尹元，現任“勤智運維”京津冀區域技術經理，曾大量參與企事業單位運維需求調研與規劃工作，在運維監控、流程處理等方面有豐富經驗。

人工智能是當下最火爆的前沿技術，是計算機科學最值得期待的一個分支，目的是研制出模仿人類思考邏輯和行動的智能化機器。科研人員嘗試用各種方式讓機器人替代人類從事差別類型的工作，從最開始的重體力勞動到繁復的精密加工到未來替代人類進行邏輯思考。智能化將大大減輕人的勞動，以最少的人工干預完成復雜的工作。

如果將智能化概念引入運維領域將會發生什么變革呢？我們可以想象一下，用智能化程序代替運維人員，能夠在最少的人員干預下使用故障探測技術尋找業務運行中的故障點，發生故障時通過問題分析引擎快速定位故障根源尋找解決方案，并能夠自動運行預制腳本與工具嘗試進行故障的修復，最后還能夠按照袒露出來的問題進行深入的關聯分析，找出潛藏的隱患并制定解決預案。智能化運維的終極目標，就是將運維人員從繁瑣的工作中解放出來，提高整體運維效率，降低運維成本，實現業務系統的高可用性。

運維環境的異構和復雜化，導致日常運維工作需要付出的人力、時間成本越來越高。 2015 年智能化運維開始被大家廣泛關注，隨著大數據分析、APM、智能異常檢測、自動學習等技術的興起和逐漸成熟，運維需求也逐漸向智能化和自動化過渡。從最初級運維發展到現在智能化運維，可以劃分為 4 個階段：

    1、腳本時代

運維人員通過手工的方式做設備巡檢，嘗試著用SSH腳本等方式進行系統維護。

    2、工具時代

運維人員使用各廠商推出一些辦理工具，通過使用這些運維工具進行系統辦理。

    3、平臺時代

隨著運維工具逐步增多、網絡環境異構、信息孤島逐漸產生等情況，需要一套統一的運維平臺將工具進行整合。

    4、智能化時代

異構化環境，對數據分析和自動化的要求越來越高，借助海量的運維數據優化改進當前工作方法，日常工作實現無人值守的機器運維。建立在大數據分析和自動化運維基礎上的智能化運維時代。

運維的精細化要求越高，就需要積累更多的能力輔助智能化運維場景和策略，實現更多辦理途徑的擴展。下面，簡單舉例來暢想下一步趨勢。

1、在平臺化運維系統的基礎上，想要進行多系統、多業務的整合，僅僅通過接口遠遠不夠，還需要更加深入的數據關聯，模糊業務系統與運維平臺之間的界限。

2、更強大的故障探測能力，能夠深入業務多個層次進行故障挖掘，逐層檢索業務運行數據，分析業務運行情況，關心業務關鍵節點，快速發現問題，及時通知運維人員并啟動緊急預案。

3、故障緊急預案針對發現隱患、異常、告警、故障、預測等多種運維場景，并提供相對應的解決預案，可以通過自動或者手動的方式快速執行。

4、緊急預案失效時可以提供大數據的強力支持，實時分析問題根源與可能的故障隱患，提供更加快速、正確的故障判斷能力。同時，提供自動學習的可能，將現在發生的故障場景記錄下來生成新的解決預案。

5、與流程的結合，能夠實現整體運維事件的閉環，提供事件的記錄、跟蹤、處理、反饋等關鍵節點，保障運維工作高效運行。

以往的簡單運維，都是通過彼此獨立的運維工具或網管軟件來實現日常辦理，通過不尺度的數據和不統一的告警進行人工分析。智能化運維能夠將割裂的系統進行整合，并提供尺度接口。運維整合，表現在數據的采集、分析、匯總、處理、總結、預案等幾個層面。

 那么，這些又將如何落地呢？一直從事“一體化智能運維”研究的勤智運維，給出了本身的初步研究成果。