运维自动化发展的 4 个阶段

在运维领域，运维自动化一直是运维技术造诣最重要的体现，也是运维的灵魂。同样，容器也在运维领域引领着运维自动化的技术变革。接下来主要介绍容器所引领的运维自动化发展的 4 个阶段。

人工阶段

在单机架构、集群架构的物理机 IT 体系下，服务器没有那么多，我们的日常运维全部依赖人工。日常运维维护需求全由人工输入命令解决，这是运维的最原始阶段。在人工苦力的阶段，我们完全没有精力考虑运维自动化，甚至连运维自动化这个概念可能都没听说过。

（1）和硬件相关的工作和硬件相关的工作主要分为以下两类：

• 搬服务器，网络部署，机器上架。

• 硬件日常维护：联系机房重启机器，更换磁盘，更换内存，解决硬件故障等问题。

（2）和系统相关的运维工作主要分为两大类：

• 系统环境运维状态维护：环境安装配置、性能调优、安全加固、日常运维故障处理、运行状态监控及巡检等。

• 业务代码变更发布：代码部署、代码日志查看、代码版本回滚、代码运行环境重启等。

脚本及工具阶段

开始将日常重复的工作通过脚本、工具来完成，以此替代人工方式，提升维护效率。运维自动化便是这个阶段开始发展起来的，这让大家明白了批量服务器通过脚本及工具进行集中化管理，是运维人员技术、效率最重要的价值体现。

传统运维中，要说运维脚本领域排行第一的，当属 Shell 脚本了。能把日常运维命令直接方便快捷地封装成 Shell 脚本，以此代替人工操作，实属不错的提升日常维护效率的办法。在云端运维中，Python 却逐步成为运维脚本的首选编程语言。运维自动化工具方面，当属 Ansible、SaltStack、Puppet 这三大自动化工具。

在 Ansible+Shell 基础之上加入 Rundeck 后，可实现集中图形化管理，并且还可以根据不同角色来进行权限划分。这样一来，运维人员就不需要记住专业的自动化命令了，在页面上就能实现自动化管理。

平台化阶段

衡量自动化运维工作的情况就是登录服务器的次数。随着运维自动化的发展，运维自动化从脚本及工具阶段演变至平台化阶段，即运维自动化的终极目标就是不登录服务器，通过 Web 界面进行简单设置操作就能完成所有日常运维管理工作。

随着云平台的普及，云平台能对 IT 资源做自动化管理，所以本身云平台就是一个大的运维自动化平台。也是因为云平台的出现，运维技术直接跳过人工阶段、脚本及工具阶段，到了平台化这个阶段。用户不用熟悉及关心底层维护的技术，只需在控制台一键式完成 IT 资源管理维护，它能满足 80%的中小型互联网需求。

平台功能模块概要如下：

• 账号管理：运维平台的登录，通过公司内部的 LDAP 集中进行用户认证管理。

• 客户管理：包含我们运维所有客户信息、运维档案信息，如我方架构师、运维人员、销售人员、客户对接人员等，以及客户拜访记录等。

• 项目管理：项目总览、告警通知、接口管理、监控配置、堡垒机配置、告警记录模块。

• 资源管理：项目相关的云资源，通过 API 查询各个云平台的资源进行汇总集中管理。

• 系统管理：用户管理、分组管理、角色管理。

• 配置管理：账户管理、堡垒机配置。

• 任务管理：主要通过 Ansible 做任务下发及管理。

随着业务的发展，业务架构由传统的分布式架构演变成如今热门的微服务架构。采用微服务架构，其实是业务层的解耦拆分，主要带来业务上的重组及快速迭代等弹性优势。但随着微服务越来越多，维护的服务器也日益增加。在此基础之上 GitLab+Jenkins+K8S+微服务是云端 DevOps 的最佳实践。

智能化阶段

AIOps 的核心在于 AI 算法在运维领域的运用，但当前在市面上类似的成熟解决方案及产品少之又少，还处于概念期。需要针对用户的 IT 资源进行检测与诊断，从云平台、云主机到集群，为用户提供监控、安全、费用、优化等多方位的提醒、告警及实施方案，帮助用户大幅地缩短 IT 系统的平均诊断时间，提升 IT 系统管理效率。

智能扩容、故障自愈、智能分析等进一步减少了人为参与，也进一步提升了运维效率，这是未来运维的发展方向。