分布式主动感知在智能运维中的实践

1.1 运维的价值

早期的运维工作比较简单，一般是先由系统集成工程师及研发工程师研发完项目后交付出来，再由负责运维工作的人员从后台做一些操作，保证系统正常运行。

随着软件研发行业和技术的发展，运维的工作也变得越来越丰富。现阶段运维的工作与价值主要集中在三个方面：

1）效率

大量业务上线，运维人员需要保障快速高效地为系统提供资源、应对业务变更、响应操作请求。

2）质量

运维的目标是保障质量及系统的稳定性。也就是说，要保障业务和系统7*24小时在线上稳定运行，为用户提供流畅舒适的体验。为实现这个目标，运维的相关工作包括：

• 故障预测：没出现问题之前预测到故障发生的可能。 

• 异常检测：出现问题时很快检测并定位到异常点。 

• 根因分析：分析问题的诱因，找出真正导致问题的根本原因。 

• 动态扩容：问题处理的过程中可能受到复杂因素的影响，需要对系统进行动态扩容。 

• 服务降级：不影响核心业务的边缘业务可能需要做服务降级处理。

3）成本

随着公司规模的不断壮大，投入产出比也越来越被重视。运维的另外一个价值在于降低成本。主要体现为：

• 容量规划：规划每年在IT运维层面投入多少人员和资源。 

• 弹性调度：如何调度和分配资源，实现资源的充分利用。 

• 利用率分析：利用率分析包括动态和静态两个方面。 

• 趋势分析：比如今年花了多少钱在IT运维层面，明年要花多少钱在这个方面，这是一个趋势分析。 

• 成本分析：成本分析包括今年有多少业务、每个业务用了多少钱、多少IT技术设施、多少人员。

1.2 运维的困境

如图所示，横坐标代表服务规模。公司业务不断增长，服务规模也相应增长，此处我们简单理解为这是一个线性的变化，不考虑业务的暴增。

然而，业务规模增长反映到运维的复杂度增长上最少体现在三个层面：

• 服务规模的增长直接导致服务器量及网络量的增长，随之而来的是网络拓扑的增长。 

• 业务增长，服务的技术栈也是增长的。以前可能前边跑一个服务，后边跑一个数据库就可以了，现在随着服务规模的不断增长，引入不同服务形式，可能就有了队列、缓存等，相应的，技术栈也不断增加。 

• 服务拓扑不断增长。以前可能一个烟囱型的服务就可以了，而现在随着微服务的应用，服务之间的调度非常多，需要增长服务拓扑来满足需求。

随着服务规模的增长，运维复杂度呈现指数级增长，那运维人员是否也随着增长了呢？纵观各司，答案是否定的。出于节约成本的考虑，各司各岗位人员并不会随着服务复杂度增加而扩张，反而是越来越趋于平稳。基于这个比例，相当于运维复杂度越来越高的情况下，运维人员越来越少了。

中间的差距如何来弥补呢？这就需要运用到运维手段了。即上图所示的：运维质量=运维人员 X 运维手段。运维人员要通过各种运维手段来解决运维困境，进而推动运维的发展。

1.3 运维的发展

如图所示，运维的发展大致分为四个阶段：

1）手工阶段

手工阶段比较好理解，研发人员交付一个系统，运维人员通过手工执行操作保障这个系统正常运行。此阶段的运维工作没有什么标准可言。

2）标准化阶段

随着企业IT系统越来越多地引入运维，且所有业务都变成系统形式在线上运行，运维工作的重要性越来越高，但同时带来的是运维和研发、业务人员工作中的沟通壁垒。这时就衍生出了一些标准，其中最主要的是ITSM（IT Service Management，IT服务管理）。ITSM的目标是把日常所有的运维工作，包括流程、信息管理、风险控制等，通过系统建设和标准化固定下来，像流水线一样，人员只需要按照标准参与即可。

3）自动化阶段

随着互联网大爆发，服务交付模型越来越多，用户对互联网和IT的要求越来越高，ITSM的缺点也越来越明显，主要表现为时间过长、成本过高，不能适应快速多变的需求。于是从工程或运维的角度自发出现了一种文化：DevOps，DevOps强调运维、研发及QA工程师工作的高度融合，要求运维从工程交付的角度不断迭代。

同时从企业IT管理或运营诉求出发也要解决快速演进的问题，于是演化出了标准ITOM。ITOM和ITSM很像，区别是把“S”改成“O”，即把Operation本身及其带来的各种自动化工具纳入模型中，包括主机、运营、发布系统等等。

• DevOps不断发展演变成现在的ChatOps，ChatOps的目标是将研发、运维、QA融合起来，以说话（Chat）的方式进行交流，但 ChatOps 只考虑了交流的形式，并没有就如何实现基于 Chat 方式的整体解决方案，ChatOps 并没有很好的解决 DevOps 的困境。 

• ITOM把所有的Operation线上化、自动化后，发现IT运维所产生的大量数据是非常有意义的，特别是对于企业数字化而言，这些数据经过加工分析，可以对日常业务产生价值。于是Gartner提出了一个新的标准“ITOA”。ITOA强调IT数据的价值，提出对IT运维分析的诉求，但没说明这个数据能干什么。很快Gartner就将ITOA演化成“AIOps”。这时AIOps中的“AI”是指“Algorithm（算法）”，强调的是数据分析本身产生的价值，包括通过算法来解决线上故障发现、日常交互等运维问题。

4）智能化阶段

随着行业对IT运维要求的不断提高，无论是AIOps还是ChatOps，都面临一个严重的问题：人处理不过来了。从工程角度来看，运维面临的现状是异构性非常强，需要引入三方应用和各种各样的设备，交付模式也越来越多，运维复杂度出现指数级增长。

为解决上述问题，Gartner适时提出了“AIOps”的概念，这里的“AI”代表的是人工智能，通过机器人的参与将人工智能技术体系带入到运维的各个环节，帮助解决运维问题，运维发展也由此进入智能化阶段。

（编辑：源码门户网）

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