峰会介绍:

DevOps作为打破开发和运维之间壁垒的方法论,在打通应用全生命周期工具链路的过程中,扮演着极为重要的角色!如何高效实现敏捷运维,如何让运维更加敏捷化,俨然成为当下所有企业的必答题目。

全球敏捷运维峰会(Gdevops2018),是国内唯一同时覆盖一线与二线城市的高端技术峰会,在各地均有极大影响力。目前已成功巡回北京、上海、广州、杭州、成都五城,主题覆盖敏捷运维、数据库、云与架构等重点方向。Gdevops峰会汇聚DBAplus社群数百专家资源,是与政府、企业携手打造的敏捷运维领域标杆盛会,全面覆盖从DBA、运维工程师到CXO等所有技术圈层、从互联网、电信、金融、交通到物流等重点行业,在业界、媒体界具有极大影响力。

参加有感:

第一次参加相关峰会,还是比较高兴的。整个会议为一整天,分为上午场和下午场,下午是两场分论坛,分别是运维分论坛和数据库分论坛。

相关技术及发展方向如下:

1、运维问题的解决思路终极方向为无人运维,历经的三个主要阶段为人力驱动、自动化驱动+人力决策、无人智能化运维;

2、嘉宾们普遍提到了AIOPS相关技术及落地实践思路,携程、腾讯、阿里等已经有落地实践,看来利用AI相关技术实现智能运维已经势不可挡;

3、AIOPS落地时重点谈到了可视化(各类数据分析及展示)、智能化(告警、关联、检测、根因分析等)、自动化(自愈、扩容、止损、切换等);

4、AIOPS能力构建路径:基础能力构建、运维大数据平台构建、深度分析及能力场景构建;

5、裴丹副教授提到构建运维大脑:分为动态决策(利用实时监控数据和运维知识进行图谱,进行实时决策)和运维知识图谱两部分(线下挖掘运维历史数据,建立各种画像);其中动态决策分为故障发现、故障定位、故障处置、故障规避四部分;把复杂的具体运维场景拆解为四个场景模块(眼(全面展示系统运维状况);手(基于确定逻辑的自动化工具);脑(知识);脑(决策算法););AIOPS架构为监控+自动化+AI画像+AI决策;

6、杰蛙中国乔治分享了数据驱动DevOps和安全的碰撞,重点介绍了各种软件的安全漏洞及DevOps平台的建设。

落地DevOps三步走:第一步,选择适合你的工具;第二步,收集DevOps元数据,评估研发效率;第三步,落地内部容器化。以Capital one为例,介绍了持续交付16步:源代码版本控制;事宜的分支策略;静态分析;大于80%的覆盖率;漏洞扫描;开源扫描;制品版本控制;自动化分配资源;不可变服务器;集成测试;性能测试;每次提交进行构建、部署、自动化测试;自动化回滚;自动化变更工单;零停机发布(蓝绿部署、金丝雀发布等);功能开发。

7、快狗打车沈剑介绍了“非业务技术部门怎么带?”的管理分享,还是蛮有启发的,重点思路是非业务技术部门与业务部门前期沟通,提前预防知晓需求,非业务技术部门内部多多培训、技术交叉实践等;重点结论如下:非业务技术部门的需求是什么,需要从业务研发里来;非业务技术部门怎么支持,由工单型转变为业务型;上下游配合,丑话说到前头,奖惩机制提前确定,老大层面达成一致;非业务技术部门往上推进,接收中台业务系统;建立技术氛围、技术夜校等;

8、运维专场重点讨论了一些落地实践的案例及思路,还是挺有收获的。

总结:

国内的各个最新技术都在大力发展,运维也不例外,相关技术也在同步发展,尤其是AIOPS、无人运维、运维大脑等理念在推进着国内运维水平的不断进化,传统的依靠人力、依靠脚本的时代已经不能满足当前发展需要,大量的厂商已经推行和落地更加智能化的运维手段。持续交付这一话题,也说了很多年,作为打通开发和运维上线的一个新理念,我相信已经在不少厂商落地,尤其是互联网及大型的IT企业中,当前的社会,各种技术迭代越来越快,交付的周期越来越短,这给了企业更多的压力和挑战去解决持续、快速、高效地交付产品中的各种问题。希望国内的运维技术能发展的越来越好,努力解决企业发展中的各种痛点,使得IT、互联网等能够更好的为人类服务。

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