主动感知在智能运维中的实践
,横坐标代表服务规模。公司业务不断增长,服务规模也相应增长,此处我们简单理解为这是一个线性的变化,不考虑业务的暴增。 然而,业务规模增长反映到运维的复杂度增长上最少体现在三个层面:
随着服务规模的增长,运维复杂度呈现指数级增长,那运维人员是否也随着增长了呢?纵观各司,答案是否定的。出于节约成本的考虑,各司各岗位人员并不会随着服务复杂度增加而扩张,反而是越来越趋于平稳。基于这个比例,相当于运维复杂度越来越高的情况下,运维人员越来越少了。 中间的差距如何来弥补呢?这就需要运用到运维手段了。即上图所示的:运维质量=运维人员 X 运维手段。运维人员要通过各种运维手段来解决运维困境,进而推动运维的发展。的缺点也越来越明显,主要表现为时间过长、成本过高,不能适应快速多变的需求。于是从工程或运维的角度自发出现了一种文化:DevOps,DevOps强调运维、研发及QA工程师工作的高度融合,要求运维从工程交付的角度不断迭代。 同时从企业IT管理或运营诉求出发也要解决快速演进的问题,于是演化出了标准ITOM。ITOM和ITSM很像,区别是把“S”改成“O”,即把Operation本身及其带来的各种自动化工具纳入模型中,包括主机、运营、发布系统等等。
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