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追蹤AI技術這麼長時間，我們親眼見到了許許多多的職業，工作環境因AI而變得更好。
昔日在高空延續工作的吊車司機，變成了可以遠程操作的「冷氣機哥」「冷氣機姐」；曾經風裡來水裡去的巡檢工，工作強度因為智能監控系統而輕松了不少……
然而，還有一種隱形的重復類工作很容易被忽視，那就是IT運維。
可能在很多人眼裡，運維人員只需要在系統宕機、電腦壞了的時候擔任「救火隊員」即可。但隨著IT系統規模越來越大、網路龐雜度越來越高，傳統的運維工作正在變成了高強度且枯燥的工種。運維人員在日常巡檢中需要重復上千次抄表，每天要面對並處理成百上千次告警通知……
據說每個運維人入職時的期待，就是喝著咖啡做運維，蹺著二郎腿就把工作做好了。然而年復一年，盡管運維輔助工具也在迭代，但始終趕不上數字化進程快、企業業務變化大，別說「咖啡運維」了，晚上能少收到幾個告警工單就謝天謝地了。那麼，AI能為他們帶來改變嗎？
剛剛過去的華為全聯接大會上，華為就為企業運維人斟上了一杯「咖啡」，發布了AIOps服務。
AIOps（智能運維）一直被看作是下一代運維模式，這杯由華為調制的運維「咖啡」，又是什麼味道的呢？
品味一番會發現，前調是智能，與AI相結合的AIOps帶來了顛覆傳統運維的體驗；中調是場景，智能技術與業務場景的有機結合，讓AIOps服務品起來更加和諧絲滑；後調是生態，要能兼容各種網路協議、設備，才能讓不同口味的運維人員都收獲驚喜。
通過這杯咖啡，我們來一起品一品數字時代的運維之變。
前調：氤氳智能的香氣
我們都知道，AI尤其是機器學習算法，非常適合處理重復性、預測型、大數據的工作，恰好指向了當前運維工作的核心挑戰：
1.ICT網路不斷迭代發展，系統日趨龐雜，PB級海量數據成為常態，有的運營商甚至面臨2/3/4/5G四世同堂的網路局面，運維對象越來越多，運維人員不得不忙於應付大量告警和重復工作，而無法將時間放在運維策略建構等更有創造力和價值的工作上；
追蹤AI技術這麼長時間，我們親眼見到了許許多多的職業，工作環境因AI而變得更好。
昔日在高空延續工作的吊車司機，變成了可以遠程操作的「冷氣機哥」「冷氣機姐」；曾經風裡來水裡去的巡檢工，工作強度因為智能監控系統而輕松了不少……
然而，還有一種隱形的重復類工作很容易被忽視，那就是IT運維。
可能在很多人眼裡，運維人員只需要在系統宕機、電腦壞了的時候擔任「救火隊員」即可。但隨著IT系統規模越來越大、網路龐雜度越來越高，傳統的運維工作正在變成了高強度且枯燥的工種。運維人員在日常巡檢中需要重復上千次抄表，每天要面對並處理成百上千次告警通知……
據說每個運維人入職時的期待，就是喝著咖啡做運維，蹺著二郎腿就把工作做好了。然而年復一年，盡管運維輔助工具也在迭代，但始終趕不上數字化進程快、企業業務變化大，別說「咖啡運維」了，晚上能少收到幾個告警工單就謝天謝地了。那麼，AI能為他們帶來改變嗎？
剛剛過去的華為全聯接大會上，華為就為企業運維人斟上了一杯「咖啡」，發布了AIOps服務。
AIOps（智能運維）一直被看作是下一代運維模式，這杯由華為調制的運維「咖啡」，又是什麼味道的呢？
品味一番會發現，前調是智能，與AI相結合的AIOps帶來了顛覆傳統運維的體驗；中調是場景，智能技術與業務場景的有機結合，讓AIOps服務品起來更加和諧絲滑；後調是生態，要能兼容各種網路協議、設備，才能讓不同口味的運維人員都收獲驚喜。
通過這杯咖啡，我們來一起品一品數字時代的運維之變。
前調：氤氳智能的香氣
我們都知道，AI尤其是機器學習算法，非常適合處理重復性、預測型、大數據的工作，恰好指向了當前運維工作的核心挑戰：
1.ICT網路不斷迭代發展，系統日趨龐雜，PB級海量數據成為常態，有的運營商甚至面臨2/3/4/5G四世同堂的網路局面，運維對象越來越多，運維人員不得不忙於應付大量告警和重復工作，而無法將時間放在運維策略建構等更有創造力和價值的工作上；