我們以前一直都認為定位這個問題不是個大問題，如果我能快速修復，定位，你慢慢定好了，定個兩天我也無所謂。但是現在阿里特別重視的原因在于，故障定位損耗了我們非常多的人力，耗費了我們非常大的團隊力量。所以我們認為需要有更智能化的方法，把故障定位出來，以助研發團隊更專注投入在其他事情上。比如現在故障一出來，研發查了半天，一看，跟它都沒有什么關系。所以就浪費了很多，這張圖是我們現在在做的一套系統，從一個異常，那里標一二三四五，當有一個異常出來之后，第一步發現，第二步不斷的分析，一直定位到最后到底是哪個地方出了問題，我們的目標是最后盡可能定位到代碼層面的問題，或者是網絡或者是基礎設施等等。

    邊壓邊彈 做好規模化運維

    目前對阿里來講最重要的問題還是效率問題。比如說我們在每年準備雙十一容量的時候，很多人都知道阿里有全鏈路壓測，一個最重要的目的就是調整容量，怎么把一個機房的容量調整成比率是最合適的，比如說 A 應用可能是瓶頸，但是事實上如果搭配得好，A 應用就不再是瓶頸。所以怎么樣讓一個固定機器數下做一個最好的搭配，我們以前是壓一輪調整一下，再壓一輪再調整一下，這非常耗費一堆人通宵的精力。我們認為這個過程需要提升，現在改成非常簡單的模式，流量過來以后不斷的自動調整容量比例，我們會有一個所謂邊壓邊彈，一邊壓測一邊調整比例。相信很多運維同學都干過這個事情，因為業務方給你一個指標，你是要算的，而且很難算的很精準。邊壓邊彈意味著你不需要算得很精準，粗略算一個數就可以了，后面靠這套系統自動給你調平衡。

    阿里巴巴在這五個方面，在智能化方面做的探索，阿里認為我們還不足以所有的領域都去覆蓋。

    未來運維領域需要突破的防線

    無人化 讓夢想照進現實

    我認為現在運維這個領域中最大的挑戰仍然是，能不能真正的走向無人化，整個過程中是完全沒有人的。

    從目前來看，要做到無人化最重要的是質量問題，質量做得不夠好是沒有辦法無人化的。另外如果出問題了能不能自動修復等等，所以我們認為無人化對運維領域是最大的挑戰，能不能把這個落地變成現實，奠定了智能化的基礎。如果說智能化所有的動作要人介入，那基本就不用做了。

    智能化 帶來效率上的質變 

    在智能化這一點上，第一點是有效性的問題，如果這個智能表現得比人的智力還差一些，這個慢慢就沒有人相信這個東西了。所以怎么樣把有效性提升上來，另外最重要的是要看到智能化給運維領域帶來效率上的質變。智能化投入非常大，要做大量的收集做大量的分析。所以最好帶來的是質變而不只是量變，如果只是量變可能投入都收不回來。對于所有公司而言，更少的人更低的成本是非常重要的。人最好投入在一些更重要的研發等等事情上。