智能运维就是由AI代替运维人员？

AIOps智能运维并不是完全取代传统的运维人员，而是对于已经构建的传统集中监控系统首先是一种赋能的作用，也就是新建立的AIOps智能告警系统可以和既有的系统协同工作，这里会有一个并存的过程；在第二阶段，就可以随着智能监控的日益成熟逐步完成转型，也就是将主要的工作舞台迁移到智能集中监控系统；当然，对于还未构建集中监控的企业，完全可以换道超车，直接建立具备智能运维能力的集中监控系统。
在运维管理中，运维管理者和智能运维的关系应该是相辅相成，各取所长，而不是互相替代的关系。可以理解为，智能运维是一种特殊的“人”，运维管理者要能用其所长。
比如说以智能告警为例，机器学习算法的能力是人难以企及的，“他”可以从时间维度、拓扑维度甚至告警语义的维度去洞察原始告警的相关性，并且把所发现的结论以友好的方式展示出来，消除人类识别数据能力的不足和可能存在的盲区；
而运维管理者，则可以利用专业知识和经验，对于洞察的结果进行判断，因为对于自身业务逻辑最清楚的莫过于具体运维者，而且人的思维具备一种机器所无法企及的发散性，这对于利用经验判断尤为有效。这样的人机互动和闭环使得运维管理者和智能运维工具各自发挥所长，从而达到最卓越的成效。

现在国内智能运维的发展也仅仅还处于一个探索阶段，作为运维工程师，要想尽快在智能运维领域有所突破，首先要抓好监控系统和告警系统，并利用机器学习算法进行快速监控和排障。
现在比较明确的是未来智能运维的发展一定是一个长期演进的过程。
在小编看来，未来智能运维有以下几个趋势：
根因定位，指的是结合可观测的各种数据源，使用无监督和有监督相结合的方式计算出故障根因，提升问题排查效率；
影响分析，指的是判定某个异常所影响的实体，以便有针对性的进行操作处理。
NLP，即自然语言处理，通过对人类语言的识别，将其转换为平台操作指令，并驱动运维平台执行，最终返回执行结果。
算法实验室，允许用户自由实现所需要的算法，使用数据中台中的数据进行训练，对参数进行调整，验证算法结果是否满足预期，并将算法保存下来用于数据加工分析。

现在新技术发展的特别快，各种语言、技术、理念让大家确实感到自顾不暇跟不上趟，但是有一点，在这里我要特别重申一下，AI 在目前这个阶段还是一种辅助大家来进行判断和学习、定位处理问题的工具，就像无人驾驶，现在可以做到完全没有人驾驶吗？肯定不行，未来无人驾驶是完全可以替代人的，但它还有很长一段路要走。AI 运维就像无人驾驶一样，未来前景很光明，但任重道远。

• 第一个 IT 部门的整体认可不足。虽然说IT在任何单位现在都是一个比较重要的部门，但是还有很多领导仍然认为它是一个成本中心，不是一个利润中心，认为这个部门是花钱的，而不是像业务部门创造业务价值和创造利润的。

• 第二个对于运维工作人员负荷比较大，工作模式不被员工认可。在没有自动化运维和平台之前，整个运维团队只有八个人，如果每个人一天处理六到十个故障，基本上没有时间去研究别的东西了。传统运维压力很大，疲于奔命和救火，必须要寻求改变，走向自动化、平台化、智能化。

• 第三运行的态势相关信息掌握不足。监控是多维度的，不同的业务会有不同的指标，所有加起来有上万个指标，但却没有整体态势变化图、很难成体系，不能实现智能感知和态势预测，整个运维态势就很难保持平稳。

• 第四依据业务需求调整服务和设置资源的能力不足。在业务故障处理的时候需要很长的过程，中间涉及到很多的相关技术部门，需要和业务方进行交互，仅靠较少的人力几乎做不到。

第一个 IT 部门的整体认可不足。虽然说IT在任何单位现在都是一个比较重要的部门，但是还有很多领导仍然认为它是一个成本中心，不是一个利润中心，认为这个部门是花钱的，而不是像业务部门创造业务价值和创造利润的。