前言：
老杨，擎创科技创始人兼CEO。作为从业20年以上的运维行业老兵，在不断的实践过程中看到客户需求侧出现了诸多变化。特别在疫情之后，企业级客户的需求呈现两方面的变化。
1.环境变化驱使业务变化。受疫情影响，很多业务只能在线上开展，倒逼企业对数字化转型的步伐速度提出了更高的要求。
2.业务量猛增。由于大量业务在线上进行，运维工作负荷变得巨量化、复杂化，运维工作的效率亟需得到提升。
那么这些变化意味着什么？从这些变化的角度来看，未来运维建设应该怎样做？它的趋势又如何？请听老杨细细道来。
一、智能运维的发展现状和趋势
从2018年至2020年，很多企业客户刚刚了解到智能运维，认为算法加上传统运维即是智能运维，提出的需求多为点状的、尝试性的，比如告警抑制、指标异常检测、交易多维分析、趋势预测、容量预测、根因定位和故障自愈等。随着实践的加深，在2020年下半年到2022年，智能运维建设的立项出现了更多的变化，点状的场景建设逐渐向运维数据治理转变。以银行为例，某些国有大行、股份制商业银行、农信银行、城市商业银行等，在建设统一运维平台或运维数据中台时，逐渐把数据治理作为其中一个重要的需求，在建设过程中不再是完成告警的无机结合，而是把过往的点状需求融合进新的平台建设里，逐渐把AIOps作为一种扎实落地的场景进行实现。
十四五期间，人民银行及银保监会印发了《金融科技发展规划（2022-2025年）》，其中第一次提到运维大数据态势感知这一新概念，指的是要去构建以运维大数据态势感知能力为基础的统一监控平台，要求全方位监测到科技运营状况。同时，2021年初Gartner提出了全面可观测性的新思想，这与运维大数据态势感知实际上是类似的概念。这意味着，近几年的智能运维建设将围绕此概念进行展开。
二、为什么企业迫切需要统一监控？
天下大势，分久必合。随着数字化进程的加深，企业在分治了很久以后，开始进入到统一运维管理的阶段。由于“分久”，出现了敏稳两态不同的专业领域，传统企业运维的历史包袱很重，一些稳态的核心应用无法完全转移到敏态环境中，因此导致了数据的多样化、复杂程度极高等特点，比如日志数据、告警数据、调用链数据、拓扑数据以及流程产生的信息数据等，导致分治变得十分麻烦。另外，这些繁冗复杂的数据视角各异，没有可以从某一种业务视角或组件视角去看多样化工具的能力，加之混合云的出现，很多业务转移到公有云或私有云上，使得数据孤岛状态加重，治理起来更加困难。
我们从几个国有大行以及国资背景的物流企业的真实实践中，总结出来的相似典型需求如下。
三、现状需求与实现目标分析
1.现状需求——国有大行
总行方面
- 支撑应急抢修等跨专业领域运维场景的力度不强
- 支撑云等新技术的转型发展不够
- 依赖厂商产品，数据壁垒严重
分行方面
- 监控覆盖不全，颗粒度不够
- 缺乏统一规划，也没有数据分析、智能化演进的规划
- 全行运维标准不统一，运维经验无法共享、沉淀
2.现状需求——物流领袖
- 监控工具种类繁多，缺乏全局视角，难以整合
- 运维监控数据快速增长，尚未有效整合
- 缺少智能运维分析手段，联动能力不足
- 欠缺知识共享系统，未能对运维经验有效积累
需求总结：希望有一种手段能够通过人机合作的方式来完成知识的共享，把人的能力逐渐地变成一种组织和平台的能力。
3.实现目标——国有大行
- 完成运维工具的一体化转型
- 覆盖云上云下全技术栈
- 实现工具建设自主可控，符合信创标准
- 支撑全行运维智能化转型升级
4.实现目标——物流领袖
- 整合监控数据及工具，提升统一协作的能力
- 以解决实际运维问题为目的，实现智能监控
- 化被动排障为主动清障，挖掘数据价值
- 基于信创要求，对运维相关技术栈完成逐步替代
因此，统一监控一定是一种必然的趋势即分久必合的趋势。它能够兼顾到云上云下所需要的部署模式，兼容传统环境的垂直管理需求，进而形成一致的数据标准，包括指标体系、日志规范、标准化告警等，实现以运维对象为视角，从业务到系统直至基础资源自上而下的统一观测、统一采集和统一监控。并且，在完成统一的过程中，做好信创的替换，具备对国内信创环境的兼容，实现国内自主生态合作。
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