历时二十一届的世界杯让六月再次进入狂欢。在运维领域，自动化运维是可媲美世界杯的兴奋剂，从2008年被提及，到自动化运维日趋完善的今天，从运维Ops走向DevOps 和 AIOps（被统称为 XOps），其标准和成果步步推进，层层深入。
DevOps这一概念早在2008年被首次提出的时候，其描述的是一项旨在最大限度提高应用程序构建和部署过程中的自动化和可重复性的IT实践。其宗旨是：如果软件开发人员和操作运营专业人员可以紧密合作，那么，构建和部署应用程序将会更快，成本更低。实践的目标包括提升灵活敏捷性，实现更快的产品上市时间和持续的应用程序交付。
诸如VMware、Docker、Puppet和Chef这样的公司都已经赶上了DevOps的这一波浪潮。
如今，AIOps的出现带来另一片光明。AIOps即智能运维,其目标是,基于已有的运维数据(日志、监控信息、应用信息等),通过机器学习的方式来进一步解决自动化运维所未能解决的问题, 高系统的预判能力、稳定性、降低IT 成本,并提高企业的产品竞争力。
Gartner 在 2016 年时便提出了AIOps 的概念,并预测到2020 年,AIOps的采用率将会达到 50%。AIOps 目前在国内外领先的互联网企业开始被逐渐应用,也是近年来国内外被普遍看好的新技术。
基于中国通信行业在AIOps的技术以及应用场景的逐步成熟，也为了让国内众多互联网中小企业、特别是传统企业可以共享、复用国内外顶尖互联网的 AIOps 技术和能力,并能够更快捷的进行AIOps 相关产品选型, 云计算开源产业联盟(英文译名: OpenSource Cloud Alliance for industry ,缩写为:OSCAR)下设 AIOps 标准工作组、联合高效运维社区计划开展国内外第一个AIOps 白皮书及相关标准制定工作。
AIOps 标准将分成两大类,分别适用于企业内部的AIOps 能力建设与评估、及企业购置 相关AIOps 产品的认证评估,使得AI 真正落地应用于运维,造福于企业。
白皮书指出，AIOps常见应用场景有五个：
第一阶段尝试在变更,问答,决策,预测领域使用人工智能的能力,但是并没有形成有效的单点应用,这个阶段可以聚焦于数据采集和可视化；
第二阶段在一些小的场景下,人工智能已经可以逐步发挥自己的能力,包括智能变更, 智能问答,智能决策, 智能预测；
第三阶段,人工智能已经将单点应用中的一些模块串联起来,可以结合多个情况进行下一步的分析和操作；
第四个阶段,人工智能能力完备,已经可以基于实际场景实现性能优化,然后进行预测,变更,问答,决策等操作；
第五阶段,人工参与的成分已经很少,性能优化等整个流程由智能大脑统一控制,并由自动化和智能化自主实施。
由此可见，AIOps是DevOps的有力补充，可进一步降低运维的工作强度和压力，当然，AIOps 的发展一定是一个长期演进的过程，一定是建设在高度自动化和完善的运维体系之上。
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