认识达内从这里开始

在人工智能技术还不是很先进的过去，我们在进行系统维护运维管理的时候都是需要相当多的技术人员来参与操作的。但是就算是这样也会出现许多的问题，所以，我们今天就一起来了解一下如果采用人工智能技术来进行运维管理的话，都有哪些优势。

故障处理和操作变更是运维两大主题。在过去，为维护系统稳定，各业务线都投入大量人力进行故障处理工作，除直接人肉运维外，各产品线深度定制的运维工具、系统被研发出来。随着业务规模扩张和形态变迁，传统运维模式受到极大挑战：

无统一的开发管理模式，运维服务开发及维护成本大，运维效率低。

横向扩展能力差，运维经验难以复用，各产品线”重复造轮子”。

智能运维开发框架，提供了一种以软件工程方式解决运维问题的解决方案。通过提供统一的开发模型和管理机制，支持不同产品线运维操作的设计、实现和管理。从而：

降低设计、开发难度与成本，使业务OP专注自身的业务逻辑，提高开发和迭代效率。

促进基于代码的跨产品线经验积累与分享，提升百度整体的业务运维能力。

充分运用和发挥自动控制、机器学习、人工智能等领域的技术成果，提高运维效率。

解决思路

智能运维开发框架以Noah(百度自动化运维管理平台)时代的运维经验为基础，通过对运维概念和操作的统一，整合当前运维系统，提供运维操作的统一入口;让更多的业务线OP加入到运维社区建设中，共享运维经验，满足业务日益多样化的需要。

具体解决思路如下：

1.运维模式标准化

统一开发模式：提供统一的开发规范，社区化开发模式，业务线OP共同参与运维操作开发，沉淀运维经验。

统一运维对象：通过知识库，统一描述机器、实例、服务、应用等运维对象的属性，聚集分散的运维状态数据，达到公司内运维对象的统一。

统一运维操作：屏蔽具体平台操作实现，提供统一的运维对象操作接口。

2.运维开发工程化

提供统一的运维开发框架：封装常用功能组件，提供高扩展的开发框架，使产品线专注于自身业务逻辑，开发”智能运维机器人”。

提供仿真系统：通过提供服务拓扑搭建及模拟故障的能力，完成机器人上线前功能验证，提高”机器人”可靠性。

提供托管平台：通过提供高可用的机器人托管环境，降低服务运维成本。

3.运维操作智能化

智能感知：依赖监控系统提供的智能异常检测、多维度异常分析，感知满足时效性和准确度的异常事件。

智能决策：自定义算法实现决策机制，充分利用机器学习、人工智能成果，提供决策可靠性。并沉淀人对问题的决策经验，做到经验可迁移。

智能执行：提供丰富的执行策略，满足业务线通用运维操作的需求。

实现方案

整体解决方案如下：

能运维机器人为主体，深度整合公司内代码管理工具，持续交付平台，部署系统等devops工具链，帮助产品线同学快速完成源码构建、镜像打包、应用部署，提供开发、测试、运维整套解决方案，大幅提升开发效率。

智能运维开发框架自身提供的功能如下：

智能运维开发框架提供了高扩展、易使用的智能运维机器人开发框架，具备线上服务拓扑结构搭建和query级别异常模拟能力的仿真系统，具备单地域故障处理能力的高可用服务部署托管平台，完成开发至上线流程的全覆盖，用户只需要在智能运维开发框架基础上嵌入自己的业务代码，即可完成满足自身业务的运维操作。

总结

智能运维开发框架以变革运维模式为目标，提供了开发、验证、运维工程化解决方案。一经上线，便作为各类故障自愈、高可用架构项目的基础支撑，大幅提高了项目开发效率，减小了开发难度和成本，表现出了极强的稳定性。

相信在不久的将来，智能运维开发框架会成为百度运维操作的载体，不断达成智能运维的使命。

作者：运小韩

公众号：AlOps智能运维

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