认识达内从这里开始

对于运维程序员来说，除了需要处理程序中出现的问题以外，有时候为了能够让领导明白这个问题的原因和解决之后的效果，还需要通过不同的工具将这些问题展示出来，而这也就是可视化运维呈现的意义。下面我们就来了解一下具体情况。

1.可视化呈现价值

在软件市场，国内和国外有很大的区别，国外的软件可视化做得其实没有国内好，真心话。为什么?因为国外所有的这些软件叫工具软件，这些工具软件是给干活的人用的，所以国外的这些工具软件不管是开源的还是商业的，其实做得没有那么好。但是国内不一样，国内企业的领导更希望看到的是：你说我出问题了，好，我要看哪里出问题了，纯技术层面你可能会发现，解释半天也解释不清楚，所以这时候，可视化就变得更为重要了，一方面是我们操作人员自己本身工作是需要的，另一方面关键是在客户端，在领导那里怎么样呈现这个价值，我们的工作怎么能被看到，这很重要。

可视化

在可视化层面，我们的做法是通过纵向打通应用层、平台层和设备层，横向接入全网IT设备，采集全网数据，并在此基础上结合具体的算法去做展现的。

自动化

比如新炬网络通过自研的打分形式具象呈现所有设备的健康度，便于用户第一时间发现、下钻和解决问题;通过自研的APM应用自动埋点，实现交易过程的透视，并对相关数据进行分析和存储，实现调用过程分解及性能问题的快速定位等。真正实现了随时随地、全网透明的可视化，支持APP、Web工作界面和大屏展示等多屏呈现工作内容与价值。

2.自动化解放效率

自动化解放效率这个不用说了，对于我们运维来说，如果我们能多出一些时间看书、学习、研究，我们自己的技术能够有点提高，这个对我们来说是最好的事情，而不是说一天到晚都在做重复性的劳动。

其实自动化我们一直在做，我相信所有做过的人都会知道这中间有很多很多的坑，这些坑我们怎么样踩过去的呢?自动化的主要目的，一是提升效率，二是安全可控，三是降低人员依赖。要做到这三点则必须明白：一切没有固化到平台的标准化过程都是无用功;一切没有场景驱动的运维平台建设都是假大空。

对此，我们的做法是：

自动化运维

第一步，落地八大自动化运维场景，包括自动化运维操作及自动化资源开通及部署等，覆盖90%以上的运维工作场景。因为从运维的角度切入，要想让运维变得更加敏捷就应该是场景化的驱动，我的业务场景到底是什么?这个业务场景是不是真实的，是不是真的对生产运维有帮助的，还是说只是个人的偏好，还是临时出了一个故障，领导压力比较大，还是怎么一回事，所以一定要理清楚。

第二步，通过集中式自动化运维管理，实现运维操作的安全、高效，并形成知识资产，确保知识的有效传递。

API

第三步，自动化运维能力支持API开放：将自动化运维能力封装API，供各系统、各终端调用，如在手机端、系统拓扑上可直接进行运维操作。

PaaS平台

第四步，构建自动化运维PaaS平台：支持场景的自定义开发，驱动运维团队能力转型。要把标准化工作固化到平台里，没有放到平台的标准化都是无用功，没有场景驱动的运维就是假大空。你想想传统应用的功能做了多少不是场景应用的功能，有多少企业写了一堆的标准：操作标准、运维标准、安全规范……要满足一堆的标准，最后，这些标准在操作平台上有限制吗，在操作平台上管用吗，如果操作标准压根儿跟你的平台不对应，那就是一个摆设。

3.智能化驱动能力

智能化

智能化首先要做的就是日志分析，当设备类型越来越多的时候，日志分析则变得越来越重要。从这个层面出发，我们也是通过自研的IVORY大数据日志分析平台，采用大数据底层框架和拖拽式的独家专利切割算法，实时聚合海量日志，准确搜索统计日志，智能分析日志内容，只需简单操作就能实现大数据的分析和挖掘工作。

此外，做任何运维产品如果没有运维经验其实只是做一个框架，想要真正实现智能化，光有工具是不够的，还需要结合实际运维场景，优化数据价值，以智能化驱动运维能力，最终实现从发现、决策分析到问题解决的问题闭环解决手段。

运维

以“可视化、自动化、智能化”为敏捷运维全栈解决方案的核心：通过“运维可视化”实现随时随地、全网透明的运维价值呈现;通过“运维自动化”全面提升运维服务效率和质量;通过“运维智能化”实现以智能化驱动运维能力。在这个过程中，我们通过运维分层构建，实现不同层级解决不同层次的问题。

作者：程永新

来源：运维派

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