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在使用漏洞扫描工具之前先查阅了华为云DevOps的相关资料，我了解到到DevOps 的本质，DevOps从本质来讲只是倡导开发运维一体化的理念（MindSet）。这个理念的提出是为了解决很多企业面临的转型挑战，也就是将业务数字化，并且缩短数字化业务上线的周期，快速试错，快速占领市场。DevOps并没有改变固有的软件生命周期：需求，设计，开发，测试，交付。但伴随着基础设施，软件设计方法等的改变，软件开发的思路，或者方式产生了比较大的变化。DevOps带来的最大好处是，软件生命周期数据链路的打通这不仅仅是运维和开发的结合。从顶层视角看，这是业务和生产的紧密结合。以前从业务和开发是脱节的。想要查看需求的实现进度，需要大量的人工汇报，更别提运营了。而现在以一个微服务实现一个特性的粒度来看，可以从需求，开发，测试，部署一直追溯到这个特性运营情况。这也是DevOps成为数字化企业基因的原因，业务和生产实现了完美的结合。从敏捷实践的角度来讲，你会发现开发组织中参与者好似生物体中的神经元，大家各司其职，自成一体，接受反馈，并向外主动反馈。团队的自组织使得工作更加自然，能产生更大的效能。由以前的项目经理驱动，改为自我驱动的协作方式。每个人都可以给相关的团队以及责任人提需求，大家有机的协调在一起。天津市大学软件学院魏家豪 

本文分享自华为云社区《[DevOps转型到底值不值？](https://bbs.huaweicloud.com/blogs/347086?utm_source=csdn&utm_medium=bbs-ex&utm_campaign=paas&utm_content=content)》，作者：敏捷小智 。 # 引言 企业都是以盈利为目的，希望自己的投资能够带来回报，最好是巨大的回报。 # 软件工程的发展 ## - 软件工程的发展阶段 软件工程的变迁历经了一系例阶段，IT企业也跟随着软件工程变迁的脚步，投资人力和财力在组织中引入CMM、ITIL、敏捷、DevOps等，以保证自己能够紧跟时代的变化，保持住自己的竞争力，让自己在这个VUCA时代不仅仅能够立足，并且拥有自己的一席之地。  每一个新的工程方法、新的理论的出现都是需要经过一个逐渐被大众接受的过程，鸿沟理论可以非常形象的展示这个过程。在这个逐渐被大众接受的过程中，不论是哪一个群体关注的核心都是新的工程方法、新的理论是否能够带来价值，如果在这个方面进行投资，是否能够收到预期的回报，甚至获得更大的回报。  ## - DevOps的兴起和发展 2001年，敏捷软件开发方法提出，有人躬身入局，有人保持观望，是否应该采用还未见分晓。就在摇摆不定之间，2009年，DevOps兴起，DevOps作为敏捷方法的补充，将敏捷从开发延申到了整个价值链，实现了从需求分析、设计、开发、构建、测试到部署、发布、运维、运营全流程、端到端的价值交付。 能够更快更好的交付有价值的产品，是每一个企业梦寐以求的目标，现在在DevOps的基础上，又进一步发展为DevSecOps、BizDevOps，在实现价值交付的基础上更加关注研发安全和研发效能的提升。由此来看，DevOps转型势在必行，但应该如何预估转型的投资回报率，来支持企业的决策？  # DevOps转型的投资回报率 每个企业的情况不尽相同，各自都有自己的独特性，一直以来有人转型成功，有人转型失败，却没有一个数据驱动的分析框架能够证明投资DevOps转型的合理性。 很高兴的是，Google Cloud在2022年2月27日发布了《DevOps转型的投资回报率》的白皮书。在白皮书中，Google Cloud利用六年的《加速：DevOps 现状》报告的行业基准数据来量化投资回报率，根据《加速度：DevOps 状态报告》中的关键指标和行业平均水平数据，白皮书中将预测实施 DevOps 转型对精英、高、中、低 IT 效能组织的价值。 依据白皮书中提供的分析框架，可以帮助企业预测DevOps转型的价值，虽然其中的方法并不详尽，但是概述了一些重要的考虑因素，填补了这个领域的空白。 ## - 核心思想 预测DevOps转型投资回报率的核心思想是，DevOps转型节省的成本和将节省的时间再投资去创造产生的价值都是转型的潜在收益。 - **成本方面**，包括通过践行技术改造，着眼于产品内建、质量层面的持续改进，从而减少**非必要返工的相关成本**；还有通过DevOps相关技术实践可以提高故障修复能力，增强应用程序和基础设施的的稳定性，减少停机，因此**每年的停机成本**也是DevOps转型的收益。 - **价值方面**，是通过DevOps频繁部署的能力在生产环境中实验，可以识别无用的新功能，识别后不在对其进行构建和维护，**利用节省的时间进行再投资**，为客户提供其他新功能，创造收入，进而转化为价值。 ## - 计算公式 下面会列出各项的计算公式，鉴于文章的主题和篇幅，每个公式中因子的由来在这里不做展开，详细了解可以查看白皮书原文，获取方式在文末。 首先，计算每年避免的非必要返工成本。  接下来，计算将从无用新功能节省的时间再投资到其他新功能的潜在收益。  然后，计算每年的停机成本。  最后，将上面的成本和价值结合起来，就得出了DevOps转型的潜在回报，由此可见，转型带来的所有节省成本都是对企业的回报。  ## - 基准数据点 有了可用的公式，下一步就是将企业对应的各项基准数据带入到公式中，得出结果。如果团队目前没有，可以参考行业基准的数据点。 白皮书中是基于《加速度：DevOps 状态报告》的数据，以大型产品业务（1亿美元）的潜在汇报为例，最后的计算结果如下。  注：中间计算过程省略，详细内容查看白皮书。 从上述表格可以看出，不论你的企业规模大小如何，如果以真正的转型和持续改进为目的的话，对技术的投资会带来可期的价值成果。据调查，在具有前瞻性思维的公司中，会定期的计划，利用他们在效率方面的收益来实现创新和价值。这样真正的实现IT在企业中的地位转变，从成本中心转变为价值驱动和创新引擎。 # 写在最后 白皮书给了我们一个参考，DevOps转型是可以带来价值的。解决了这个问题之后，下一个重点的问题就是如何进行DevOps转型，才能真正的给企业带来价值。为什么有人成功，有人失败，DevOps的适用性和限制是什么，感兴趣请的话请继续关注，会在下一篇文章中讲述。 白皮书下载地址： https://cloud.google.com/resources/roi-of-devops-transformation-whitepaper

