歷時二十一屆的世界盃讓六月再次進入狂歡。在運維領域，自動化運維是可媲美世界盃的興奮劑，從2008年被提及，到自動化運維日趨完善的今天，從運維Ops走向DevOps 和 AIOps（被統稱為 XOps），其標準和成果步步推進，層層深入。
DevOps這一概念早在2008年被首次提出的時候，其描述的是一項旨在最大限度提高應用程序構建和部署過程中的自動化和可重複性的IT實踐。其宗旨是：如果軟件開發人員和操作運營專業人員可以緊密合作，那麼，構建和部署應用程序將會更快，成本更低。實踐的目標包括提升靈活敏捷性，實現更快的產品上市時間和持續的應用程序交付。
諸如VMware、Docker、Puppet和Chef這樣的公司都已經趕上了DevOps的這一波浪潮。
如今，AIOps的出現帶來另一片光明。AIOps即智能運維,其目標是,基於已有的運維數據(日誌、監控信息、應用信息等),通過機器學習的方式來進一步解決自動化運維所未能解決的問題, 高系統的預判能力、穩定性、降低IT 成本,並提高企業的產品競爭力。
Gartner 在 2016 年時便提出了AIOps 的概念,並預測到2020 年,AIOps的採用率將會達到 50%。AIOps 目前在國內外領先的互聯網企業開始被逐漸應用,也是近年來國內外被普遍看好的新技術。
基於中國通信行業在AIOps的技術以及應用場景的逐步成熟，也為了讓國內眾多互聯網中小企業、特別是傳統企業可以共享、複用國內外頂尖互聯網的 AIOps 技術和能力,並能夠更快捷的進行AIOps 相關產品選型, 雲計算開源產業聯盟(英文譯名: OpenSource Cloud Alliance for industry ,縮寫為:OSCAR)下設 AIOps 標準工作組、聯合高效運維社區計劃開展國內外第一個AIOps 白皮書及相關標準制定工作。
AIOps 標準將分成兩大類,分別適用於企業內部的AIOps 能力建設與評估、及企業購置 相關AIOps 產品的認證評估,使得AI 真正落地應用於運維,造福於企業。
白皮書指出，AIOps常見應用場景有五個：
第一階段嘗試在變更,問答,決策,預測領域使用人工智能的能力,但是並沒有形成有效的單點應用,這個階段可以聚焦於數據採集和可視化；
第二階段在一些小的場景下,人工智能已經可以逐步發揮自己的能力,包括智能變更, 智能問答,智能決策, 智能預測；
第三階段 ,人工智能已經將單點應用中的一些模塊串聯起來,可以結合多個情況進行下一步的分析和操作；
第四個階段,人工智能能力完備,已經可以基於實際場景實現性能優化,然後進行預測,變更,問答,決策等操作；
第五階段,人工參與的成分已經很少,性能優化等整個流程由智能大腦統一控制,並由自動化和智能化自主實施。
由此可見，AIOps是DevOps的有力補充，可進一步降低運維的工作強度和壓力，當然，AIOps 的發展一定是一個長期演進的過程，一定是建設在高度自動化和完善的運維體系之上。
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