如何讓運(yùn)維變得更簡單？傳統(tǒng)的自動(dòng)化運(yùn)維可以提升效率，卻無法幫運(yùn)維人員做出決策。在運(yùn)維精細(xì)化要求越來越高的今天，智能化運(yùn)維的出現(xiàn)，讓運(yùn)維工作從依靠人工決策逐步向依靠機(jī)器決策轉(zhuǎn)化，有效解放了運(yùn)維人員的雙手。

更全面的智能化運(yùn)維，需要哪些能力

智能化運(yùn)維引入了機(jī)器學(xué)習(xí)的方式，希望通過對已有運(yùn)維數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析來預(yù)測潛在問題，實(shí)現(xiàn)更全面和體系化的監(jiān)控生態(tài)。為此，智能化運(yùn)維往往需要集合多方平臺能力，完成多系統(tǒng)多業(yè)務(wù)的整合以及知識庫對接，以加強(qiáng)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)分析。

同時(shí)，智能化運(yùn)維還應(yīng)具備強(qiáng)大的故障檢測能力，讓運(yùn)維對象從物理設(shè)備延伸至云端虛擬設(shè)備，多維度挖掘故障，在關(guān)鍵資產(chǎn)和業(yè)務(wù)節(jié)點(diǎn)上快速發(fā)現(xiàn)問題。針對各類運(yùn)維場景，智能化運(yùn)維須按照場景模型規(guī)則提出對應(yīng)解決方案，在預(yù)制規(guī)則不匹配時(shí)基于實(shí)時(shí)分析能力提供實(shí)時(shí)變更、調(diào)度智能決策，不斷完善模型規(guī)則。而且，智能化運(yùn)維還需具有對運(yùn)維事件的閉環(huán)處理能力，并借助更智能化的技術(shù)架構(gòu)完成真正的落地。

基于運(yùn)維需求，構(gòu)建統(tǒng)一智能云化運(yùn)維平臺

基于安全態(tài)勢感知平臺的運(yùn)維需求，我們需要建立一個(gè)面向服務(wù)的統(tǒng)一智能云化運(yùn)維平臺，來進(jìn)行多方平臺的整合。為實(shí)現(xiàn)運(yùn)維管理的統(tǒng)一，可通過CMDB 配置管理技術(shù)開展資源管理數(shù)據(jù)全生命周期的管理，向數(shù)據(jù)庫中加入所有待管理資產(chǎn)，為智能化運(yùn)維的數(shù)據(jù)分析、自動(dòng)化處理提供原始數(shù)據(jù)信息。同時(shí)，建立ITIL流程，構(gòu)建云運(yùn)維管理體系的業(yè)務(wù)模型。

此外，智能云化運(yùn)維平臺還帶有智能化、容器化和可視化等特征。在決策智能化方面，智能化運(yùn)維通過大數(shù)據(jù)技術(shù)驅(qū)動(dòng)，擺脫傳統(tǒng)的采樣式監(jiān)控，通過全量數(shù)據(jù)分析的方式，對細(xì)節(jié)做更明確、更高效的診斷和優(yōu)化。考慮到系統(tǒng)運(yùn)維的復(fù)雜性和多任務(wù)型，為滿足后期進(jìn)行任務(wù)拓展、二次開發(fā)，運(yùn)維平臺適合選擇微服務(wù)架構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)服務(wù)的容器化。運(yùn)維平臺的可視化、智能化導(dǎo)航管理，大大降低了運(yùn)維管理技術(shù)難度，有助于管理人員全面掌控運(yùn)行情況。

必須指出的是，讓自動(dòng)化運(yùn)維變得更智能，還有很長的一段路要走。短期內(nèi)，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的監(jiān)控和分析以及規(guī)則的自動(dòng)化處理，智能化運(yùn)維的可挖掘空間很大。