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DevOps 和云技術(shù)正在逼近極限
范式轉(zhuǎn)變往往會(huì)產(chǎn)生意想不到的后果，這些后果可能需要數(shù)年才能被完全消化甩牺。
云計(jì)算就是一個(gè)很好的例子。
云計(jì)算迎來(lái)了靈活的基礎(chǔ)設(shè)施和低資本要求的時(shí)代，由于資源只是一個(gè)API調(diào)用搞旭，工程師們無(wú)需等待部署。
然而唐断，這一切只是開(kāi)始选脊。
敏捷的公司利用云來(lái)打破開(kāi)發(fā)和運(yùn)維之間的隔閡，并采用敏捷方法以縮短開(kāi)發(fā)周期脸甘，從而創(chuàng)造戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)恳啥。
他們將應(yīng)用程序生命周期中的工程師團(tuán)隊(duì)分工從之前的開(kāi)發(fā)和測(cè)試變?yōu)椴渴鸷瓦\(yùn)維，
并創(chuàng)建了需要一系列新技能的職位丹诀。這些公司使用 CI/CD 和 DevOps 進(jìn)一步推動(dòng)自動(dòng)化流水線钝的，
以實(shí)現(xiàn)更快的交付。
這樣有隱患嗎铆遭？去問(wèn)你的 DevOps 團(tuán)隊(duì)
DevOps 團(tuán)隊(duì)的任務(wù)是維護(hù)一個(gè)工具鏈硝桩，以便自動(dòng)交付新代碼，按需擴(kuò)展枚荣，以及五個(gè) 9 的正常運(yùn)行時(shí)間碗脊。
在空閑時(shí)間，他們致力于提高性能和控制成本橄妆。
對(duì)于大的應(yīng)用程序衙伶，可以有數(shù)千個(gè)虛擬機(jī)或容器，每個(gè)虛擬機(jī)或容器都有一堆軟件害碾，
還有負(fù)載平衡器和自動(dòng)擴(kuò)容等云服務(wù)矢劲，所有這些都必須進(jìn)行配置和維護(hù)。
這一切都在不斷發(fā)展中慌随。
我之前了解過(guò)的一個(gè)大型獨(dú)角獸公司擁有數(shù)百名開(kāi)發(fā)人員芬沉，每天更新代碼超過(guò) 100 次躺同，
云上有超過(guò) 4000 臺(tái)虛擬機(jī)，每月收集數(shù) PB 的數(shù)據(jù)丸逸。
而他們的 DevOps 團(tuán)隊(duì)只有十幾個(gè)人手蹋艺，直到去年才有 VP。
對(duì)他們來(lái)說(shuō)黄刚，這是一個(gè)艱巨且繁重的任務(wù)车海。
應(yīng)付這無(wú)數(shù)的挑戰(zhàn)已經(jīng)超出了人類的能力范圍。
幸好隘击，AIOps 正在成為一種解決方案侍芝。
AIOps 一詞是由 Gartner 創(chuàng)造的，
他將其解釋為：
AIOps 結(jié)合了大數(shù)據(jù)埋同，機(jī)器學(xué)習(xí)和可視化技術(shù)州叠，通過(guò)更強(qiáng)的洞察力來(lái)優(yōu)化 IT 運(yùn)維。
IT 的領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該開(kāi)始部署 AIOps凶赁，以優(yōu)化當(dāng)前的性能分析咧栗，
并在未來(lái)兩到五年內(nèi)將使用范圍擴(kuò)展到 IT 服務(wù)管理和自動(dòng)化。
雖然 Gartner 創(chuàng)造了這個(gè)術(shù)語(yǔ)虱肄，但以我拙見(jiàn)致板，這還沒(méi)達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)。
他的定義以循環(huán)中的人為中心咏窿，以他的描述 AIOps 基本上是一種高級(jí)的大數(shù)據(jù)分析斟或。
要解決 DevOps 困境，我們要定一個(gè)更高的目標(biāo)集嵌。
那么萝挤，AIOps 應(yīng)該是什么？
我們先從它不應(yīng)該是什么開(kāi)始：一個(gè)對(duì)現(xiàn)有的運(yùn)維系統(tǒng)的修飾根欧，軟件供應(yīng)商將"以 AI 驅(qū)動(dòng)"作為賣點(diǎn)怜珍。
這種情況已經(jīng)發(fā)生了，當(dāng)新的技術(shù)威脅到現(xiàn)有利益時(shí)凤粗，往往會(huì)發(fā)生這種情況酥泛。
僅僅向已有工具添加一個(gè) API 是不夠的，如果決策需要人為干預(yù)嫌拣，那就不能算是 AIOps柔袁。
這是一些 AIOps 的關(guān)鍵要求：
- AIOps 系統(tǒng)從你的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并適應(yīng)應(yīng)用程序的工作模式
- 這意味著它不會(huì)每次都做同樣的事情
- AIOps 系統(tǒng)無(wú)需人工干預(yù)即可制定和實(shí)施決策
- 你可以讓人參與循環(huán)，直到你完全信任這個(gè)系統(tǒng)
- AIOps 系統(tǒng)能持續(xù)運(yùn)行
- 它能成為你的交付中的標(biāo)準(zhǔn)單元
向 AIOps 的過(guò)渡正處于起步階段亭罪，但它的熱度正在上升瘦馍，而且已經(jīng)有了成功案例歼秽。
風(fēng)險(xiǎn)投資正在下注应役，大小軟件供應(yīng)商都正在為市場(chǎng)帶來(lái)新的解決方案。
從幾年前的日志分析系統(tǒng)開(kāi)始，自動(dòng)化根本原因分析再到故障預(yù)測(cè)的出現(xiàn)箩祥。
入侵檢測(cè)系統(tǒng)現(xiàn)在可以從異常流量中學(xué)習(xí)院崇，有些甚至可以跨公司。
最近袍祖，預(yù)測(cè)自動(dòng)擴(kuò)容系統(tǒng)首次亮相底瓣。
Optune 和 Opsani 的 AI 系統(tǒng)能夠判斷虛擬機(jī)類型爬凑、實(shí)例和應(yīng)用程序參數(shù)悯周，
并使用客戶現(xiàn)有的 DevOps 工具鏈和監(jiān)控系統(tǒng)將它們部署到測(cè)試或生產(chǎn)環(huán)境中李破。
DevOps 正在取代傳統(tǒng)的 IT 部門句伶，它的名稱被改變糊余，角色職能也發(fā)生了變化魁亦，
但 IT 部門要解決的挑戰(zhàn)并沒(méi)有消失季惩，它們的規(guī)模被乘以了微服務(wù)架構(gòu)的固有規(guī)模御蒲。
因此缩举，我們需要為這些挑戰(zhàn)設(shè)計(jì)新的系統(tǒng)垦梆，AIOps 必須在未來(lái)幾年內(nèi)發(fā)展，
超越 Gartner 的愿景仅孩，使 DevOps 能夠應(yīng)對(duì)發(fā)展的規(guī)模和速度托猩。
譯者：李煜東