>摘要：随着云原生2.0时代的来临，越来越多的企业及个人选择使用云原生技术来构建业务，云原生技术给业务构建、交付带了便利的同时，对运维也提出了更高的要求。本文分享自华为云社区《云原生2.0时代，华为云DevOps立体运维实践》，原文作者：灰灰哒 。 2020年12月，中国DevOps社区峰会在北京举办。DevOps大咖齐聚一堂，其中华为公有云应用运维域产品经理闫硕受邀分享《华为云DevOps立体运维实践》。 华为云作为云原生技术的先行者与普及者，一直致力于云原生产业的推动与发展。在华为云提出的云原生2.0全景图中，应用敏捷助力企业以应用为中心，上云更高效，创新更敏捷。其中，高效运维则是重要保障。 随着云原生2.0时代的来临，越来越多的企业及个人选择使用云原生技术来构建业务，云原生技术给业务构建、交付带了便利的同时，对运维也提出了更高的要求。  传统运维到云原生2.0场景运维有诸多区别，传统运维在基础资源方面工作量较大，需要自行构建运维系统，同时又难以进行基础设施维度的弹性扩容。而在云原生2.0场景下，基础资源运维大多由云厂商提供，所以用户可以有更多的精力来关注业务本身的运维，与此同时云厂商会提供更加通用、普适的运维产品，降低用户的运维工具构建成本。相比与传统运维，云原生2.0场景下的运维更加的弹性、敏捷，可以针对虚机资源、应用进行弹性扩缩容，以此来应对业务的高峰与低谷。 # 那么在云原生2.0场景下运维要求又有哪些？ 首先，需要有一套高效的运维流程，依托标准的运维规范来完成日常的各种运维动作；其次运维工具也是必不可少的，需要有一套以应用为中心，并且能够具备可视化展示各种维度监控指标的监控平台；日志功能也是运维过程中必不可少的工具，通过日志收集、存储、分析等过程，展示各种日志文件分析后的数据，作为日常运维的重要依据；最后，链路拓扑也是自动化运维的重要功能点，由于应用下属的实例个数众多，需要可视化展示每个微服务实例之间的调用关系，出现问题时，下钻到微服务内部进行方法级别的故障诊断。  华为云立体运维解决方案是为云上客户量身定制的一个解决方案，包含AOM（应用运维管理服务）、APM（应用性能管理服务）、LTS（日志服务）。覆盖IaaS层的基础设施状态，Paas层的中间件及数据库状态，应用层的各类应用状态及指标这三层，形成立体化运维分析能力。华为云立体化运维解决方案遵循DevOps标准，可以敏捷高效的获取云上应用的各类异常，并辅助运维人员快速定位。同时立体化运维解决方案以应用为中心，展示应用指标、拓扑、状态信息，提供应用视角的监控运维模式，满足日常巡检、故障排查等多种运维场景。  # 华为云立体运维解决方案具有以下特点：  ## 1 统一运维监控管理：资源、应用、业务一站式监控与分析 支持集群、虚机、网络、磁盘、数据库、应用、容器及业务等上百种监控指标与秒级监控，通过集群与虚机、虚机与应用、应用与资源统一建模，对各种指标智能关联分析，用户通过统一的告警入口和下钻找到问题根因。 ## 2 日志分析：分布式日志集中搜索与实时查看 将虚机上的应用、开源组件、系统等日志集中采集到数据库，用户通过日志管理快速找到应用实例日志，提供实时刷新、日志上下文查看、秒级搜索、日志下载等常用功能。  ## 3 应用拓扑分析：应用关系与异常一目了然、故障下钻 对应用健康状态可视化管理，包括应用运行状态、时延、错误、负载、依赖关系，包括数据库、缓存、消息中间件、NOSQL等各类开源组件。 华为云立体运维解决方案致力于打造全方位的云上整体运维方案，将云原生2.0运维的优秀实践以云服务的方式提供给外部客户，帮助客户应对云原生2.0场景下的各种运维难题。全面覆盖基础设施层、应用层、数据库或中间件等多维度监控指标，用户无需自建各种复杂的运维系统，也可即刻使用开箱即用的运维功能。 点击即刻体验立体运维 https://www.huaweicloud.com/product/aom.html

对于桌面应用，比如开发pc游戏， 对于嵌入式，比如 pos机软件所谓的部署运维如何套用上？   

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五、AIOps将促进 DevOps 工具的发展日益复杂的基础设施管理和云监控更需要安全的解决方案与保障，云智慧通过为客户提供自动化的数据分析和日常的DevOps操作，发现近年来AIOps的蓬勃发展为DevOps工具升级提供重要保障。传统的系统监控工具面对数据总量大、数据类型多、数据处理速度快等要求往往无能为力。高级分析工具、人工智能算法和深度学习模型的出现，使DevOps专业人员有效改善了这一现状。AIOps平台可通过快速处理所有数据、执行深度数据分析和自动化日常任务等方式，来帮助 DevOps工程师在运维系统时对其进行监控和管理，进而测试系统性能和安全性。六、AIOps将推动网络安全的发展数字化转型的不断深化，使很多组织机构和企业对网络安全问题极其关注。将AIOps合理应用于更多IT软件和安全活动后，企业可通过运用人工智能技术即时辨别问题，甚至在问题发生前就给出预防性措施和建议。AIOps中的人工智能技术可以支持系统架构的正常运行并赋予数据更多可靠性，比如它可将常规访问与非常规访问或不可靠访问分开， 从而自动阻止任何可疑用户的访问行为。七、AIOps将具有更高的自动化水平在AIOps发展早期，可通过AIOps进行自动化的问题类型数量较少，而未来，AIOps的创造性则将扩大可自动化进行处理的问题类型数量。即之前AIOps相关设备仅能够单独处理一种类型的信息，而此后将能够处理大量不同类型的信息。与此同时，由于当下大多数计算平台都具有较高的计算能力，可以解决不同类型的工作流程问题。于是当企业使用自动化的方式工作时，可大大减轻运维对人力的需求。八、AIOps与可观察性将互相融合云服务的应用程序区分客户体验优劣的重要因素是可观察性，通常应用程序和短暂的服务使得我们很难判断到可观察性。通过对应用程序环境的采样和跟踪，我们发现在无服务器的云环境中，必须掌握成百上千不断变化的 API 生成的所有数据，才能从数据中有效提取所需的度量标准，并进行数据追踪。在对原始数据流进行存储后，才能发现问题并对其进行更改或及时回看。如果智能运维具备可观察性，企业就能够发现复杂云服务网络的实际运行情况，并对直接影响客户体验的问题进行诊断和修复，无论是应用程序代码、用户界面，还是基础设施性能问题均可被发现。从本质上讲，在未来的运维中有可能诞生的新模式是AIOps工具将启用DevOps工作流。我们将看到更多供应商明确将他们的可观察性消息加入到AIOps消息中，以使其有价值，与此同时也需要AIOps来实现可观察性。

