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,最開始的機房、網(wǎng)線、人肉，到現(xiàn)在一步步的自動化、智能化、容器化,運維人員的職業(yè)技能要求越來越高,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始看到大范圍落地的趨勢。相比于傳統(tǒng)的ITIL來說,Devops更自由、更敏捷、更高效率。從整個運維行業(yè)發(fā)展來看,越來越多的人開始準(zhǔn)備打破運維和開發(fā)之間涇渭分明的分工,越來越多的具備開發(fā)能力的運維將推動Devops的落地，DevOps體系中強調(diào)的是開發(fā)與運維的融合。

開發(fā)運維一體化使開發(fā)和運維的信息透明性,運維過程中遇到的問題更有效地反饋到開發(fā)團(tuán)隊中。同時,運維的責(zé)任主體從單一運維團(tuán)隊變化開發(fā)、運維團(tuán)隊共同承擔(dān)。這使得開發(fā)團(tuán)隊也需要為運維中遇到的故障負(fù)責(zé),讓開發(fā)團(tuán)隊也需要將部分的精力和資源投放到與穩(wěn)定性、性能和可用性等運維相關(guān)的研發(fā)中去。

2.AIops

另一個明顯趨勢是AIops。從最初的人工、到各種監(jiān)控告警,說到底還是依賴的人工處理,人會成為效率的關(guān)鍵節(jié)點。而作為最追求穩(wěn)定的運維工作,最理想的情況莫過于不出錯,而一旦出錯,則可以即可修復(fù),一切都自動化、AI化。通過大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)分析日志和運維數(shù)據(jù),發(fā)掘更多運維人員尚未覺察的潛在的系統(tǒng)安全和運維問題。

AIOps真正應(yīng)用和落地時間還很短,從目前的應(yīng)用而言主要是在運維數(shù)據(jù)集中化的基礎(chǔ)上,應(yīng)用機器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行各種數(shù)據(jù)分析和挖掘的工作。

3.運維人員的核心能力要求更加復(fù)雜

運維人員從最初的背鍋俠、不受重視的邊緣角色越來越被人正視,隨著運維地位的上升,運維人員的核心能力要求更加復(fù)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(xí)提升,一旦落伍,再想跟上就非常困難了。

高遠(yuǎn)時代從2007年開始研究邊緣計算、大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)在智慧交通領(lǐng)域的應(yīng)用,一直致力于為用戶提供高價值、超簡捷的智能運維服務(wù),并于2014年推出“戶外電子設(shè)備智能運維管理系統(tǒng)”。目前，公司的多種智能運維產(chǎn)品已廣泛應(yīng)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(jù)不同行業(yè)客戶的業(yè)務(wù)邏輯和特色需求，提供定制化的解決方案。