IT运维的发展与衍变

随着互联网的普及，互联网企业以一日千里之式飞速发展，企业规模日益庞大，当人数越来越多，IT架构之间错综复杂，IT运维服务也在逐步衍变，从最开始的“人肉”运维，到自动化运维，所有企业的最终目的都是实现智能运维，也就是AI（人工智能）。
在运维初期，所有的工作几乎都是由人来完成的，出现问题时运维人员要耗费大量的时间和精力逐一排查，不仅需要查看大量的日志，还要通过执行脚本、手动测试、手动处理流程才能了解到问题究竟出现在什么地方，这样的方式不仅耗费人力物力，不同团队之间的沟通也很闭塞，从问题的产生到完整的分析需要很长一段时间，当企业IT架构逐渐壮大时，已经无法跟上脚步。

在企业发展逐渐壮大后，企业开始向DevOps方向发展，DevOps是一系列重视研发、研发和运维人员之间沟通合作的团队文化、方法论和实践活动，旨在让软件发布生命周期变得更加快捷、可靠并可持续，而在企业到达DevOps的过程中，一般会在开发和测试阶段引入APM工具，提早发现定位性能瓶颈，避免或减少上线后回滚。

DevOps在让工作便捷的同时，让运维和开发人员紧密配合，使他们的沟通不再闭塞，出现问题时，运维人员不再只是单纯的局限于自己的部门去解决，一套错误数据，运维和开发人员可以同步查找问题，实现工作上的配合，减少沟通成本，极大提升开发和运维人员的工作效率。

在企业达到DevOps后，运维工作开始不局限于人工，企业对于高效运维的认知达到了新的高度，也就是AIOps。从机器学习、语义处理、数字化辅助，最后实现完全智能化运维。这种方式不仅大大降低了人力物力，数字化系统根据往期的数据，自动进行学习、设置告警标准，几乎不需要人工干预就可以实现完全自动化管理。通过机器学习模型使整个组织在团队面前是完全透明的。最后，团队作为管理者，可以扮演更具战略性的角色，而自动化则在后台工作以保持常亮。

听云的AIOps数据处理引擎，不依赖人为指定规则，由机器学习算法配以神经网络模型从海量数据（性能指标、业务指标、日志等）中进行深度学习，并能够基于场景自我进化算法模型。同时通过自主策略指挥采集端数据输入，完成智能的数据分析，用于输出可视化视图或指导自动化工具进行执行层操作。最终构建以AI为核心的中枢调度管理平台，实现质量、成本、效率三者兼顾的智能化运维。

听云AIOps采用一体化监测方案，在IT运维工作中进行实时异常监测，持续性深入到业务环境中，并对海量告警进行重点筛选，帮助IT运维人员提升效率，助力企业业务顺利增长。