DevOps平臺的作用日趨重要，尤其是在通過DevOps模型執(zhí)行軟件交付的時候。DevOps平臺以開發(fā)者為中心，面向多租戶提供自助服務，同時是多云戰(zhàn)略的重要組成部分。它為開發(fā)者提供指引、標準化工具和技術，以便輕松的構建、測試和迭代產(chǎn)品。然而，在建立DevOps模型時，彈性擴展是一個不容忽視的核心功能。

DevOps將單一產(chǎn)品分解為更小但有價值的組件，這些組件可以作為獨立云服務進行交付。一旦建立基于此模型的交付團隊，它將以SLA(Service Level Agreements，服務等級協(xié)議)的形式提供服務。為了實現(xiàn)這些要求，必須建立健全的監(jiān)控和告警實踐。與其他任何DevOps實踐一樣，自動化運維是終極目標。但是，當面對監(jiān)控和告警信息時，AIOps平臺則是黃金標準。

平臺價值

如果沒有AIOps平臺，告警信息和事件數(shù)量可能會迅速失控。如何識別并關聯(lián)來自不同系統(tǒng)的告警信息，特別是來自獨立系統(tǒng)或團隊的告警信息，同樣是亟待解決的問題。至關重要的是，在問題事件發(fā)展到很嚴重之前，沒有內(nèi)置的智能程序可以協(xié)助預測并識別問題，因此像機器學習這樣的高級工具和技術是無法進行自我修復的。

為了確保構建有效的AIOps平臺，必須深入理解監(jiān)控數(shù)據(jù)。對致力于實現(xiàn)AIOps目標的DevOps工程師來說，創(chuàng)建可以對告警信息進行優(yōu)先級排序，并將結果傳遞至高級修復工具中的監(jiān)控平臺是非常必要的。P1(Priority 1，優(yōu)先級1)事件總是需要立即響應，但是P1級別的事件很少。對于客戶來說，更常見的是低級別事件。然而，跨系統(tǒng)的低級別事件碰到一起，很可能會導致嚴重的問題。理解和響應這些需求，并關聯(lián)不同系統(tǒng)的告警信息，需要建立健全的監(jiān)控系統(tǒng)。

如果想要這些修復措施產(chǎn)生效果，就需要建立事件之間的關聯(lián)關系，而這些關聯(lián)關系需要依據(jù)規(guī)則庫建立，并通過自動化工具進行管理。需要明確的是，先進的監(jiān)控系統(tǒng)會提供更多的告警信息，因此監(jiān)控的擴展能力將變得很重要。這就是云原生DevOps平臺最有價值的部分，因為它提供了有效的方法，以快速管理不斷增長的數(shù)據(jù)量。

“左移”和“右移”

要轉向AIOps模型，需要對實踐和工具的左移和右移進行組合并實施。這意味著在開發(fā)階段的早期，就需要結合來自產(chǎn)品線持續(xù)的反饋，優(yōu)先考慮監(jiān)控。一旦在此模型下大規(guī)模管理監(jiān)控和告警信息，就可以通過AIOps平臺來利用機器學習和其他先進分析技術將這些任務自動化管理，進而獲得更積極、有效和動態(tài)的觀測和修復能力。最終，通過滿足服務等級目標、改進交付體驗和提升客戶滿意度，公司將更具彈性。

如果沒有AIOps平臺，修復措施將需要不同領域(從云基礎設施到應用系統(tǒng)架構)的專家共同開會，以確定事件的根本原因，這將消耗大量的時間和資源。AIOps平臺可以確保在P1事件發(fā)生時將關聯(lián)告警信息立即通報相關領域專家，從而減少服務中斷時間，并采取有針對性的補救措施。

提升開發(fā)者和用戶體驗

如果服務提供商希望建立先進的DevOps生態(tài)，AIOps是必不可少的。它可為開發(fā)者提供安全的CI/CD管道，為產(chǎn)品變更提供有效保障。由于產(chǎn)品質量驗證是自動化的，因此這進一步提高了企業(yè)的“右移”能力。這一舉措自然減輕了開發(fā)者在質量管理方面的負擔，也減少了同行評審的要求。因為應用程序和功能特性可以安全的快速迭代，同時服務可用性也得到持續(xù)維護和優(yōu)化，因此AIOps模型同樣提升了客戶滿意度。

研究表明，大多數(shù)事件(74%)發(fā)生時客戶是先于支持團隊發(fā)現(xiàn)問題的。66%的現(xiàn)有監(jiān)控解決方案僅僅識別了不足一半的性能故障或中斷問題，而且隨著IT系統(tǒng)(特別是由云服務引起的)復雜性增強，將會導致更多的中斷問題發(fā)生。當這些問題逐漸暴露，向更加智能的解決方案靠攏，自然是非常清晰且迫切的需求。現(xiàn)在的客戶不僅希望服務提供商的服務可用性水平幾近百分百，同時還要求服務表現(xiàn)可視化。

監(jiān)控平臺可以通過先進的報表和數(shù)據(jù)工具提供可視化服務，從而輕松的創(chuàng)建多用途的儀表板(儀表數(shù)據(jù)展示界面)。這些數(shù)據(jù)同樣可以被DevOps工程師用來創(chuàng)建自我修復的工作流，這些工作流可以被內(nèi)嵌在AIOps平臺，進一步提升開發(fā)人員體驗。

在構建DevOps平臺時，DevOps工程師的最終目標是開發(fā)一個為開發(fā)人員量身定制的環(huán)境。減少開發(fā)人員在實現(xiàn)各種操作(例如安全、測試和監(jiān)控功能)中花費的時間，讓他們可以專注提升交付服務，為開發(fā)人員和客戶創(chuàng)造更好的體驗。通過AIOps平臺將自動化引入修復任務，可大大降低生產(chǎn)階段報錯的可能。這就是所有服務提供商在其DevOps戰(zhàn)略中所追求的目標模型。

譯者介紹

仇凱，51CTO社區(qū)編輯，目前就職于北京宅急送快運股份有限公司，職位為信息安全工程師。主要負責公司信息安全規(guī)劃和建設(等保，ISO27001)，日常主要工作內(nèi)容為安全方案制定和落地、內(nèi)部安全審計和風險評估以及管理。

原文標題：How Monitoring and AIOps Delivers the Ultimate DevOps Platform，作者：Prashant Jain