devops自动化运维平台一个系统配置多久

Posted 2023-05-05

DevOps自动化运维平台的一个系统配置需要根据多方面因素来确定，包括系统的规模、复杂性、所选用的技术、所需实现的功能等等。因此，对于同一个系统，配置的时间也会因为这些因素的不同而有所差异。

一般而言，对于一些简单的系统和常见的配置需求，DevOps自动化运维平台可能只需要几个小时或者一天就能够进行部署和配置。但是对于更加复杂的系统和定制化的需求，可能需要数天甚至几周的时间来完成配置和实现所需的功能。

此外，系统配置时间也取决于团队的技能水平以及所选择的自动化运维工具和平台的性能和易用性。配置时间通常会根据团队经验和所选用的工具的熟练程度而得到缩短。 参考技术A 配置DevOps自动化运维平台所需的时间因平台规模和要求的复杂度而异。如果只需要在一个小规模的应用程序中使用DevOps，配置可能只需要几小时或一天。但是，对于大型、复杂的应用程序和基础设施，配置可能需要数周或数月的时间。

在一些情况下，为了提高效率，可以使用预构建的DevOps工具和脚本来加速配置过程。基于这些预构建的工具和脚本，您可以定制和配置您的DevOps平台以满足您的特定需求，从而进一步降低配置时间。

总之，由于配置DevOps自动化运维平台涉及多种技术和工具，以及许多关键决策，因此需要进行仔细的计划、评估和实施，从而确保系统能够如预期地工作。 参考技术B DevOps自动化运维平台的系统配置时间会因各种因素而异。下面是一些可能会影响系统配置时间的因素：

平台的规模：如果您的平台规模较大，需要配置的组件数量、节点数量较多，那么系统配置的时间将会更长。

配置的复杂度：如果您的平台需要集成多种不同的工具和组件，需要进行复杂的配置和设置，那么系统配置的时间也会更长。

员工技能水平：如果您的员工对于DevOps平台的配置和部署缺乏经验，需要进行培训和学习，那么系统配置的时间也会更长。

安装和配置工具：如果您使用的安装和配置工具比较复杂，例如Ansible、Chef等，需要花费更长的时间来完成系统配置。

环境问题：如果您的环境有问题，例如网络不稳定、硬件故障等，会导致系统配置时间延长。
总之，由于不同的情况和需求差异，DevOps自动化运维平台的系统配置时间会因情况而异，一般需要数天到数周的时间来完成。 参考技术C 要回答这个问题，需要考虑以下几个因素：
1. 系统规模：系统规模越大，配置所需的时间就越长。如果您的 DevOps 自动化运维平台需要管理的服务器数量、应用程序数量和团队成员数量都很多，那么配置所需的时间就会更长。
2. 功能需求：您的 DevOps 自动化运维平台需要实现哪些功能？如果您需要实现的功能比较复杂，例如自动化部署、自动化测试、自动化监控等，那么配置所需的时间就会更长。
3. 技术水平：您的团队成员是否具备足够的技术水平来配置和管理 DevOps 自动化运维平台？如果您的团队成员缺乏相关的技术知识和经验，那么配置所需的时间就会更长。
基于以上因素，无法给出一个具体的时间范围。但是，可以提供一些建议来加快配置的进程：
1. 确定系统规模和功能需求，制定详细的配置计划和时间表。
2. 选择适合您的团队技术水平和需求的 DevOps 自动化运维平台工具和技术。
3. 利用现有的自动化工具和脚本来加速配置过程。
4. 集中精力解决最重要的问题，逐步完善系统功能。
5. 不断优化和改进系统，提高自动化程度，减少手动操作。
总之，DevOps 自动化运维平台的配置是一个持续的过程，需要不断地优化和改进。希望这些建议可以帮助您加快配置的进程。 参考技术D 一个 DevOps 自动化运维平台的系统配置时间可以因各种不同因素而异。这取决于您的业务需求和系统规模，以及您的团队大小和经验水平等因素。如果您在选择一个 DevOps 平台之前已经考虑了这些因素，那么系统配置的时间可能会更短。通常，在初次配置 DevOps 平台时，需要花费一些时间来设置基础设施、环境以及自动化脚本等。此外，还需要对平台进行测试和优化。总的来说，一个系统配置需要的时间是很难确定的，这取决于具体情况。

AIOps究竟如何影响DevOps？

Gartner 于2016年提出AIOps，至今已经是第4年了。AIOps被认为是是运维的发展必然，自动化运维的下一个发展阶段，被很多人所推崇，究竟在未来，它将如何影响DevOps？

 

我们先来看看Gartner对AIOps的定义：

 

