从信息时代到互联网时代，再到刚刚拉开帷幕的数字时代，IT、互联网和连接已经渗透到工作和生活的方方面面。去年早些∮时候，一群歪果仁■入选了中国新的“四大发明”——高铁、网购、支付宝和共享单车，后三项都来自IT转型。运维作为IT运维的有力保障，在不同时期、不同类型的企业中发挥着越来越大的支撑和推动作用。明天，我们来谈谈信息时代的传统运维和互联网时代的互联网№。数字时代的♀运维和业务运维有什么区别？

传统运维

在信息时代』，企业购买和建设的财务、供应链、进销存、ERP、OA等各种信息系统，大多是为了满足内部管理的需要。这种制度面向企业内部员工或上下游产业链。无论是用户规模还是功能需求，一般都是▓集中、可控、固化的。因此，信息系统的开发设计都是水塔结构，水平扩展能力强，垂直扩展能力弱，系统内部耦合轻，系统之间无关联或关联弱。这就造成了一种现象——信息孤岛。

传统运维部门在制定IT设备和〗信息系统管理目标时，重点关注每台IT设备的故障率和一组子应用系统的可用性。在基础设施、数据库、中间件、容灾、存储等环节普遍使用大量商用闭源软硬件◥产品及其解决方案。设备开放性□差，标准不统一。管理层遵循严格的ITIL管理体系。运维管理方法。

随着IT规模越来越大，系统越来越复杂，运维工作不断细∮分，从最初的硬件运维，到网络工程师、系统运维工程师、DBA、在运维工作中增加了安全工程师等职位。在维度系统中，使用各种类◥型的重耦合ITSM和ITOA软件进行系统管理，如，等。

当业务系统☆出现故障时，IT主管首先召集各运维岗位进行自检，检查其负责的设备、应用组件、系统是否运行正常。如果◣没有发现问题，就会召集设备提供商、系统开发商、系统集成商，甚至IT咨询公司对系统进行“咨询”，找出故障原因。整个过程通常需要一周以上的时间。

因此，传统的运维部门往往被称为“救火”团队成员。借助人工检查的方式，不仅被动工作，而且效率低。

互联网运维

互联网时代，一切都以互联网为中心，IT的边界●彻底打开。 IT系统不再为企〗业内部管理提供支撑，而是为亿万互联网用户提供各种在线服务。为此，IT部门成为互联∑网企业的核心，保障线上业务持续稳定运行也是互联网企业的首要任务。

由于互联网服务一般要与来自世界各地的互▲联网用户打交道，这些用户有不同的接入形式和终端设备，用户需求也在不断变化。同时，互联网产品迭代变化非常频繁，业务规模快速下降。传统↑的商用闭源软硬件产品无法满足互联网业务敏捷高效的运营需求。具有高弹性和可扩展性的分布式系统已成为互联网架构的首选。硬件一般采用廉々价的X86服务器，应用系统选择开源产品进行二次开发，也为虚拟化和云估算的普及打下了良好的基础。

互联网运维最关心互联网用户体验it运维，关注响应时间、可用性等性能☆指标，往往要求系统可用性达到四个九。为此，互联网运维普遍在基础设施、数据库、中间件、分布式存储、自动化部署等方面使用大量开源或基于SaaS的人工运维监控工具，产品的垂直扩展能力非常强。强大，具有分布式、轻量级、模块化、去中心化的特点。

当出现故障时，需要互联网⌒运维第一时间发现问题，快速分析根本原因。传统的依靠人工巡检的运维管理方式严重落后，人工运维越来越流√行。这对互联网运维工程师的开发能力提出了比较高的要求。熟悉LAMP/LNMP和掌握等脚本语言只是基础。只有玩转各种开◢源监控系统，才能根据业务特点和企业需求定制开发手册。监控报警工具运维巨头已成★为BAT等互联网巨头的青睐对象。

在此期间，运维与开发的界限变得模糊，成为互联网产品从开发到在线维护的新选择。

以大数据为设备，确保业务数字化转型的成功运维

过去，传统企业和互联网公司的界限非常清晰。然而，在互联网经济对实体经济的不断渗透和冲击下，越来越多的传统企业开始拥抱互联网，利用互联网+和数字Ψ化转型规划商业模式。创新。一方面，近十年来建立了大量的信息系统，为企业管理提供保障；另一方面，数字服务必须满足互联网用户的体验需求，导致大量传统信息系统和互联网应用并存。业务与IT管理系统存在巨大差距，传统运维和互联网运维无法有▓效支撑企业数字化转型。

因此，利用大数据技术消除业务与IT的鸿沟，解决数字化转型的痛点，成为IT运维发展的首「选。业务运维是基于大数据技术的新一代运维大数据管理解决方案，覆盖企业所有业务系统和IT系统。可以帮助企业第←一时间发现业务数据的波动，通过根因分析准确▅定位导致业务问题的IT故障，持续提升数字化业务运营和IT管理效率。

业务运维不再关注IT系统的运行状态，而是以业务运行卐健康度为核心指标。这就需要以CIO为首的IT运维部门对用户需求和业务运营有深刻的理解。只有根据业务特点规划系统、配置资源、优化流程，才能实现IT驱动的业务↑数字化转型目标。因此，业务ω　运维必须具备强大的实时数据分析能力和开放的数据套接字，才能访问各种ITSM/ITOA系统、APM、NPM和业务系统数据，但业务运维和IT系统是松耦合、低耦合的。 -成本。侵入式，可弹性部署it运维，灵活配置，让价值在企业数字化转型中快速实现。

未来，随着机器※学习、深度学习等技术的不断成熟，AI技术将广泛应用于业务运维系统，共同推动IT运维市场的进步，而这是几年的业务运维。未来发展方向——智能∏运维的AIOps。通过不断的数据积累和不断的学习，智能运维AIOps将把运维人员从繁琐、过度依赖的人工监控、发现、告警和修㊣　复工作中彻底解放出来，运维将越来越人工化、智能化。改变。