>摘要：随着数字化、信息化、网络化和智能化的普及和发展，企业对软件服务的质量和上线速度要求越来越高。传统研发模式难以满足要求，企业的开发运维模式逐渐向敏捷和DevOps 转型，敏捷和DevOps理念正被广泛认可并加速落地实践。本文分享自华为云社区[《一文读懂敏捷开发的发布策略》](https://bbs.huaweicloud.com/blogs/313749?utm_source=csdn&utm_medium=bbs-ex&utm_campaign=paas&utm_content=content)，作者：敏捷的小智。 随着数字化、信息化、网络化和智能化的普及和发展，企业对软件服务的质量和上线速度要求越来越高。传统研发模式难以满足要求，企业的开发运维模式逐渐向敏捷和DevOps 转型，敏捷和DevOps理念正被广泛认可并加速落地实践。本文主要阐述基于敏捷和DevOps的发布策略相关内容。 # 什么是发布策略 发布策略是不是发布方案、发布计划、发布方法？我们常听到的蓝绿发布、滚动发布、灰度发布是不是就是发布策略呢？下面我们就一起看一下。 # 发布 关于“发布”的含义，我们先看下它在整个软件开发生命周期中的位置，如图所示，发布是软件开发全生命周期中的最后一环，直接面向最终用户。  图1 软件研发流程 为了更好的理解交付，我们将各个环节逐一来看一下。 • 持续集成是开发人员提交了新代码之后，就对整个应用进行构建，目的是让正在开发的软件始终处于可工作状态； • 持续交付是持续集成的延伸，将集成后的代码部署到类生产环境，确保可以以可持续的方式快速向客户发布新的更改； • 持续部署是在持续交付的基础上，将代码尽早部署到生产环境，以确保可以小批次发布。持续部署是把部署到生产环境的过程自动化； • 持续发布是把一个/组特性提供给（部分或全部）客户的过程，在对用户可见的这个过程称为发布。持续发布是以持续部署为基础。 • 持续测试是贯穿整个研发流程始终的，从持续集成到持续部署，都有自动化测试的存在。 更多相关的内容可以点击[持续交付与持续部署概念解读](https://support.huaweicloud.com/reference-devcloud/devcloud_reference_040406.html) 进行学习。 # 策略 根据百度百科，“策略”是为了实现某一个目标，首先预先根据可能出现的问题制定的若干对应的方案，并且，在实现目标的过程中，根据形势的发展和变化来制定出新的方案，或者根据形势的发展和变化来选择相应的方案，最终实现目标。简单来说，策略就是解决问题。详细的说，策略就是为企业实现商业目标提供问题解决方案。 我们看几个关键词：**目标、方案、形式的发展变化**，即策略是动态变化的，一直以实现目标为核心。 # 发布策略 基于上面的解释，在制定发布策略时，首先需要有目标。敏捷软件开发理念的核心是敏捷宣言和敏捷原则，其中可以用来指导发布的有2条原则： a) 我们最重要的目标，是通过及早和持续不断地交付有价值的软件使客户满意。 b) 经常地交付可工作的软件，相隔几星期或一两个月，倾向于采取较短的周期。 从大方向上来讲，所有企业的发布都是为了创造价值，也就是对应到上面敏捷原则a）中的最重要目标——尽早交付可工作的软件。“尽早交付”就是要缩短周期，减少时间，关于周期的长度，在敏捷原则b）中指出可以相隔几星期或者一两个月；“可工作”需要保证发布的质量，做好发布的风险控制。由此可见，**发布策略的具体化目标应该是实现产品的高频低风险的发布。** 其次，发布策略不是在即将发布的时候才制定，应该是项目计划阶段的一部分。由产品从研发到上线过程中的所有相关团队负责人共同讨论制定，内容是整个产品生命周期中的发布相关事宜，包括发布前、发布中和发布后三个阶段。发布前最重要的是发布计划，发布过程中监控和日志管理、问题应对方案，发布后的维护方案，整个内容要形成一份文档记录下来。 最后，在整个生命周期中，随着需求的变化，发布策略也会动态的随着项目同时改变，文档要做好同步进行更新和维护。 # 高频低风险的发布 理解了发布策略之后，下面我们主要介绍实现高频低风险发布目标的核心要素，发布分支和发布方法。 # 发布分支的选择 使用合适的发布分支，可以减少执行发布所需的时间，是高频发布的前提。团队要根据产品的类型、业务的发布周期要求、企业的自动化程度和团队的能力及特点来选择不同的分支策略。发布分支主要有主干发布和分支发布两种。 ### 主干发布 主干发布就是用主干代码进行软件发布，所有新特性的开发，都提交到主干上，当需要发布的时候，直接把主干上的代码部署到生产环境。这样可以一直保持主干代码处于随时可发布的状态。 基于主干发布，团队可以选择主干开发和分支开发两种对应的模式。不论是那种开发模式，都要做到两点：一是早提交，要将代码尽早提交到主干，缩短开发分支的生存周期。因为分支周期越长，积累的代码数量就越多，在提交到主干分支的时候产生冲突的机会就越大，这样就会增加合并的时间。关于开发分支生存周期多短算是合适，业界说法不统一，在《持续交付2.0》中给出的意见是控制在3天以下，可以结合自己的业务情况做参考。实现短周期需要在最初需求拆分的时候做好规划，控制好需求的颗粒度；二是早同步，每个开发分支在工作过程中，要及时和主干代码进行同步，至少每天1次，这样可以减少最后合并过程中的代码冲突问题。 ### 分支发布 分支发布是专门从主干上拉出一个发布分支，用于对外发布。这样可以在发布的同时，主干持续进行开发，不会受到版本发布的影响。新版本发布后出现缺陷，可以在发布分支修改后同步到主干，也可以在主干上修改后合并到发布分支。 使用分支发布的时候也要注意两点：一个是分支的存在周期不要过长，如果在发布分支上修改了缺陷，要及时同步到主干分支；二是不要从发布分支创建新的分支，所有的分支都应该来源于主干分支，保证代码源的唯一性。 综上所述，我们看到不论是主干发布还是分支发布，如果想实现高频低风险，重要的就是要做好三个控制： 一是控制分支数，越少越好，最好只有主干分支。 二是控制分支生存周期，越短越好。 三是控制发布周期，越短越好。软件发布频率越高，发布周期就越短。当达到了一定的发布频率时，就不需要发布分支了，主干发布即可。 # 常用的发布方法 开篇提到的蓝绿发布、滚动发布、灰度发布都是发布策略中常用的发布方法，可以降低发布风险，实现零停机发布，是发布策略中的核心内容。 ### 蓝绿发布 蓝绿发布，是一种可以保证系统在不间断提供服务的情况下上线的部署方式。“蓝”和“绿”代表两套独立的环境，使用完全相同的主机集群，有两种使用策略： • 一种是一套环境在线提供服务，一套环境闲置，准备用于下个版本的发布。 • 另一种是将两套环境都在线提供服务，可互为容灾。此时蓝绿两组主机工作方式如下： 1、无新版本发布时，蓝主机组和绿主机组同时对外提供服务； 2、当需要升级版本时，首先把蓝主机组从负载列表中摘除，进行升级，绿主机组依然对外提供服务； 3、蓝主机组升级完成，则将流量切换到绿主机组，同时将绿主机组从负载列表中删除，进行升级； 4、当蓝绿主机均完成升级，将绿主机组重新恢复至负载列表，两组主机重新同时对外提供新版本的服务。  