十分鐘看懂傳統運維、網際網路運維和業務運維異同

從資訊化時代到網際網路時代，再到如今大幕初啟的數字化時代，IT、網際網路和移動化已經滲透到工作和生活的方方面面。今年早些時候一群歪果仁評選出中國的新“四大發明”——高鐵、網購、支付寶和共享單車，後三樣都是來自于IT變革。而運維作為IT運作的有力保障，在不同時期和不同類型的企業中正在發揮着越來越大的支撐和引領作用，今天就讓我們聊聊資訊化時代的傳統運維、網際網路時代的網際網路運維和數字化時代的業務運維有什麼不同。

隻顧IT死活的傳統運維

在資訊化時代，企業所購建的各種資訊化系統如财務、供應鍊、進銷存、ERP、OA等等，多是為了滿足内部管理的需求。這些系統面向企業内部員工或上下遊産業鍊，無論是使用者規模，還是功能需求通常是集中、可控和固化的。是以資訊化系統的開發設計都是煙囪式架構，縱向擴充能力強，橫向擴充能力弱，系統内部重度耦合，而系統之間無關聯或弱關聯。這就造成了一種現象——資訊孤島叢生。

傳統運維部門在制訂IT裝置和資訊化系統管理目标時，關注的是一台台IT裝置的故障率和一套套應用系統的可用性，在基礎設施、資料庫、中間件、災備、存儲等環節通常大量采用商業閉源的軟硬體産品及其解決方案，裝置的開放性差、标準也不統一，管理時遵循嚴格的ITIL管理體系，喜歡采用兩地三中心這種典型的重量級、集中式運維管理方式。

随着IT規模越來越大、系統越來越複雜，運維保障工作由最初的硬體運維不斷細分，網絡工程師、系統運維工程師、DBA、安全工程師等崗位加入到運維體系中，系統管理采用各種重耦合的ITSM、ITOA軟體，如IBM Tivoli、HP Openview等。

當業務系統發生故障時，IT主管首先召集自掃門前雪的各個運維崗位進行自檢，檢視各自負責的裝置、應用元件、系統是否運作正常。如果沒有發現問題，則會召集裝置提供商、系統開發商、系統內建商，甚至是IT咨詢公司一起對系統進行“會診”，查找故障原因，整個流程常常會超過一周時間。

是以，傳統運維部門常常被稱為“救火”隊員，依靠人工巡檢的工作方式，不但工作被動，而且效率低下。

最愛99.99的網際網路運維

到了網際網路時代，一切以網際網路為核心，IT的邊界被完全打開，IT系統不再是為企業内部管理提供支撐，而是為億萬網際網路使用者提供各種線上服務。是以，IT部門成為了網際網路企業的核心，而保障線上業務持續、穩定運作，也是網際網路企業的第一使命。

由于網際網路業務通常要面對來自世界各地的網際網路使用者，這些使用者的上網方式、終端裝置千差萬别，使用者需求更是不斷變化。同時，網際網路産品疊代、變更非常頻繁，業務規模增長迅速，傳統商業閉源軟、硬體産品無法滿足網際網路業務靈活、高效的運作需求，彈性、擴充程度高的分布式系統成為網際網路架構的首選，硬體通常使用廉價的X86伺服器，應用系統則會選擇便于二次開發的開源産品，這也為虛拟化和雲計算的流行奠定了良好的基礎。

網際網路運維最關注網際網路使用者體驗，重視響應時間、可用率等性能名額，常常會要求系統可用性達到四個九。是以，網際網路運維在基礎設施、資料庫、中間件、分布式存儲、自動化部署等環節通常大量采用開源或基于SaaS的自動化運維監控工具，如Zabbix、Nagios和雲智慧監控寶等，這些産品的橫向擴充能力很強，具有分布式、輕量級、子產品化、去中心化等特點。

故障發生時，要求網際網路運維能夠第一時間發現問題，并快速進行根因分析，依靠人工巡檢的傳統運維管理方式嚴重落後，自動化運維逐漸流行。這就對網際網路運維工程師的開發能力提出了比較高的要求，熟悉LAMP/LNMP、掌握Python之類的腳本語言隻是基礎，玩得轉各種開源監控系統，能夠根據業務特點和企業需求定制開發自動化監控和告警工具的運維大牛成為BAT等網際網路巨頭的追捧對象。

這一時期，運維和開發之間的邊界變得模糊起來，DevOps成為網際網路産品從開發到上線維護的新選擇。

以大資料為武器，保障數字化轉型成功的業務運維

過去，傳統企業和網際網路企業之間的界限泾渭分明，然而在網際網路經濟對實體經濟的不斷滲透和沖擊下，越來越多的傳統企業開始擁抱網際網路，借助網際網路+和數字化轉型謀求商業模式創新。一方面，在過去的十幾年裡建構了大量資訊化系統仍然為企業管理提供保障；另一方面，數字化業務必須滿足網際網路使用者的體驗需求，這就造成了傳統資訊化系統與網際網路應用大量并存的局面，業務與IT管理系統之間存在着巨大斷層，傳統運維和網際網路運維難以有效支撐企業的數字化轉型。

于是，利用大資料技術消除業務與IT斷層，解決數字化轉型痛點成為IT運維發展的第一選擇。業務運維是以大資料技術為基礎，覆寫企業所有業務系統和IT系統的新一代運維大資料管了解決方案，通過全鍊路監控、端到端應用性能管理、實時業務資料分析與高度定制化的可視化大屏等手段，幫助企業第一時間發現業務資料波動，憑借根因分析準确定位造成業務問題的IT故障，持續提升數字化業務營運和IT管理效率。

業務運維關注的不再是單純的IT系統運作狀态，而是以業務運作健康作為核心名額，這就要求CIO所上司的IT運維部門對使用者需求、業務運作有深入的了解，能夠根據業務特點規劃系統、調配資源、優化流程，進而實作IT引領業務的數字化轉型目标。是以，業務運維必須具備強大的即時資料分析能力和開放的資料接口，能夠接入各種ITSM/ITOA系統、APM、NPM和業務系統資料，而且業務運維與原因IT系統是松耦合、低侵入的，是可以彈性部署和靈活配置的，這樣才能在企業的數字化轉型中快速實作價值。

未來，随着機器學習、深度學習等技術的不斷成熟，AI技術将在業務運維體系中得到廣泛的應用，共同推動IT運維市場的進步，而這就是業務運維在幾年之後發展方向——智能運維AIOps。通過不斷的資料積累和持續學習，智能運維AIOps将把運維人員從紛繁複雜、過度依賴人工的監控、發現、告警和修複工作中徹底解放出來，而運維也将變得更加自動化、智能化。

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