从一个工程师成长看自动化运维的过程

自动化虽然涉及的应用领域很多，但其中存在一般的发展过程。下面以云计算领域的自动化运维场景为例，对自动化的一般发展过程进行讲解。

十多年前，M 工程师还是一名刚毕业的计算机专业的学生，和其他同学大多选择研发岗位一样，M 工程师刚开始从事的是 Java 编程，后来因为项目需要，M 工程师被转岗到运维岗位，从此开始了自己 10 多年的运维之路。

1、第一阶段：无序阶段

M 工程师是初入职场的初级运维工程师，刚开始公司业务规模小，只有几台服务器，每天的工作就是装机及安装各类基础软件，如 MySQL、Redis、JDK 等。由于 M 工程师没有工作经验，也缺少前辈指导，每次操作时 M 工程师都是从百度上查一些安装手册，然后一步步照着去做。刚开始虽然磕磕绊绊，但每次完成任务后，M 工程师觉得自己又掌握了新的技术，很有成就感。但是时间一长，M 工程师觉得每天做的事情都是重复性工作，更头痛的是当初安装的各类软件缺乏一致性，各类问题的出现让 M 工程师焦头烂额。

2、第二阶段：标准化阶段

有了一些实践经验后，为了避免重复犯错，M 工程师开始将安装方法整理成标准化文档，放到公司的文档库，这样既能节省搜索时间，也能保证安装软件的一致性。这些事情虽然简单，但是极大地节省了时间，M 工程师遇到的软件安装问题也越来越少。

具体来说，M 工程师做了如下几件事，让运维工作进入了标准化阶段。

• 设备选型标准化：什么应用场景选择什么样的服务器。

• 操作系统安装标准化：版本、内核参数、文件目录、用户属主。

• 软件安装标准化：版本、配置参数、目录、端口全部标准化。

3、第三阶段：自动化阶段

M 工程师所在的公司业务发展很快，服务器数量很快增长到上千台，每周交付的机器也有几十台，M 工程师的团队也有了其他新同事，在交付工作上，也有了标准流程文档（SOP）。

但是，即使有了标准流程文档，大量的重复工作不但耗费人力，而且工作中的误操作仍然时有发生，难以保证完全一致。在执行中的标准化方法遇到了规模性困难，这时开始考虑落实自动化运维。

具体来说，M 工程师做了如下事情，使得运维工作由标准化提升到自动化阶段，解决了工作效率和一致性的问题。

• 调研业内开源的自动化工具，如 PXE、SaltStack、Kubernetes 等。

• 将标准化的内容由文档修改为程序。

• 根据不同的场景使用不同的自动化工具和方案。

4、第四阶段：平台化（智能化）阶段

时间飞快，10 年的时间，M 工程师从初级运维工程师成长为了公司的运维负责人，所运维的服务器有数千台，业务数十个。相对业内同行，M 工程师在运维自动化方面也取得了比较好的成果：业务的增长并没有带来同比例的人员增长，SLA 也能达到 99.9%。

随着公司的成长，运维也是朝着技术运营的方向前进，更多的接入业务层的支持。在自动化方面，目前运维自动化的场景是针对具体运维问题的，而不是面向业务需要。例如 A 业务上线，需要部署以下服务，其中：

• 数据库上需要 10 台服务器部署 MySQL，分别是主—从各 5 台。

• 缓存使用 Redis，部署 Codis 3.2 共 4 台服务器。

• 应用服务以 Docker 方式交付，用 Kubernetes 管理，共 8 台服务器。

按照目前的做法，每一步都需要运维工程师通过自动化工具实现。如果能交付给一个自动化平台，在 Web 系统中输入需求，后台资源池自动调度分配，分配完成后输出结果反馈给运维工程师就可以了。同时，随着业务的发展，根据性能监控曲线能自动实施业务的自动扩容缩容。

此时 M 工程师所思考的，已经是平台化（智能化）的方案了，这是当前运维领域最为前沿的 AIOps 所考虑的内容之一。