图2 蓝绿发布 蓝绿发布的好处是可以实现零停机发布，可以实时升级和回退。不足是需要双倍的主机资源，而且切换是全量的，如果新版本有问题，则对用户体验有很大的影响。 ### 滚动发布 滚动发布，是在发布的过程中先将一台或者几台主机停止服务，进行版本升级后重新提供服务。然后再选择下一批升级的主机同样操作，直到所有的主机都升级完成。 滚动发布的好处是用户体验影响小，体验较平滑。不足是版本在缓慢替换，发布和回退都比较缓慢；滚动升级期间，新老版本共存，如果发现问题，难以定位到底是新版本还是老版本的问题；滚动升级期间的流量控制对资源的要求比较高。 ### 灰度发布 灰度发布是让一部分用户继续用版本A，一部分用户开始用版本B，如果用户对版本B没有什么反对意见，那么逐步扩大范围，把所有用户都迁移到版本B上面来。灰度发布是金丝雀发布的延伸，金丝雀发布是灰度发布的初始阶段。对于需要划分多少阶段，每个阶段的用户数量是多少，根据业务和产品具体情况进行制定。在下图中的内部用户可以看做是金丝雀用户。  图3 灰度发布 灰度发布的好处不需要进行停机，同时只有部分用户获取新版本，如果新版本出现问题，用户体验影响比较小，可以保证整体系统的稳定。不足是发布的时间会比较长；升级期间的流量控制对资源要求比较高。 其实，不论是哪种发布方法，降低发布风险的最佳方法就是真正地做发布演练，越频繁的将应用程序发布到不同的测试环境越好。这样就说明测试环境越可靠，从而在生产环境中发布时遇到问题的可能性就越小。 # 国内现状 高频低风险的发布已经成为了企业的主要趋势，根据云计算开源产业联盟发布的2021年《中国DevOps 现状调查报告》，国内企业部署频率为1周—1个月的占比超六成，相比2020年增长近一成。  图4部署频率现状分布 调查显示，仅有16.21%的企业能够每天多次在生产环境进行部署；此外，6.19%的企业平均1天到1周在生产环境部署一次；28.25%的企业平均1周到2周在生产环境部署一次；32.90%的企业平均2周到1个月在生产环境部署一次；部署频率超过1个月的企业占9.33%。 # 参考附录 1、Jez Humble. David Farley.持续交付：发布可靠软件的系统方法北京：人民邮电出版社。 2、乔梁.持续交付2.0：业务引领的DevOps精要.北京：人民邮电出版社。 3、《中国DevOps 现状调查报告（2021）》. 云计算开源产业联盟发布。

企业需要了解的有关 2022 年 AIOps 趋势和预测的所有信息。随着人工智能、机器学习和自动化等先进技术的出现，前沿业务场景发生了翻天覆地的变化。此类创新改变了当今的应用程序结构和 IT 运营。将人工智能纳入 IT 活动使 IT 团队能够在复杂的 IT 条件下执行更复杂的任务并将问题目标计算机化。 AI 与 IT 运营的这种集成导致了术语 AIOps 的出现，它利用大数据、分析和 AI 能力进行 IT 运营管理。正如 Gartner 所指出的那样，一半的协会将利用 AIOps 和应用程序执行检查来了解关键应用程序和 IT 任务。 AIOps 承诺协助改变 IT 框架的活动，并保证 IT 员工专注于更重要的事业。随着 AIOps 收入的增加，预计到 2025 年全球 AIOps 市场将达到 31.2744 亿美元，2020 年至 2025 年期间的复合年增长率为 43.7%。以下是每个人都应该关注的 2022 年 AIOps 趋势和预测：IT 先驱将观察 AIOpsIDC 的数据预测，到 2022 年，人工智能框架的总支出将达到 776 亿美元（约合 587 亿英镑）。虽然人工智能的应用案例非常多，但今年，IT 先驱们将真正观察人工智能在完成 IT 任务时的便利性先进的变化。最高管理层正在意识到 AIOps 的短期和长期优势，减少假期并从根本上提高底线，这一定是值得感谢的，因为管理工作区、DevOps 和 InfoSec 小组的存在都将随着对 AIOps 的兴趣的发展变得更简单。此外，随着 AIOps 工具的成熟，它们将能够处理更广泛的数据类型并更快更好地交付价值，从而提高更具体任务的性能。将扩大事件管理能力AIOps将用于增加自然语言准备、原因分析、异常检测、事件关联和分析以及其他IT功能，为IT任务专家提供更加突出的控制。事件相关性和事件情报将可以在正常运作的团队的最佳事件管理平台内持续访问。此外，截至目前使用的最极端影响，将在共享乐器的关联中预先识别和显示违规行为。更智能、更广泛的自动化AIOps 最大的优势就是它的自动化能力。它提供了多种功能来将明确的 IT 措施计算机化并减少您团队中的责任。虽然过去它可以实现的自动化种类受到限制，但大多数 AIOps 测量预计到 2022 年阶段将拥有更具创造性和进一步开发的设备。以前，AIOps 设备一次只能处理一种单独的信息类型。然而，最近出现了新的 AI 计算，可以处理双重信息类型。此外，现在大多数平台都具有计算机化，这些计算机化与用例或工作流程的问题目标类型有关。一些组织使用机器人数据自动化 (RDA) 来解决信息问题。这同时大大减少了对人类代祷的要求。加强网络安全事实上，即使创新取得了所有进展，网络安全之战仍然是组织最关心的问题。这一点尤其明显，因为更多的组织依赖于计算机化的工作流程和设备。通过这种方式，需要在协会内部使用尖端和集成的安全平台。AIOps 2022 展示了更多整合的安全和 IT 活动。利用人工智能，他们可以立即区分问题并在问题发生之前采取预防措施。它还可以一直额外支持框架正常运行时间和可靠性。例如，您可以对 AIOps 进行编程，以将常规访问与程序员访问或不可靠访问分开。一旦区分，它可以自动阻止任何可疑用户的 IP 地址。AIOps 将成为 DevOps 工具的一部分AIOps 为复杂的基础设施管理和云解决方案监控工具提供安全的解决方案。它可以帮助自动化数据分析和日常 DevOps 操作。由于传统的系统监控工具无法处理大数据的 3V，高级分析工具、人工智能算法和深度学习模型的出现使 DevOps 专业人员有效地实现了这一点。 AIOps 通过快速处理所有数据、执行深度数据分析和自动化日常任务来帮助 IT 部门。它帮助 DevOps 工程师监控和管理测试、性能和安全。原文链接：https://www.sohu.com/a/494766876_378752

