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現在大家都在講智能化運維，自動化運維已經逐漸少有提及。這是一個理念和技術演進的正常過程，自動化運維已經從一種思潮和探索正在轉變為落地和使用。越來越多企業已經開始落地自動化運維，在真正把步子邁出去的時候，發現自動化運維原來并不是一件複雜的工程，很多企業其實早就開始建設了。
說到這裡，就要從運維的本原探讨。我們這裡把運維的詞義進行狹義的思考，其實就是對伺服器及應用進行維護管理，那麼所謂自動化運維就是把維護管理的動作規範化、批量化、自動化。如果從這個角度去考慮，很多企業很早就建設了自動化運維工具，如微軟更新檔管理WSUS、微軟SCO等工具，隻是過去我們并沒有意識到而已。
既然如此，又是什麼原因導緻自動化運維突然火熱起來了呢，作者認為如下兩個原因：
- 随着運維規模擴大，運維工具也大幅增加，運維工具本身的管理成為必須面對的問題，需要統一集中的運維平台。
- 網際網路公司作為運維技術先驅力量，在運維中應用了大資料、人工智能等技術，将運維工作引向了新的高度。
是以，從過去分散狀态的自動化運維建設正在轉變為以平台為基礎的建設模式，平台能力主要展現在：
- 平台具備廣泛的相容性，可納管全面的IT裝置和系統
- 具備與現有運維工具內建的能力，最過往投資保護
- 在平台上可靈活擴充到更多運維場景，而不增加平台維護成本
- 平台具備向資料化、智能化演進的可能性，滿足長期建設要求
進而，在很多企業中自動化運維建設分為兩層建設：統一先進的自動化運維平台和持續平台上建構運維場景。我們下面分别進行探讨。
一、運維平台建設
不同規模公司在平台建設上思路不同，總結來說有如下兩種模式：
1、自研平台或基于開源改造
大型網際網路公司和巨頭企業多采用這種模型，專門組織一個部門開展自動化運維平台建設。這類公司在一定程度上可以保證人員的穩定性和專業性，其業務收益也可以支撐長期的的高昂成本投入。 這種模式的優點是具備完全的自主性，在滿足自身業務的同時，也可以将自研的技術商業化，變IT成本部門為IT利潤部門。
缺點也是顯而易見的，如此大投入、長周期，深度的技術沉澱，是絕大多數企業無法承受的。同時也需要面對失敗的風險，所謂“一榮俱榮，一損俱損”。
2、引入上述公司的産品
更多的公司采用這種建設模式，從外部引入經過考驗的成熟平台，如騰訊的藍鲸智雲。這類産品往往是經過自身業務多年沉澱出來的解決方案，或者代表着先進性，或者代表着行業特點。這類解決方案有差別與傳統廠商産品，是經過真實生産環境淬煉的解決方案，通常具備很強的生命力。通過平台的快速導入，既可以快速縮短自身與前沿企業的距離，同時也可以合理控制成本投入。
其缺點主要展現在自主性上，這就要看選用産品的開放程度了。
二、持續建構運維場景
運維場景與運維平台有很大不同之處，運維場景是多樣化的、個性化的、是無法窮舉的。話雖如此，根據不同場景的特點仍然可以分為操作類、展示類、決策類。這裡着重分析各類運維場景的特點和建構方法。
1、操作類場景
在自動化運維建設前期此類場景最多，往往能占比到60%~70%。這類場景明顯的特點是可以手冊化，即可将運維操作步驟一一寫出來，并按照某種邏輯順序按步執行皆可完成。諸如版本釋出、資源建立、權限開通等。有些操作流程可能很長，而大多數操作都是短流程。在梳理這類運維場景時，可以參考以下原則：
- 操作原子複用原則
- 明确輸入輸出原則
- 原子功能内聚原則
- 流程節點解耦原則
- 端到端全覆寫原則
在建設前期可不必追求流程設計的優雅性，能確定流程的正确性和穩定性，流程節點多一些并無關系，關鍵是可以實作端到端的全流程自動化操作。
2、展示類場景
這類場景可以在運維工作中占比到20%~30%，在面向應用的運維中應用較多，在實作邏輯上可以分為三層：采集、處理、展示。
- 資料采集是相對複雜的工作，從實作難度可分為：平台資料、腳本采集和采集器采集；
- 資料處理通常根據具體業務場景具體設計，大多數邏輯是較為簡單的邏輯運算：加、減、或、與、非等；
- 資料展示是相對容易的内容，運維常用展示形式是可以窮舉的，如餅圖、折線圖、柱形圖等；
在建設前期可選擇簡單的場景建設，逐漸培養人員運維開發能力，逐漸過渡實作複雜場景。
3、決策類場景
決策是自動化運維進階需求，往往需要用到大資料、機器學習等前言技術，我們後續開專題進行讨論。
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