第十屆 GOPS全球運維大會現場
近年來，解決數字化時代運維難題的思路逐漸聚焦：將開發和運維這兩個領域相結合，通過自動化“軟件交付”和“架構變更”的流程，來使構建、測試、發布軟件能夠更加地快捷、頻繁和可靠，直至逐漸形成開發與運維緊密結合的自動化運維體系，這一體系更加強調從運維流程、運維手段等層面實現完全的自動化，在特定情況下，甚至實現無人干預。
此次大會上，睿至大數據解決方案總監鄭偉和睿至大數據產品經理左龍賀，分別在DevOps解決方案專場和AIOps解決方案專場做了演講，針對這些問題同與會者進行了深入交流。
GOPS全球運維大會中的睿至大數據展臺
睿至大數據解決方案總監鄭偉在演講中指出：目前傳統企業所面臨的挑戰既有技術層面上的，也有開發模式以及流程管理上的，試圖采用單一的方法進行應對無法奏效，也無法一蹴而就進行解決。
睿至大數據解決方案總監鄭偉做主題演講
因此，在幫助企業客戶構建DevOps時，睿至大數據制定了詳細的適合企業自身的落地路線圖，分為“技術改造-架構優化-流程優化”三大階段，不僅幫助企業客戶消除大量的手工操作，構建持續交付的流水線平臺，而且能夠對傳統企業的開發模式、產品架構乃至整體開發測試發布流程實現優化。
但DevOps還不是“終局”，自動化運維確實帶來了很大的進步，但是它只能100%的按照人類制定的指令和流程運行，無法自主適應，甚至不能處理與舊問題非常相似的“新問題”，這就需要將以人工智能為代表的新一代信息技術運用到運維這一領域，在以數據化為導向、自動化為基礎，結合AI實現運維的智能化，這就是最近一段時間火熱的AIOps。
睿至大數據產品經理左龍賀表示：睿至大數據基于上述對AIOps現階段情況的理解，設計并構建了睿至大數據AIOps平臺整體方案。
睿至大數據產品經理左龍賀做主題演講
睿至大數據AIOps平臺整體方案以對國內外各種數據源標準化支持為基礎，構建包括運維知識圖譜、實時分析庫、短期匯總庫和長期匯總庫在內的數據匯聚層，同時借助機器學習算法為智能運維門戶提供在不同場景下的落地功能，在故障準確定位、系統隱患發現、趨勢預測分析以及業務創新分析方面具有較強的競爭實力。
