(fā)展,已經(jīng)有了很大的變化,最開(kāi)始的機房、網(wǎng)線(xiàn)、人肉，到現在一步步的自動(dòng)化、智能化、容器化,運維人員的職業(yè)技能要求越來(lái)越高,稍不注意就可能被淘汰。
1.Devops
Devops的口號喊了很多年,但一直到今年才真正開(kāi)始看到大范圍落地的趨勢。相比于傳統的ITIL來(lái)說(shuō),Devops更自由、更敏捷、更高效率。從整個(gè)運維行業(yè)發(fā)展來(lái)看,越來(lái)越多的人開(kāi)始準備打破運維和開(kāi)發(fā)之間涇渭分明的分工,越來(lái)越多的具備開(kāi)發(fā)能力的運維將推動(dòng)Devops的落地，DevOps體系中強調的是開(kāi)發(fā)與運維的融合。
開(kāi)發(fā)運維一體化使開(kāi)發(fā)和運維的信息透明性,運維過(guò)程中遇到的問(wèn)題更有效地反饋到開(kāi)發(fā)團隊中。同時(shí),運維的責任主體從單一運維團隊變化開(kāi)發(fā)、運維團隊共同承擔。這使得開(kāi)發(fā)團隊也需要為運維中遇到的故障負責,讓開(kāi)發(fā)團隊也需要將部分的精力和資源投放到與穩定性、性能和可用性等運維相關(guān)的研發(fā)中去。
2.AIops
另一個(gè)明顯趨勢是AIops。從最初的人工、到各種監控告警,說(shuō)到底還是依賴(lài)的人工處理,人會(huì )成為效率的關(guān)鍵節點(diǎn)。而作為最追求穩定的運維工作,最理想的情況莫過(guò)于不出錯,而一旦出錯,則可以即可修復,一切都自動(dòng)化、AI化。通過(guò)大數據和人工智能技術(shù)分析日志和運維數據,發(fā)掘更多運維人員尚未覺(jué)察的潛在的系統安全和運維問(wèn)題。
AIOps真正應用和落地時(shí)間還很短,從目前的應用而言主要是在運維數據集中化的基礎上,應用機器學(xué)習算法進(jìn)行各種數據分析和挖掘的工作。
3.運維人員的核心能力要求更加復雜
運維人員從最初的背鍋俠、不受重視的邊緣角色越來(lái)越被人正視,隨著(zhù)運維地位的上升,運維人員的核心能力要求更加復雜。
最后,運維的提升必須按照行業(yè)最新的趨勢不斷學(xué)習提升,一旦落伍,再想跟上就非常困難了。
高遠時(shí)代從2007年開(kāi)始研究邊緣計算、大數據、人工智能技術(shù)在智慧交通領(lǐng)域的應用,一直致力于為用戶(hù)提供高價(jià)值、超簡(jiǎn)捷的智能運維服務(wù),并于2014年推出“戶(hù)外電子設備智能運維管理系統”。目前，公司的多種智能運維產(chǎn)品已廣泛應用，業(yè)務(wù)覆蓋智慧安防、雪亮工程、平安城市、智能交通、智慧電力、智慧水利等領(lǐng)域，我公司還可根據不同行業(yè)客戶(hù)的業(yè)務(wù)邏輯和特色需求，提供定制化的解決方案。