本次活动共计5138个有效用户参与训练营，共抽出50个用户获得大狮行李牌，15个用户获得荣耀智能体脂秤2，50个用户获得mini蓝牙音箱nova迷你小音箱，30个用户获得京东卡、nova迷你小音箱等邀请好礼。备注：11月25日数据仅供参考，不代表最终数据，最终数据会进行资格审核。经数据资格审核后，获奖结果更新如下：注：此名单公示期为三个工作日（11月26日-11月28日），各位华为云用户有任何疑问请于公示期内联系版主反馈信息请获得实物奖品的同学12月5日24:00前在此链接>>>>>反馈您的收货地址：备注：学习码豆奖将自动发放至获奖用户账户。邀请奖获奖名单：邀请人账号邀请用户排名　hw38***791174M5 青春版 8.0英寸智能平板电脑 4GB+64GB 全网通版（香槟金）1个hid_r****f-c_nsb-70160价值500元京东卡hw08***674131hw82***686130hw19***524122hw75***137120hw52***313116hw08***072105hid_0****4azn0cmhn488hw65***76552885cal***evin58华为mini蓝牙音箱nova迷你小音箱hw19***01538hw12***90125hw7***705725hw9***938822hw08***70921hw43***90321hw75***74520hw8***765718hw58***04217价值50元京东卡hw90***96816hw7***575715hw3***542614hw3***687014hw2***348911hw49***32211hw9***913011hw0***812210hw18***88610hw27***6208报名抽奖获奖名单：账号奖品zs****320大狮行李牌 re****1zn****14w****sa18******423xzy****21az****inghid_*****__ayvp7_gkaif****ie1314kk1******7215g****ulon****gailk****tyhid_ax******k0coq29aiyu****456qu****19ace3******076hid_-qje******bcd9gwzy****4hid_0ow******1f565hli176****8231c198****1668mzc18******809hid_by*******el7vvwkhw******72zp******9sq****23yua****86-hid_5a******k4co7o5pen****852a177****3497li****udhx****yrp****62hid_wxe-******uwrm0hw23***940hw23***995hw86***689hw00***412hw97***920hw86***246awes***yghw37***860xrl2***20hid_tqpg****fklpfb7hw62***961hw75***259hw01***983hw31***322hw15***213hw91***537智能体重秤hw31***056hw74***896hw71***648hw92***682hw50***663hw35***200hw13***437hw26***363hw29***642hw67***094hw54***900hw85***153hw30***379hw87***666hw63***980华为mini蓝牙音箱nova迷你小音箱hw68***030hw66***707hw18***032hw96***754hw21***896hw55***250hw46***201hw77***752hw43***287hw53***803hw15***534hw27***746ww******8Hehw02***007hw28***887hw13***361hw63***102hw98***955hw87***177学习码豆奖励：hw82****86   250000码豆

企业需要了解的有关 2022 年 AIOps 趋势和预测的所有信息。随着人工智能、机器学习和自动化等先进技术的出现，前沿业务场景发生了翻天覆地的变化。此类创新改变了当今的应用程序结构和 IT 运营。将人工智能纳入 IT 活动使 IT 团队能够在复杂的 IT 条件下执行更复杂的任务并将问题目标计算机化。 AI 与 IT 运营的这种集成导致了术语 AIOps 的出现，它利用大数据、分析和 AI 能力进行 IT 运营管理。正如 Gartner 所指出的那样，一半的协会将利用 AIOps 和应用程序执行检查来了解关键应用程序和 IT 任务。 AIOps 承诺协助改变 IT 框架的活动，并保证 IT 员工专注于更重要的事业。随着 AIOps 收入的增加，预计到 2025 年全球 AIOps 市场将达到 31.2744 亿美元，2020 年至 2025 年期间的复合年增长率为 43.7%。以下是每个人都应该关注的 2022 年 AIOps 趋势和预测：IT 先驱将观察 AIOpsIDC 的数据预测，到 2022 年，人工智能框架的总支出将达到 776 亿美元（约合 587 亿英镑）。虽然人工智能的应用案例非常多，但今年，IT 先驱们将真正观察人工智能在完成 IT 任务时的便利性先进的变化。最高管理层正在意识到 AIOps 的短期和长期优势，减少假期并从根本上提高底线，这一定是值得感谢的，因为管理工作区、DevOps 和 InfoSec 小组的存在都将随着对 AIOps 的兴趣的发展变得更简单。此外，随着 AIOps 工具的成熟，它们将能够处理更广泛的数据类型并更快更好地交付价值，从而提高更具体任务的性能。将扩大事件管理能力AIOps将用于增加自然语言准备、原因分析、异常检测、事件关联和分析以及其他IT功能，为IT任务专家提供更加突出的控制。事件相关性和事件情报将可以在正常运作的团队的最佳事件管理平台内持续访问。此外，截至目前使用的最极端影响，将在共享乐器的关联中预先识别和显示违规行为。更智能、更广泛的自动化AIOps 最大的优势就是它的自动化能力。它提供了多种功能来将明确的 IT 措施计算机化并减少您团队中的责任。虽然过去它可以实现的自动化种类受到限制，但大多数 AIOps 测量预计到 2022 年阶段将拥有更具创造性和进一步开发的设备。以前，AIOps 设备一次只能处理一种单独的信息类型。然而，最近出现了新的 AI 计算，可以处理双重信息类型。此外，现在大多数平台都具有计算机化，这些计算机化与用例或工作流程的问题目标类型有关。一些组织使用机器人数据自动化 (RDA) 来解决信息问题。这同时大大减少了对人类代祷的要求。加强网络安全事实上，即使创新取得了所有进展，网络安全之战仍然是组织最关心的问题。这一点尤其明显，因为更多的组织依赖于计算机化的工作流程和设备。通过这种方式，需要在协会内部使用尖端和集成的安全平台。AIOps 2022 展示了更多整合的安全和 IT 活动。利用人工智能，他们可以立即区分问题并在问题发生之前采取预防措施。它还可以一直额外支持框架正常运行时间和可靠性。例如，您可以对 AIOps 进行编程，以将常规访问与程序员访问或不可靠访问分开。一旦区分，它可以自动阻止任何可疑用户的 IP 地址。AIOps 将成为 DevOps 工具的一部分AIOps 为复杂的基础设施管理和云解决方案监控工具提供安全的解决方案。它可以帮助自动化数据分析和日常 DevOps 操作。由于传统的系统监控工具无法处理大数据的 3V，高级分析工具、人工智能算法和深度学习模型的出现使 DevOps 专业人员有效地实现了这一点。 AIOps 通过快速处理所有数据、执行深度数据分析和自动化日常任务来帮助 IT 部门。它帮助 DevOps 工程师监控和管理测试、性能和安全。文章来源：搜狐号千家智客原文链接：https://www.sohu.com/a/494766876_378752

