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１１月了 战战兢兢，如履薄冰 可以形容电商运维人员在这个月的心情 因为一年一度的大考又开始了 Ｄｕａｎｇ、Ｄｕａｎｇ、Ｄｕａｎｇ
双十一来了 对于运维来说，没有能参与一次双十一的运维，职业生涯不算完满，但是巨大心理压力也使得运维人员喘不过气来。 以某司为例，数据中心全年断网时间不能超过２小时，而故障等级分为四级：Ｐ１～Ｐ４。Ｐ１是最严重的故障，Ｐ４最轻微。如果频繁出现Ｐ１故障，那么老板就要对工资、绩效、年终奖等等下手。 １Ｔ、２Ｔ……，随着数据接口的输出峰值越来越高，运维人员的心提到嗓子眼。尽管网络、服务器、存储设备等都检查过，运维同事依然死死的盯住屏幕。 当每秒创建是２０００笔订单，现在突然一下降成５００笔时，问题出现了。可能是订单生成，有丢单等等，这些业务层面的问题会大大影响销售额，顿时运维部门鸡飞狗跳。 今年，某宝的老板的心情好，顾念运维团队多年辛苦，在数据中心引入了机器人，替代人工巡检，安全检查、随工服务、温度、湿度、电气参数监测等，对服务器排查、故障预判。 以往运维团队都要身强力壮，靠着双腿在偌大的园区里穿梭。现在，机器人脑子里有数据中心地图，身上装着激光雷达导航、传感器和全景摄像，巡逻一圈，数据中心的温度、湿度、电气参数、每个服务器的运营状况，全都能实时传回后台。 若后台发现服务器故障，机器人可以瞬间锁定维修地点，通过大脑里存储的服务器坐标直接带领维修人员到达指定维修地。如果维修过程中遇到特殊情况，维修人员还可以用它与值班室人员语音对话进行求助。 ３０％ 机器人目前代替运维人员做３０％的重复性工作，未来这个数字将提升到６０％。 问题来了，老板在考虑是否需要裁掉６０％的ＩＤＣ运维，又或者需要砍掉６０％的运维预算呢？ 一切问题的本质可以归结为一点，ＡＩ能在多大程度上代替ＩＤＣ运维。事实上，某宝的机器人身上可以看见人工智能的身影，ＡＩ管着数据中心近百万台服务器，对每个服务器的数百个数据点进行实时检测采集，能对数据点进行秒级检测和故障定位，并根据使用情况绘制服务器生命周期曲线。 今天的技术是处于不断变化之中的，数据中心是需要紧跟上日益复杂的ＩＴ基础设施的变化和平稳运行所需的功能范围的。 ＡＩ允许机器自己学习，从数据解释中得出结论，从而优化资源管理，减少在ＩＴ方面投入更多的人力。人工智能可以与数据中心基础设施管理技术协同工作，以检查电力消耗和散热、系统状态和容量。 ２０１４年，谷歌采用人工智能技术来提高其数据中心的产能，利用机器学习将制冷能源的使用量减少４０％，节省数亿英镑。随着利润的削减，人工智能很可能是企业需要通过优化的资源管理来获得关键的优势。 从远期来看，ＡＩ的将进一步降低ＩＤＣ运维的对人工的需求，所以，运维们要小心，未来你将与ＡＩ竞聘上岗。 |
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