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智能運維引領IT運維進入智能化時代

2021-04-01 06:14:40鄭金輝
計算機與網絡 2021年1期
關鍵詞:可視化標準化智能

鄭金輝

運維是一個IT人繞不開的話題。過去總是籠統地認為運維是基于人開展的活動,后來認識到運維工具和平臺也很重要,可能很多人沒有仔細想過運維的本質是什么。

有人說運維的本質是可視化,這話粗聽起來似乎沒錯,但是有點本末倒置,可視化是手段不應該是目的,監控的目的是實現運維對象的可視化,ITSM是實現流程可視化,運維數據分析更是實現指標可視化。

運維的本質應該是可控,讓IT的一切環節變得可控,這才是運維的本質。實現穩定性、性能以及安全等各方面的可控,這是運維最核心的思路,推而廣之,運維更應該是推動企業IT架構落地和持續優化的手段,是讓IT貼近業務的重要抓手。

智能運維

智能運維(AIOps)最初是由Gartner定義的一個概念。AIOps是一個以實現持續洞察和改進的目標,運用大數據和機器學習技術作為支撐的軟件平臺。按照Gartner的看法AIOps會增強或部分取代現有的IT運維流程和工具,包括可用性、性能監測、事件關聯和分析以及IT服務管理和自動化。AIOps重點關注運維數據全生命周期的管理和利用,從不同數據源的獲取、海量運維數據的存儲和處理以及基于AI和機器學習算法的數據分析。

AIOps的概念從原本基于大數據及算法,擴充為基于AI,期望通過大數據、機器學習及更多高級分析技術,提供具備主動性、人性化和可視化的能力,直接或間接地提升目前傳統IT運維的能力??偨Y來說,就是“監控、定位和預測”。

標準化是基礎

智能運維應該先做好標準化的工作,主要是運維對象的標準化和流程的標準化。想要實現標準化,就要識別各個運維對象,我們日常做的所有運維工作都應該是針對這些對象的運維。第一步應該是基礎設施的標準化,例如,識別物理對象,包括服務器、交換機和機柜等硬件,還要識別物理對象的屬性、服務器的序列號、IP地址和廠商等信息;第二步應用的標準化,包括應用服務、中間件和數據庫等,例如,數據庫的表、視圖和存儲過程的標準化;第三步流程標準化,如備份、軟件升級、殺毒和新業務上線等流程的標準化。此外,還需要關注建立完整、全面的運維管理制度,為自動化運維的實現保駕護航。

需求是關鍵,場景很重要

重點關注的應該是場景和需求,場景化的需求,把用戶在運維側的需求和痛點抽象成若干個場景,說白了就是搞清楚用戶需要面對哪些困難和問題,始終堅持問題導向。

AIOps不是空中樓閣

基礎很重要,AIOps不可能一蹴而就,需要在指標可視化、流程標準化上下功夫,有了這些才好做下一步。自動化的前提是標準化,但是故障處理等應急場景很難標準化,過去對高端技術人員的依賴很重,那AIOps的機會和價值也在于此,借助AI和大數據手段實現從信息到知識躍遷,目的也就達到了??梢暬⒆詣踊椭悄芑徊讲絹恚@其中還有標準化和服務化,是跟流程和體系相關的,需要協同考慮。

首先,可視化是一個普遍認同、普遍關注的環節。另外,智能運維平臺和ITSM流程平臺的很多客戶都有一定的積累,這需要結合客戶的現狀和需求適時推進,但需要謹慎,是金礦還是泥潭不好說。做好了這2部分,AIOps就順理成章了。

智能運維的成熟度模型

Gartner認為,智能運維是通過工具或者平臺,實現IT基礎設施和應用的日常任務和運維流程自動化,從而提高效率、降低風險,促進組織業務能力提升。主要包括:日常任務處理自動化、運維流程自動化、IT服務自動化、業務服務自動化以及整體運維能力升級等內容。從成熟度模型上說,Gartner將企業實施自動化的成果分為起步、基本、標準、合理以及動態等5個階段,在每個階段定義了企業應該達成怎樣的目標。基本可以分成基礎架構自動化、應用自動化、IT服務自動化以及業務運營自動化等幾個層次。

從實際落地層面來說,比較容易切入的是自動化監控平臺,然后是運維平臺,同時需要實現對ITSM的對接和聯動。

康威定律與智能運維

在IT轉型的大趨勢引領下,IT運維的轉型成為必須面對的事情,康威定律從某種程度上可用來指導運營架構的轉型。

康威定律:系統架構是公司組織架構的反映,應該按照業務閉環進行系統拆分和組織架構劃分,實現閉環、高內聚及低耦合,減少溝通成本。如果溝通出現問題,應該考慮進行系統和組織架構的調整,在合適的時機進行系統拆分,不要一開始就把系統后服務拆的非常細,雖然閉環,但是每個人維護的系統越多,維護越成本高。

團隊與系統的關系:如果各運維系統開發團隊和運維團隊分屬不同組織,在推動運維系統建設這件事上一定會遇到或明或暗的巨大困難,尤其一些體制內單位中,人是問題的關鍵。所以很多方案中才強調自動化運維系統建設一定要獲得高層理解和支持。應跟管理層反復解釋這個邏輯,從公司整體運維架構出發,利用組織強大的執行力自上而下推動,但是自動化運維系統建設又得自底向上進行,這一點需要明確。智能運維系統建設遠不僅是個技術方案,更應從組織和管理視角促進運維團隊的理解、支持和融合。

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