企业需要了解的有关 2022 年 AIOps 趋势和预测的所有信息。随着人工智能、机器学习和自动化等先进技术的出现，前沿业务场景发生了翻天覆地的变化。此类创新改变了当今的应用程序结构和 IT 运营。将人工智能纳入 IT 活动使 IT 团队能够在复杂的 IT 条件下执行更复杂的任务并将问题目标计算机化。 AI 与 IT 运营的这种集成导致了术语 AIOps 的出现，它利用大数据、分析和 AI 能力进行 IT 运营管理。正如 Gartner 所指出的那样，一半的协会将利用 AIOps 和应用程序执行检查来了解关键应用程序和 IT 任务。 AIOps 承诺协助改变 IT 框架的活动，并保证 IT 员工专注于更重要的事业。随着 AIOps 收入的增加，预计到 2025 年全球 AIOps 市场将达到 31.2744 亿美元，2020 年至 2025 年期间的复合年增长率为 43.7%。以下是每个人都应该关注的 2022 年 AIOps 趋势和预测：IT 先驱将观察 AIOpsIDC 的数据预测，到 2022 年，人工智能框架的总支出将达到 776 亿美元（约合 587 亿英镑）。虽然人工智能的应用案例非常多，但今年，IT 先驱们将真正观察人工智能在完成 IT 任务时的便利性先进的变化。最高管理层正在意识到 AIOps 的短期和长期优势，减少假期并从根本上提高底线，这一定是值得感谢的，因为管理工作区、DevOps 和 InfoSec 小组的存在都将随着对 AIOps 的兴趣的发展变得更简单。此外，随着 AIOps 工具的成熟，它们将能够处理更广泛的数据类型并更快更好地交付价值，从而提高更具体任务的性能。将扩大事件管理能力AIOps将用于增加自然语言准备、原因分析、异常检测、事件关联和分析以及其他IT功能，为IT任务专家提供更加突出的控制。事件相关性和事件情报将可以在正常运作的团队的最佳事件管理平台内持续访问。此外，截至目前使用的最极端影响，将在共享乐器的关联中预先识别和显示违规行为。更智能、更广泛的自动化AIOps 最大的优势就是它的自动化能力。它提供了多种功能来将明确的 IT 措施计算机化并减少您团队中的责任。虽然过去它可以实现的自动化种类受到限制，但大多数 AIOps 测量预计到 2022 年阶段将拥有更具创造性和进一步开发的设备。以前，AIOps 设备一次只能处理一种单独的信息类型。然而，最近出现了新的 AI 计算，可以处理双重信息类型。此外，现在大多数平台都具有计算机化，这些计算机化与用例或工作流程的问题目标类型有关。一些组织使用机器人数据自动化 (RDA) 来解决信息问题。这同时大大减少了对人类代祷的要求。加强网络安全事实上，即使创新取得了所有进展，网络安全之战仍然是组织最关心的问题。这一点尤其明显，因为更多的组织依赖于计算机化的工作流程和设备。通过这种方式，需要在协会内部使用尖端和集成的安全平台。AIOps 2022 展示了更多整合的安全和 IT 活动。利用人工智能，他们可以立即区分问题并在问题发生之前采取预防措施。它还可以一直额外支持框架正常运行时间和可靠性。例如，您可以对 AIOps 进行编程，以将常规访问与程序员访问或不可靠访问分开。一旦区分，它可以自动阻止任何可疑用户的 IP 地址。AIOps 将成为 DevOps 工具的一部分AIOps 为复杂的基础设施管理和云解决方案监控工具提供安全的解决方案。它可以帮助自动化数据分析和日常 DevOps 操作。由于传统的系统监控工具无法处理大数据的 3V，高级分析工具、人工智能算法和深度学习模型的出现使 DevOps 专业人员有效地实现了这一点。 AIOps 通过快速处理所有数据、执行深度数据分析和自动化日常任务来帮助 IT 部门。它帮助 DevOps 工程师监控和管理测试、性能和安全。文章来源：搜狐原文链接：https://www.sohu.com/a/494766876_378752

导语：探秘火山引擎云原生一隅作者 | 杨丽受访人 | 张鑫雷锋网(公众号：雷锋网)按：企业对技术路径的选择从来不存在唯一性。当下数字化势头强劲的浪潮下，云原生成为技术的流行方向，虚拟化、容器、微服务组合在一起，面向企业业务提供足够灵活的云服务，会成为下一个普世化的技术栈道。由尝试容器部署开始，字节跳动的云原生实践在近些年走得越来越快。2016年6月，字节跳动启用Kubernetes技术栈，开始对业务进行大规模容器化改造，2017、2018年进入阶段性上量阶段，到2018年这一年部署的容器单集群已经达到了上万个节点。如今，字节跳动已经有超过95%的应用实现了云原生化，从最开始的面向容器部署，过渡到面向服务的阶段，不仅用上了容器编排工具，更是在这之上建立了比较完善的微服务治理体系。2020年，火山引擎作为字节跳动旗下的企业级技术服务平台，正式将云原生的能力开放了出来。除了没有太多的历史包袱，让这家年轻的企业可以轻装上阵，无需关注替换带来的成本外，更多地还有对技术趋势的判断力和投入，很早就拥抱了云的方式。因而，字节跳动的很多业务一开始就根深蒂固长在了云上，在接下来设计新的业务系统时，也会充分考虑利用云的弹性能力。生于云、长于云，这成为企业可以借鉴的最直白、却又最具有普世化特征的云原生实践路子。在与雷锋网的访谈中，火山引擎副总经理张鑫阐释了他对云原生容器技术的趋势判断、引入这项技术的面临的难点与挑战，以及字节跳动自身过去五年的云原生实践路径。“从技术曲线上讲，虚拟化差不多经历了十年的发展历程，如今到了商业化的稳定期。同样，容器+K8s从2014年谷歌开源出来到如今，预计未来三年也会达到一个巅峰期。”但当前Kubernetes因其涉及的维度广泛，包括微服务架构理念、网络、存储等各个层级，导致无论是产品服务商还是企业实践者，都在这个过程中存在不小的技术挑战。张鑫作为火山引擎云原生应用服务的负责人，也是国内容器产业的早期研究和实践者。以下将呈现这次访谈的完整总结。初识云原生的四个方向尽管在技术战略层面，云原生被各大互联网企业列为主要发展方向，但云原生和容器是两个相关，却不能划等号的概念。