导读：企业数字化使得运维智能化转型成为必然，宜信积极推动 AIOps 在科技金融企业的落地实践。本次主题是探索 AIOps 落地的一种形式：通过行为采集、仿真模拟、主动感知等手段，从用户侧真实系统使用体验出发，结合全维监控数据，更加有效的实现智能异常检测和根因分析。
一、运维的发展 1.1 运维的价值早期的运维工作比较简单，一般是先由系统集成工程师及研发工程师研发完项目后交付出来，再由负责运维工作的人员从后台做一些操作，保证系统正常运行。
图1
随着软件研发行业和技术的发展，运维的工作也变得越来越丰富。现阶段运维的工作与价值主要集中在三个方面：
1）效率大量业务上线，运维人员需要保障快速高效地为系统提供资源、应对业务变更、响应操作请求。
2）质量运维的目标是保障质量及系统的稳定性。也就是说，要保障业务和系统7*24小时在线上稳定运行，为用户提供流畅舒适的体验。为实现这个目标，运维的相关工作包括：
故障预测：没出现问题之前预测到故障发生的可能。
异常检测：出现问题时很快检测并定位到异常点。
根因分析：分析问题的诱因，找出真正导致问题的根本原因。
动态扩容：问题处理的过程中可能受到复杂因素的影响，需要对系统进行动态扩容。
服务降级：不影响核心业务的边缘业务可能需要做服务降级处理。
3）成本随着公司规模的不断壮大，投入产出比也越来越被重视。运维的另外一个价值在于降低成本。主要体现为：
容量规划：规划每年在IT运维层面投入多少人员和资源。
弹性调度：如何调度和分配资源，实现资源的充分利用。
利用率分析：利用率分析包括动态和静态两个方面。
趋势分析：比如今年花了多少钱在IT运维层面，明年要花多少钱在这个方面，这是一个趋势分析。
成本分析：成本分析包括今年有多少业务、每个业务用了多少钱、多少IT技术设施、多少人员。
1.2 运维的困境
图2
如图所示，横坐标代表服务规模。公司业务不断增长，服务规模也相应增长，此处我们简单理解为这是一个线性的变化，不考虑业务的暴增。
然而，业务规模增长反映到运维的复杂度增长上最少体现在三个层面：
服务规模的增长直接导致服务器量及网络量的增长，随之而来的是网络拓扑的增长。
业务增长，服务的技术栈也是增长的。以前可能前边跑一个服务，后边跑一个数据库就可以了，现在随着服务规模的不断增长，引入不同服务形式，可能就有了队列、缓存等，相应的，技术栈也不断增加。
服务拓扑不断增长。以前可能一个烟囱型的服务就可以了，而现在随着微服务的应用，服务之间的调度非常多，需要增长服务拓扑来满足需求。
随着服务规模的增长，运维复杂度呈现指数级增长，那运维人员是否也随着增长了呢？纵观各司，答案是否定的。出于节约成本的考虑，各司各岗位人员并不会随着服务复杂度增加而扩张，反而是越来越趋于平稳。基于这个比例，相当于运维复杂度越来越高的情况下，运维人员越来越少了。
中间的差距如何来弥补呢？这就需要运用到运维手段了。即上图所示的：运维质量=运维人员 X 运维手段。运维人员要通过各种运维手段来解决运维困境，进而推动运维的发展。
1.3 运维的发展
如图所示，运维的发展大致分为四个阶段：
1）手工阶段手工阶段比较好理解，研发人员交付一个系统，运维人员通过手工执行操作保障这个系统正常运行。此阶段的运维工作没有什么标准可言。
2）标准化阶段随着企业IT系统越来越多地引入运维，且所有业务都变成系统形式在线上运行，运维工作的重要性越来越高，但同时带来的是运维和研发、业务人员工作中的沟通壁垒。这时就衍生出了一些标准，其中最主要的是ITSM（IT Service Management，IT服务管理）。ITSM的目标是把日常所有的运维工作，包括流程、信息管理、风险控制等，通过系统建设和标准化固定下来，像流水线一样，人员只需要按照标准参与即可。
3）自动化阶段随着互联网大爆发，服务交付模型越来越多，用户对互联网和IT的要求越来越高，ITSM的缺点也越来越明显，主要表现为时间过长、成本过高，不能适应快速多变的需求。于是从工程或运维的角度自发出现了一种文化：DevOps，DevOps强调运维、研发及QA工程师工作的高度融合，要求运维从工程交付的角度不断迭代。