OpManager引领智能运维未来的发展方向
近年来运维技术飞速发展，运维团队大多建设好了各种系统，虚拟化、容器化、持续集成等。但是如何有效的利用这些系统最终实现站点的高可用、高性能、高可扩展？随着智能化技术的发展，为了解决上述运维领域的问题，智能运维的呼声已经越来越高。
如今，我们国家智能运维发展还是处于一个探索阶段，要想尽快在智能运维领域有所突破，首先要主抓好网络监视系统与网络警报系统，并利用机器学习算法进行快速网络监视与排障。
现在我们国家运维界在自动化方面已经达到了一定的水平，现阶段而且言，自动化与网络监视两部分还是是有一定距离。例如，你拿到了网络监视的报警，可能不清楚立马去做哪一项自动化的部署。如果能把自动化与网络监视这两部分有机的结合起来，运维的工作会运转的更加顺利。
在 PC 端的时代，运维的很多工作受限于浏览器，IT管理员拿不到用户端真实的数据。这种状况下，大家会普遍采购第三方服务，尝试获取终端数据。而且在移动端时期，我们都有自己的 IP，可以把采点的逻辑放在自己的 IP 里，然后获取到更准确、更真实的客户数据。相对于挑战来说，这其实是移动端带来的好处。
云服务的出现给运维工作带来难题。没有出现云服务之前，IT管理员在一台或是两三台机器中可以完成问题排查。出现云服务之后，这些问题可能拆到了好几十个分布式的地方，各自的输出，甚至启停会很方便，你有可能遇到在找问题的时候混淆的情况。而且解决这些麻烦是需要智能运维。
智能运维的理想状态是把运维工作的三大部分：网络监视、管理与故障定位，利用机器学习算法的方法把它们有机结合起来。
大家会朝着智能运维方向发展，并且智能运维的发展一定是一个长期演进的过程。第一步是智能运维在网络警报系统上的价值，第二步是智能地去判断网络警报，而且不是现在靠人力的经验去设定一个阈值。设定网络警报阈值是一项耗时耗力的工作，需要IT管理员在充分了解业务的前提下才能进行，还是得考虑业务是不是平稳发展状态。第三步是利用 NLP，把故障报告、文本化的语言提炼出来去自动反馈到这个系统里。这一点可能是更遥远的一个设想，但是如今来看会是将来发展的一条道路。
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