定义一：

智能运维（AIOps）平台是将大数据与机器学习功能相结合的软件系统，主要对IT系统不断产生的数据量、类型和速度进行拓展性的采集和分析，以支撑IT运维的主要功能。
 
定义二：

智能运维（AIOps）平台能够同时使用多个数据源、数据采集方法、数据分析（实时和深入）及可视化技术。

在2020年，DevOps团队将面临对更高速度和更高频率代码交付的更高期望，这意味着他们的IT环境将变得更加模块化，临时性和动态性更强，监控起来将更加复杂。

因此，AIOps将进一步巩固其作为最有效技术的地位，DevOps团队可使用该技术来查看和控制其应用程序及其底层基础架构的运行状况，从而防止中断。

在未来，AIOps将如何影响DevOps？ 以下5个趋势值得注意。

DevOps团队之间更好的协作

过去，DevOps团队可以自由控制独立运作。实际上，这种自由甚至可以扩展到单个DevOps团队中的个人。2020年，许多企业将着手解决这一问题。

AIOps将通过提供应用程序的整体性能，及其基础结构状态的整体视图和跨团队意识来帮助这一工作。

AIOps从所有DevOps监控工具中提取数据，过滤出整个事件的噪声，并关联重要警报，在持续集成和持续交付流程中查明根本原因。这样，消除了DevOps团队之间的孤岛，增强了跨团队的协作，并及早发现并迅速解决了应用程序问题。

DevOps自动化

在DevOps中，有很多自动化措施集中于将代码从一个阶段转移到下一个阶段，并将其注入到生产环境中。在2020年，我们将看到代码编写许多方面的自动化。这与复制现有代码行无关。相反，它涉及到决策流程和要应用的操作，从而有效地使编码人员的任务自动化。

鉴于自动化的紧迫性，DevOps团队别无选择，只能越来越信任AI，因为“对速度的需求”推动了对自动化的需求。DevOps团队将认识到，基于AI和机器技术实现以可观察性为中心的IT管理专注于指标，日志和跟踪以及实时对这些数据类型的分析，因为这些数据集异常复杂，动态，易变且吵。

为了处理这些数据集，开发和运营团队都需要使用分析和诊断工具来预测正在发生的事情。在这种情况下，就必须使用AIOps技术，如果没有智能过滤器，DevOps就会失去控制权，开发周期也将减慢。

DevOps员工get新技能

随着DevOps团队进一步拥抱AIOps，而AIOps又吸收并自动化了许多以前的手动任务，DevOps团队成员将需要新技能，并且将出现新工作。例如，AIOps Architect 这样的新工作，它是用于控制AIOps平台的元算法的开发人员。为了应对这种转变，DevOps专业人员需要考虑如何扩展和更新技能，并且组织必须提供适当的培训。例如，数据科学将成为一项关键技能，以及对现代IT系统的全面理解。

推动DevOps发展

DevOps的下一个发展涉及将安全性划分到其流程中，以便在持续集成和持续交付流程中合并并自动执行安全性检查。AIOps将加深这种集成，并提高DevOps团队通过单一视角处理开发，运营和安全相关问题的能力。

提高AIOps算法的透明度

AI系统可能会出错，让人们对有效审核AIOps系统功能的担忧。在当今非常流行的某些类型的算法中，有些难以理解。实际上，人类无法理解它们是如何得出结论的。随着AIOps的部署越来越广泛，我们将看到摆脱这些黑盒算法（您永远无法真正理解它们如何得出结果）的趋势，而转向对任何人都更加透明的其他类型的AI算法-甚至到另一个试图审核其结果的IT系统。

2020年，人工智能将绝对在测试中发挥重要作用。但是，监视流量并将其转换为有意义，稳定的测试以消除测试人员需求的能力仍需要数年的时间。

听云的AIOps能力

听云大数据架构 ：为听云APM及业务智能运维大数据量身打造的Lambda架构，高效融合实时和离线分析场景，为听云APM及业务智能运维提供全量采集、存储、分析的能力，灵活支持指标预聚合、事件明细检索、调用链、实时ADHOC（即多维分析）等多种查询及分析场景，海量数据查询秒级或亚秒级呈现。

AIOps数据处理引擎 ：不依赖人为指定规则，由机器学习算法配以神经网络模型从海量数据（性能指标、业务指标、日志等）中进行深度学习，并能够基于场景自我进化算法模型。同时通过自主策略指挥采集端数据输入，完成智能的数据分析，用于输出可视化视图或指导自动化工具进行执行层操作。最终构建以AI为核心的中枢调度管理平台，实现质量、成本、效率三者兼顾的智能化运维。

 

听云全量数据采集引擎 ：业务数据采集及分析引擎，全量采集与分析用户端与后端的业务数据，主动监控业务表现，并实现管理可视化，可一站式追踪定位业务问题与性能及用户体验问题的关联关系。

听云可视化大屏 ：听云可视化大屏基于听云自研大数据引擎开发，数据通过SDK和第三方API采集接入，经过听云大数据运算处理中心进行计算建模和数据处理。最终以灵活（自由布局）、开放（组件数据可接入）、易操作的可视化界面呈现给用户。图表支持Echasrt/Higharts图表库接入，支持3D酷炫组件展示、上百种组件丰富多样，多种场景模板、用户选择更多元化。为用户数据可视化展示呈现视觉盛宴。

 

文章资料来源：APMdigest，Gartner

 

关于听云

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