一开始，外界可能会比较具象、容易理解的是容器本身，是对资源、应用的一种标准化封装。但拥有容器化部署，可能只意味着企业有了云原生的基础设施，并不意味着实现了云原生应用。从容器到云原生的进化，还是会有比较大的差异。从云原生核心技术角度判断，云原生进入成熟期应存在东南西北四个方向上的演化：先看南向，面向新一代的云原生基础架构。基础设施即代码（IaC）作为最近一段时间的流行技术趋势，目的是为了让IT基础设施变得更加高效、敏捷，通过可配置的方式，将基础设施更快地进行部署，进一步提升整体架构的性能、敏捷性。国内云厂商也推出了很多类似的产品或技术方案。再看东西向。有两个趋势：一是更多的应用、中间件，包括大数据平台、数据库、数仓、AI平台等新兴业务负载都可以实现云原生化，甚至是Serverless化；二是能够通过云原生更好地实现企业内数据孤岛的打通、系统的连接，包括API服务、API治理、API网关。然后是北向。这个方向上涌现了一批面向敏捷开发的新兴产品，如低代码、无代码工具，还有面向开发测试场景，面向工业互联网等行业场景，以及面向业务场景的BPM等，能够基于云原生微服务技术，构建面向应用开发的aPaaS。从技术曲线上讲，虚拟化差不多经历了十年的发展历程，如今到了商业化的稳定期。同样，容器（2013年Docker公司公布技术标准）+Kubernetes（2014年谷歌开源项目）到如今，预计未来三年也会达到一个巅峰期。从产业数字化发展的现状来看，现在各行各业都在如火如荼地进行建设，行业数字化在加速，理论上是一个非常好的窗口期。中国信通院的一份云原生用户调查报告显示，容器化改造依旧是主流趋势，将容器技术投入核心业务生产的受访用户同比增长2.48%。调研机构Gartner公布的数据显示，到2022年，75%的全球企业将在生产中使用云原生的容器化应用。但这中间同样存在巨大的鸿沟，也就是上述东西南北向的技术产品，如何能跟前端业务需求密切连接起来。这是需要包括供应商在内的企业，在未来三年快速去落地的事情。最优先级任务那么，火山引擎首先会在这四个层面落地哪些事情？“我们更多在做的是南北向的事情。即向下修炼内功，向上为开发者提供服务。南向是我们认为最关键的内功，任何一个云上应用、系统，最终还是要回归到稳定性、可靠性等问题，这是我们一定要做且目前也做得非常好的事情。”张鑫指出。首先，字节跳动业务自身就面临着如何在大规模数据量和业务量的情况下，仍然保持足够良好的性能的问题。字节跳动构建有一个非常庞大的数据中心，容纳了近百万台服务器。在云原生基础设施层面，包括将计算、网络、存储上如何更好地与容器技术结合上，团队已经做了很多技术创新。其次，云原生应用最终还是要提供给开发者使用，如何让开发更快、更简单，这是团队追求的一个重要优先级。但当前企业对容器的实践也可以具体拆分为三个阶段：第一阶段，面向容器编排管理，用户直接跟容器Kubernetes打交道；第二阶段，开始进一步提升，用户从面向容器变成了面向一个个服务，于是就有了各类微服务框架的治理，这时用户就不需要关注容器配置、管理等问题，而是要考虑整个业务架构如何拆分，应该有哪些微服务组件，不同组件之间如何互联互通等问题；第三阶段，即Serverless阶段，这时用户无需关心整体业务架构如何设计，只需要关注最前端的业务逻辑如何能够快速表达，这也就要求厂商需要将业务背后的中台和后台相关组件进行提前预置。值得一提的是，字节跳动本身存在一个中台的组织形态，它对内会支持很多的业务线进行构建，可以看到很多的应用或功能，其实是基于Serverless的方式进行构建的。目前来看，多数企业仍处于面向容器、面向服务的第一二阶段，而在产品层面，字节跳动已经开始着力于向第三阶段发力。一股新兴势力站在客户层面，不同类型的客户对引入云原生容器服务是会比较明显的差异的。其中，互联网行业成为云原生采用率占比最高的行业。首先，互联网企业对云原生的应用深度和广度都非常大，也愿意为高ROI技术买单。尤其是头部的互联网企业，其资源能力极强，且业务形态非常复杂，往往会选择开源深度定制+自研的方式进行技术实践，原因在于其业务体量足够大，能够通过哪怕1%的性能提升而带来比较高的ROI。相比之下，很多腰部的互联网企业可能很难为了提升1%的性能或成本，而投入大量的研发团队。字节跳动最近的一项调研也发现，将互联网行业客户群体进一步拆分，其中像在线游戏等垂直行业，其云原生的采用率占比已经超过80%。对于传统行业而言，近些年来因其数字化转型的业务驱动影响，使得他们对新技术的拥抱越来越高。如金融、零售电商、工业互联网、生信医疗、智慧政府等行业，因其数字业务创新的驱动，有了越来越多互联网相关业务。从团队最近一段时间的服务观察，这些行业对新技术的拥抱也越来越高。举个例子，在生信医疗领域，随着蛋白质测序、基因分析等业务持续涌现，以及医疗基础数字化建设的推进，企业需要越来越多的算力，构建更加敏捷的应用系统。此外，生信医疗行业本身也在着力打造一个基础科研平台，以打通医院、高校在科研方面存在重复造轮子的数据孤岛问题。企业需要追求新技术吗？外界有言，谷歌早在2003年就已经对自身实现了容器化应用，而其后多年一直作为秘密武器秘而不宣。依靠这项技术，仅在运维成本方面每年就能节约一半的费用，这无疑大大提升了企业自身的竞争优势。曾就职于这家企业的张鑫，目睹过谷歌每天20亿个容器计算集群在跑。在他看来，对于企业而言，不会单纯将追求尝试新技术为目的，尝试新技术，仍然需要业务驱动。因此从业务角度进行划分的话，首先就要看企业是不是有足够多的敏态业务，然后基于此进一步衡量使用新技术进行改造的ROI。容器技术在更多有状态应用场景中的延伸，导致IT基础层架构相应地也在持续优化，比如对存储、数据库的能力要求，对开发运维环境带来的复杂度问题，以及对大规模计算存在的短板。从应用角度来看，无状态应用、有状态应用、稳态应用等等，不同应用进行云原生化的ROI、难易程度是有差异的。首先，无状态的应用，最适合进行第一批云原生化的改造。其次，有状态应用往往可能是集群化的应用，包括中间件、数据库、Elasticsearch等业务场景。想要解决这部分场景问题需要一定的技术壁垒，但一旦将有状态应用实现云原生化之后，其实会有比较好的回报。容器环境下，有状态应用经常会遇到的一个问题是，如何做数据的持久化，这对企业存储的要求发生了改变，如选择何种存储系统，是否可以满足分布式存储性能？数据能否跟上层的应用编排结合起来？业务调度时，是否需要考虑数据的亲和性？再往后，分布式存储本身还依赖于强大的网络体系，这就要求容器本身需要自带有相应的解决方案。如何基于RDMA做高性能传输，是否能直接在硬件层面，如基于智能网卡做硬件卸载……等等这些技术难点。但换个角度看，这些问题也为很多云原生容器厂商提供了很大的空间。