近年来运维技术飞速发展，运维团队大多(duō)建设好了各种系统，虚拟化、容器化、持续集成等等。但是如何有(yǒu)效的利用(yòng)这些系统最终实现站点的高可(kě)用(yòng)、高性能(néng)、高可(kě)扩展？随着智能(néng)化技术的发展，為(wèi)了解决上述运维领域的问题，智能(néng)运维的呼声越来越高。
在日志(zhì)易产品总监饶琛琳看来，目前國(guó)内智能(néng)运维发展还处于一个探索阶段，要想尽快在智能(néng)运维领域有(yǒu)所突破，首先要主抓好监控系统和告警系统，并利用(yòng)机器學(xué)习算法进行快速监控和排障。饶琛琳，日志(zhì)易产品总监，曾任新(xīn)浪微博系统架构师、大数据运维技术专家，从事运维 11 年，精通大规模互联网性能(néng)优化，机器数据处理(lǐ)分(fēn)析，监控和管理(lǐ)平台的部署开发。
这里，就将饶琛琳对智能(néng)运维的发展一些早期观点和看法整理(lǐ)出来，和大家一起探讨下运维未来的发展方向。
1对当下國(guó)内运维领域现状的看法
简单来讲，目前國(guó)内运维界在自动化方面已经达到了一定的水平，就现阶段而言，自动化和监控两部分(fēn)还是有(yǒu)一定距离。例如，你拿(ná)到了监控类的报警，可(kě)能(néng)不清楚立马去做哪一项自动化的部署。如果能(néng)把自动化和监控这两部分(fēn)有(yǒu)机的结合起来，运维的工作会运转的更加顺利。
2移动端和微服務(wù)给运维工作带来的挑战
在 PC 端的时代，运维的很(hěn)多(duō)工作受限于浏览器，运维人员拿(ná)不到用(yòng)户端真实的数据。这种状况下，大家就会普遍采購(gòu)一些第三方服務(wù)，尝试获取终端数据。而在移动端时期，我们都有(yǒu)自己的 IP，可(kě)以把一些采点的逻辑放在自己的 IP 里，然后获取到更准确、更真实的客户数据。相对于挑战来说，这其实是移动端带来的好处。
微服務(wù)的出现给运维工作带来一些难题。没有(yǒu)出现微服務(wù)之前，运维人员在一台或者两三台机器中就可(kě)以完成问题排查。出现微服務(wù)之后，这些问题可(kě)能(néng)拆到了好几十个分(fēn)布式的地方，各自的输出，甚至启停会很(hěn)方便，你有(yǒu)可(kě)能(néng)遇到在找问题的时候混淆的情况。而解决这些麻烦就是需要智能(néng)运维。
3在大数据时代，智能(néng)运维与数据之间、自动化运维之间有(yǒu)何关系
智能(néng)运维的理(lǐ)想状态就是把运维工作的三大部分(fēn)：监控、管理(lǐ)和故障定位，利用(yòng)一些机器學(xué)习算法的方法把它们有(yǒu)机结合起来。
在大数据时代，智能(néng)运维是基于大数据之上。目前看来，运维想要把监控、管理(lǐ)和故障定位这三部分(fēn)有(yǒu)机结合起来，就不可(kě)避免的需要用(yòng)到智能(néng)算法，而體(tǐ)现智能(néng)算法价值的一点就是：智能(néng)算法需要大量的数据去做支撑。
自动化运维这几年处在一个良性发展的状态，包括像 Puppet 这种配置管理(lǐ)的自动化，像 Docker 这种部署的自动化。进一步的发展就是需要把这三部分(fēn)融合起来。目前能(néng)够把这三部分(fēn)融合起来的办法就是利用(yòng)人工智能(néng)的手段，最后达到一种智能(néng)运维的状态。
4智能(néng)运维当下的状况及智能(néng)运维发展的预测
智能(néng)运维当下还是一个初步探索的阶段。可(kě)以举几个时间数字，我所看到一个和智能(néng)运维相关的开源项目是在 2013 年，而我看到的第一个主动出来宣讲和智能(néng)运维相关的应该是在 2015 年百度在一个大会上的宣讲。然后大量的出现在宣讲上有(yǒu)关智能(néng)运维的应该是在 16 年下半年。而这些宣讲和我的一些宣讲都还是说我们现在有(yǒu)这样的思路，做了一些尝试。而这些尝试的效果还是需要大家去碰撞，看是否还有(yǒu)什么更好的办法，因為(wèi)我们现在是用(yòng)普通的机器學(xué)习算法，还没有(yǒu)用(yòng)到像 AlphaGo 的深度神经网络这部分(fēn)内容。转变為(wèi)智能(néng)运维是一个需要大量投入和學(xué)习的过程。
想尽快在智能(néng)运维领域有(yǒu)所突破，更实际一点的办法就是主抓好监控系统和告警系统。传统的 IT 运维需要管理(lǐ)大量的告警，极大地分(fēn)散了企业的注意力，消耗运维人员大量的时间和创新(xīn)力。想办法能(néng)把一天收好几千封告警这种状况，高效地解决，把运维人员从纷繁复杂的告警和噪音中解脱出来。这是一个在众多(duō)办法中产生价值的第一步。
现在比较明确的是大家会朝着智能(néng)运维方向发展，并且智能(néng)运维的发展一定是一个長(cháng)期演进的过程。
对于智能(néng)运维的发展预测，我的简单看法如下：
第一步就是前面所说的，智能(néng)运维在告警系统上的价值，；
第二步就是智能(néng)地去判断告警，而不是现在靠人力的经验去设定一个阈值。设定告警阈值是一项耗时耗力的工作，需要运维人员在充分(fēn)了解业務(wù)的前提下才能(néng)进行，还得考虑业務(wù)是不是平稳发展状态，否则一两周改动一次，运维工程师绝对是要发疯的。
第三步是利用(yòng)一些 NLP（自然语言处理(lǐ)），把故障报告、文(wén)本化的语言提炼出来去自动反馈到这个系统里。这一点可(kě)能(néng)是更遥遠(yuǎn)的一个设想，但是目前来看会是将来发展的一条道路。
在智能(néng)化时代，大家开始思考：如何将智能(néng)化和运维工作结合起来，成為(wèi)智能(néng)运维？如何利用(yòng)机器學(xué)习来进行快速监控和排障？