IT運維正以一種全新的姿態擺在我們面前--自動化，這是IT技術發展的必然結果。現在IT系統的複雜性已經客觀上要求IT運維必須能夠實現數字化、自動化維護。所謂IT運維管理的自動化是指透過將日常IT運維中大量的重複性工作（小到簡單的日常檢查、配置變更和軟體安裝，大到整個變更流程的組織排程）由過去的手工執行轉為自動化操作，從而減少乃至消除運維中的延遲，實現“零延時”的IT運維。

簡單的說，IT運維自動化是指基於流程化的框架，將事件與IT流程相關聯，一旦被監控系統發生效能超標或宕機，會觸發相關事件以及事先定義好的流程，可自動啟動故障響應和恢復機制。自動化工作平臺還可幫助IT運維人員完成日常的重複性工作(如備份、防毒等)，提高IT運維效率。同時，IT運維的自動化還要求能夠預測故障、在故障發生前能夠報警，讓IT運維人員把故障消除在發生前，將所產生損失減到最低。

目前IT系統已經不是簡單的桌面系統，非常的龐大。單單需要處理的資料就不可能靠人工方式完成。必須依靠自動運維進行維護。另外的好處就是避免人為因素的干擾造成不了挽回的損失

這是最最簡單的一個小企業，分辦公樓東區，西區，宿舍東區，西區。雖然貌似很簡單，但是同一隧道內多資料（監控.有線.無線非加密網段.無線加密網段）如果不需要統一集中管理監控，可想而知。運維需要管理。

這個問題來自於vMware中國，那我就分兩個方面解答。一是vMware中國自己的看法，另一是中立的看法。

傳統IT運維曾佔據主流，IT運維人的一天，從虛機、儲存、再到資料、網路，就像一名四處救火的消防員。雲計算的興起沒有成為一場及時雨，而帶來更多運維管理新問題：

雲成為新孤島：不同雲環境間缺乏全面控制、可見性和治理；遷移難題和維護重擔：一次設定並不能終生受益，公有云部署和混合雲規劃都需人為配置工作負載、監控、管理和故障排解；過度配置：資源不能及時保障應用程式效能，預算浪費在不必要的基礎設施和錯失的服務水平協議（SLA）；計劃外工作量：孤島式基礎架構的有限檢視和碎片化工具，讓動態環境中事件關聯和根源分析更加艱難；技能不匹配：IT人員的工作是為了突顯雲計算的價值，包括為業務和DevOps團隊提供24小時全天候儀表板；成本顧慮：對IT部門日益增長的工作負載最佳化、連續精確服務需求，遭遇削減的預算。

企業只有避免本末倒置，將IT團隊的時間和資源用在刀刃上，才能有效助推業務創新。結合人工智慧（AI）和機器學習（ML），“自動駕駛式”運維作為必要的自動化和運維管理強大策略，將幫助企業IT從被動式故障排解走向到預測性創新，實現方法論演進。

從上面vMware中國的看法來看，它講述的原因也是非常正確的，只是它有意偏向它自己的雲管軟體產品VMware vRealize Operations 。它的目的是銷售該款產品。所以觀點有點偏向vMware雲。

2、中立的看法

既然是中立看法，“自動駕駛”運維，我更傾向於說是“智慧敏捷的自動化運維”。這樣更容易理解一些。IT運維經歷了“救火隊”，“熱線服務”，“整合化運維”，“自動化運維”等的四個階段。到如今，我們的自動化運維必須加上智慧、敏捷。也就是問題中說的“自動駕駛”主要出於以下幾個原因：

①、雲計算的普及

導致本地資料中心正在減少，慢慢走向集中的雲資料中心。這使得將來運維的物件更加複雜。從底層的硬體、通用軟體（含作業系統），以及應用軟體都必須由運維公司來解決。這個需求決定了將來的運維只是靠技術工程師和備品備件是很難滿足業務系統的敏捷需求的。要想滿足業務的敏捷需求，我們的運維也必須有敏捷的服務管理和智慧的自動化運維繫統來輔助。

②、邊緣計算

邊緣計算是將來IT技術的另外一個發展方向，除了前面雲計算導致的集中，邊緣計算卻把部分計算分散到不同的區域邊緣。邊緣計算的維護如果靠人力去發現隱患、發現故障，那幾乎是不可能的。因為邊緣計算數量龐大而且區域分散，這就決定了需要有智慧的自動化運維繫統來輔助。

資訊化的高速發展，加上大資料加持，導致使用者的數字化資產猛增。將來的運維不僅要管理軟硬體資產還需要管理數字化資產。這也決定了必須要智慧的自動化運維繫統來輔助。

④、5G+物聯網

這兩個技術的結合發展，以後大量的感測器加入的IT資訊系統。也增大了運維的工作量和複雜度。沒有智慧的自動化運維繫統是很難完美服務和管理的。

⑤、AI的發展

有了AI技術的幫助，運維繫統也可以藉助AI技術，非常智慧的發現隱患和故障，並自動給出解決方案。如果有歷史成功解決方案能夠自動執行完成的。系統將按照管理員配置的策略自動執行修復。這是未來的趨勢。

結束語

無論是vMware的看法，還是中立的技術發展趨勢來看，IT運維都將面臨很大挑戰，必須走向“自動駕駛”式的運維模式。