因为这些能力并不是在开源的技术体系内就能够解决，这也是火山引擎希望发力的领域。第三类就是传统应用或稳态应用。对于这类应用而言，首先迁移就会有一定的难度，它们可能是一些商业套装软件，可能跑在非x86架构上；其次，如果将这类应用构建完后，未必会产生很多的回报，可能不需要解决高弹性等性能问题，也不需要敏捷迭代，甚至都不建议花很多的精力和风险来换取回报。云原生时代的新机遇云原生，还将影响各家云厂商对于标准的理解和共识。一是要形成标准。否则不同厂商之间都有一套封闭系统，彼此间将很难进行兼容，且厂商自身也很难做大，企业自身也会面临越来越多的技术孤岛。其二，云原生会推动标准的形成。此前容器Docker之所以流行，是因为它定义了一套从应用打包、封装、运行的一套管理标准，Kubernetes也是建立了一套对容器如何进行编排的一套标准。虽然未来还会有越来越多的技术如Serverless、aPaaS、低代码等，但容器+Kubernetes其实已经解决了很多这些根本性的标准化问题。“这个状态是比较乐观的。”张鑫最后指出。据雷锋网观察，对开放理解的差异，因不同标准组织涉及的商业利益的平衡策略而不同。当下这个市场，竞争局面依然掌握在国际化云厂商的规模经济效益中，如何在技术层面有所突破？在赢家通吃的市场中，一起做开放标准，一起开发开源软件，以抵消市场领导者的优势地位或许才有出路。（雷锋网）雷锋网(公众号：雷锋网)来源“雷锋网”作者 | 杨丽 原文链接 | https://www.leiphone.com/category/industrycloud/hujXWE0khdxN8eCf.html

由于受到新冠疫情的影响，企业对于提高数字运营效率的需求越来越强烈，他们需要在任何地方为客户和员工提供支持和服务。满足数字优先世界日益增长的需求的唯一途径是实现自动化，这种自动化不仅需要易于创建，而且易于维护和扩展。DevOps领域的自动化提供商将继续向低代码解决方案迈进，使企业能够实现超自动化。也就是说，尽可能地将所有事情实现自动化。

随着云计算技术在各行各业的发展与突破，以及产、学、研生态链各环节持续不懈的“化云为雨”的努力，云计算的应用与价值挖掘已全面渗透到企业数字化转型变革的方方面面。各行业和企业依据自身业务现状、竞争形势与信息化变革程度的不同，不断持续深化企业IT云化的程度，并从一个里程碑走向下一个里程碑。 过去一年，人们看到越来越多企业加速数字化转型的案例。全球知名咨询机构McKinsey表示，如今企业已经到了一个需要调整业务运营的临界点。使用基于微服务、容器和Kubernetes的多云环境和云原生架构将是数字化转型的核心。虽然这些方法无疑有助于DevOps团队推动数字敏捷性和更快的交付，但它们也为应用程序带来了新的安全挑战。云计算自动化需求凸显 DevOps将在未来十年成为主流云计算服务让企业按需访问资源变得更容易，但却没有对其进行更好地管理。想象一下，企业必须自己配置虚拟机、创建虚拟机集群、设置虚拟网络以及管理可用性和性能。而采用自动化技术将会轻松完成所有这些任务。 云计算自动化是一组流程和工具，可以减少企业的IT团队在配置和管理云计算工作负载和服务上花费的精力和时间，并且可以将云计算自动化应用于私有云、公共云或混合云。此外，人工进行云部署可能会产生一些安全漏洞，从而使企业的业务面临风险。而采用云计算自动化有助于降低基础设施和技术堆栈的可变性和复杂性。 根据IDC对DevOps的最新市场研究显示，到2022年，DevOps市场规模预计将从29亿美元增至80亿美元，这将为开发者和用户带来更多好处，从而在未来十年里成为主流技术。依靠自动化服务器的开发和创建以及操作系统的加载，云计算自动化通过使用代码管理基础设施，可以使企业更快提高自身的扩展能力。将基础设施即代码与部署自动化结合在一起，企业可以在独立基础设施上快速地启动不同版本的应用程序。同时，使用云计算自动化，企业可以利用预定义的身份访问模板、脚本和管道来减少管理开销并提高效率。此外，使用管道和脚本，应用程序部署自动化为企业提供了通过按下按钮构建、测试和部署应用程序的能力。此外，使用云计算自动化与监视、警报和修复相结合，企业可以定义一旦达到特定事件或阈值时触发的自动化工作流。 当云计算自动化有助于简化上述流程时，IT运营人员可以自由地专注于配置和其他高价值的任务，并且开发人员可以立即精简和部署软件。这消除了开发人员和运营人员之间的紧张关系，也消除了企业在培训员工方面投入大量资金的需求。自助服务和控制的新水平使这两个团队能够快速有效地协作以部署新解决方案。传统工具存在安全盲区DevSecOps为云计算自动化保驾护航随着微服务、容器、Kubernetes、多云环境等多种技术以及DevOps的发展，如何保障业务安全成了安全部门最大的难题。由于传统云计算技术是为不同的时代而设计的，特点是静态基础设施和单体应用程序，其已经无法跟上云计算迅猛的发展步伐，在安全方面更是捉襟见肘。 针对云计算自动化领域的安全治理问题，Gartner提出了DevSecOps概念。简言之，DevSecOps是一种旨在将安全性嵌入DevOps链条中的每个部分新方法，它有助于在开发过程早期而不是产品发布后识别安全问题，目标是让每个人对信息安全负责，而不仅仅是安全部门。DevSecOps的出现，将安全作为管理对象的一种属性，从软件供应链开发早期开始进行全生命周期的安全管理，标志着软件供应链的安全保障进入到一个全新的时代。据权威调查显示，超过六成的开发者和运营专家认为把安全融入DevOps已成为重中之重。RSA 2020发布趋势表明，DevSecOps再次成为业内外关注的焦点之一。很多企业的首席信息安全官(CISO)表示，希望DevOps和应用程序团队对漏洞管理承担更直接的责任。事实上，许多人认为DevSecOps和安全性“左移”是降低风险的最佳和最具成本效益的方法。然而，现有的工具和流程会让这些团队失望，因为并没有时间进行人工扫描，通常缺乏承担安全责任所需的技能，并且没有足够快地检测关键漏洞的能力。一些DevOps团队甚至完全绕过安全控制，而另一些团队则拒绝与安全团队合作，因为担心采取这些步骤会减缓交付时间。 为了克服这些挑战并消除团队成员的负担，企业需要能够自动识别应用程序中的漏洞。如果他们能够在运行时自动化测试，就不用额外增加DevOps团队的工作。通过将漏洞数据与运行时环境的知识(例如相关代码是否暴露在互联网上)相结合，DevSecOps团队可以获得他们需要的所有场景，以实时了解问题的原因、性质和影响，从而使团队可以有效降低风险并加速业务发展和创新。 企业要想使安全能力跟上现代云原生应用程序环境，唯一的方法就是用这种更加自动化的方法取代人工部署、配置和管理。这不仅有助于企业免受云原生面临的威胁，而且还使他们能够在后疫情时代推动更可持续的业务增长。