每家公司對(duì)于所謂運(yùn)維團(tuán)隊(duì)到底應(yīng)該做些什么，都有各自的看法。本文首先由阿里巴巴的運(yùn)維團(tuán)隊(duì)在整個(gè)阿里巴巴的業(yè)務(wù)里承擔(dān)的責(zé)任為切入點(diǎn)，回顧了阿里巴巴從工具化到自動(dòng)化的過程，接著分享了阿里巴巴在智能化領(lǐng)域的探索路線，最后總結(jié)了未來(lái)運(yùn)維團(tuán)隊(duì)所面臨的巨大挑戰(zhàn)，特別是運(yùn)維智能化落地，有效性提升，以及最終效率提升及成本節(jié)約上帶來(lái)的挑戰(zhàn)。

    隨著大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 技術(shù)的飛速發(fā)展，智能化運(yùn)維成為運(yùn)維的熱點(diǎn)領(lǐng)域。Gartner 的報(bào)告宣稱，到 2020 年，將近 50% 的企業(yè)將會(huì)在他們的業(yè)務(wù)和 IT 運(yùn)維方面采用 AIOps，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于今天的 10%。盡管 AIOps 還是一個(gè)新名詞，但它無(wú)疑代表了運(yùn)維未來(lái)的一種趨勢(shì)。

    智能化運(yùn)維的終極目標(biāo)，就是將運(yùn)維人員從繁瑣的工作中解放出來(lái)，提高整體運(yùn)維效率，降低運(yùn)維成本，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的高可用性。

    運(yùn)維環(huán)境的異構(gòu)和復(fù)雜化，導(dǎo)致日常運(yùn)維工作需要付出的人力、時(shí)間成本越來(lái)越高。 大約兩年前，智能化運(yùn)維開始被大家廣泛關(guān)注，隨著大數(shù)據(jù)分析、APM、智能異常檢測(cè)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的興起和逐漸成熟，運(yùn)維需求也逐漸向自動(dòng)化和智能化過渡。從最初級(jí)運(yùn)維發(fā)展到現(xiàn)在智能化運(yùn)維，大致經(jīng)歷了四個(gè)階段：腳本時(shí)代——工具時(shí)代——自動(dòng)化時(shí)代——智能化時(shí)代。

    目前業(yè)界真正的智能化運(yùn)維的落地實(shí)踐其實(shí)并不多，大多還是停留在自動(dòng)化甚至人工化階段，然而智能化運(yùn)維是大勢(shì)所趨，對(duì)于大公司來(lái)說(shuō)，更是尤為重要。以下整理自 2017 上海 CNUTCon 全球運(yùn)維技術(shù)大會(huì)上，阿里巴巴研發(fā)效能團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，阿里研究員畢玄的演講《智能時(shí)代的新運(yùn)維》。

    阿里的運(yùn)維體系承載著怎樣的責(zé)任？

    阿里的運(yùn)維體系介紹 

    阿里的運(yùn)維團(tuán)隊(duì)，主要覆蓋五個(gè)層面。

    資源的規(guī)劃與支付是運(yùn)維的基石

    整個(gè)運(yùn)維團(tuán)隊(duì)需要負(fù)責(zé)資源的規(guī)劃、資源的交付。