2020年的IT运营准备五件事 从AIOps到多云等等

数字中断的威胁迫使高级管理人员和技术领导者重新思考商业模式，数据资产和分销渠道，以创造更多创新产品和服务，从而使客户满意并克服更多敏捷的竞争对手。在过去十年中，企业已经彻底改变了他们构建，部署，管理和维护关键任务服务的方式，以应对日益增长的数字化。

开发人员通过采用创新技术和实践来应对企业转型挑战，包括公共云服务的消费，敏捷和DevOps的快速软件交付，从单一开发模式向微服务开发的转变，以及流程创新的机器学习模型。

IT运营团队历来通过最小化变更和避免中断来确保企业工作负载的可用性和性能。鉴于数字业务的需求，数字运营团队需要利用已有的和新兴的技术趋势来推动产品动力，提供引人注目的客户体验，并确保长期的企业生存。

2020年，IT运营团队需要接受这五个转变，以扩大创新并有效应对数字化中断：

在2009年Velocity会议上，John Allspaw和Paul Hammond 在Flickr上展示了每天10多个部署：Dev和Ops合作，展示了企业如何通过自动化基础架构工具，持续集成和部署流程以及共享指标来加快发布速度。此Velocity谈话点燃了DevOps运动，呼吁开发和运营团队之间建立信任，协作和问责制的新模式。

十年后，DevOps得到了广泛的主流采用，网站可靠性工程师和DevOps专家成为Stack Overflow 2019年开发者调查的最高收入者。DevOps是实现业务敏捷性和减少摩擦的关键，Gartner预测，到2020年，全球100强企业中有90%将通过DevOps实践削减运营效率低下的效率。与此同时，麦肯锡最近的一项研究发现，很少有企业高管认为“ 他们的IT职能在促进强劲业务绩效的领域做出了有意义的贡献 ”。

这些趋势可能会确保DevOps团队能够主动参与数字体验产品，从而实现更大的组织预算和更大的组织影响力。这是否意味着IT运营部门必须保持内容管理遗留应用程序和基础架构组合(即“保持亮灯”)?

要点： IT运营需要将传统的可靠性，弹性，安全性和效率关注与发布速度，持续改进和以客户为中心相结合。IT运营的创新可以支持数字化转型计划，并确保DevOps的新速度不会使业务面临风险。

AIOps：不是这样的老式事件管理工作流程

一个最近的IDC研究发现，IT运营团队的人工智能工具，用于快速模式识别，无缝协作事件，和更快的解决问题的最大买家。到2020年，是时候利用机器学习和数据科学的力量，从孤立和反应到主动和预防性事件管理。现代AIOps解决方案可以通过以下方式大幅减少识别，记录，分类，确定优先级，响应和关闭事件的人工时间：

带走。数字运营团队应该开始试行AIOps计划，以了解机器学习驱动的事件管理如何减少在事件检测，首次响应，警报优先级排序和根本原因分析上花费的人力时间。

Flexera的2019年云状态报告发现，84%的IT领导者使用五个不同的云提供商作为其企业云战略的一部分。鉴于AWS仅在23个产品类别中拥有170多个独特服务，因此在领先的云平台上管理不同的云服务并非易事。那么，多云采用背后的驱动力是什么?

考虑到AWS 在云基础设施服务市场占有35%市场份额的主导地位，CIO希望与其他云提供商(如微软和谷歌)合作，以防止对云锁定的担忧。选择多云平台的另一个原因是451 Research 针对特定类型的业务工作负载选择正确的云环境的最佳执行场所策略，以便IT团队可以针对性能和成本进行优化。

以下是云团队在部署多云企业战略时需要仔细考虑的三个因素：

资源复杂性： 云基础架构团队需要为数千个云SKU实例的工作负载需求选择正确的实例类型。挑选和优化适当大小的实例是一项持续性任务，需要根据架构，需求，性能，弹性和成本进行艰难的权衡

多云监控： 虽然有大量的本地监控工具，如Amazon CloudWatch，Azure Monitor和Google Stackdriver，但这些解决方案最适合云提供商特定的见解。企业应该投资开源工具或第三方监控工具，这些工具可以轻松地集成，捕获和呈现来自多云环境的洞察力

将FinOps嵌入您的云计算卓越中心： 跨实例类型和定价模型(按需，专用，现场和保留)优化云成本是一项复杂的工作。FinOps的新兴学科通过汇集优化云支出的最佳实践，帮助企业更好地规划和预测云预算。FinOps提供了一种新的采购模式，强调跨技术，财务和业务团队的云财务管理的共享责任，以便企业获得更好的云投资回报。

带走。企业IT团队应该向FinOps先驱者学习如何在云服务的成本，性能和弹性之间做出正确的权衡。云架构师应该尝试开源和商业监控工具，以了解他们如何推动实时可见性并确保更快地响应多云操作。

Cloud改造企业数据中心

企业数据中心越来越多地采用公共云基础设施的属性，包括按需消费和按使用付费的定价模式。以下三个趋势清楚地表明了数据中心在云时代的发展方式：

混合云模型： 很长一段时间，公共云平台拒绝承认某些工作负载只能由于延迟，安全性或合规性要求而在本地运行。云提供商现已公开接受混合云价值主张，微软于2017年推出Azure Stack，2018年推出AWS Outposts，2019年推出Google Anthos。混合云解决方案允许企业在其数据中心内运行工作负载而不用担心白天让云服务提供商突破数据中心引力的最终前沿，实现日常管理

基于消费的基础架构模型： 企业可以利用一系列创新解决方案(HPE GreenLake，戴尔Flex on Demand，联想TruScale基础设施服务和思科开放薪酬)，让他们可以利用灵活的数据中心资源支付模式。IT团队可以推迟资本支出，使用最新硬件，跟踪实时使用情况，并将管理外包给OEM或托管服务提供商，使他们能够完全专注于业务成果

编写一次，使用编排引擎在任何地方运行： 像Kubernetes，Docker Swarm和Apache Mesos这样的容器编排引擎已经大受欢迎，因为它们允许IT团队在任何地方运行云原生服务，并为构建和扩展分布式应用程序提供一致的管理框架。可以使用容器编排引擎跨数据中心和云环境部署云原生服务，确保高度可移植性，更快的发布速度以及通过抽象基础架构实现更好的操作控制

带走。数据中心已经成熟，可能会中断，IT团队应该将涉及设计，部署，监控和维护任务关键型基础架构的繁重工作外包出去。数据中心经理应与超大规模和OEM提供商合作，以充分利用混合云和基于消费的实用新型的功能和灵活性。

研究公司IDC预计，到2022年，涉及新兴技术技能的30%的IT角色将仍未填补。一个最近的一项调查发现，IT决策者的94%都发现有些困难，困难，很难聘请专业的DevOps，云本土开发商，以及多云计算运营。颠覆性技术趋势确保IT运营团队必须不断提升其技能以保持相关性。

云原生基础设施的普及需要在生命周期自动化和配置，可观察性和分析以及安全性和合规性方面的一系列新技能，以推动可靠和可扩展的应用程序

采用AIOps解决方案需要熟悉高级统计技术的IT从业人员，并能结合数据驱动的洞察力和人性直觉，以减少应用程序停机时间并确保更快的恢复

带走。首席信息官需要大力投资技能发展计划，以吸引和留住员工。IT领导者将使用内部运行的计划，实践学习和外部提供商的组合来抵消竞争性就业市场中的技能差距。