从人工运维到自动化运维，再到AIOps和ChatOps，运维工作的智能化和自动化水平不断提升。借助大模型，运维同学能够更加高效地完成工作，保障系统的稳定性。
一、引言
在信息技术飞速发展的今天，运维工作已经从最初的人工操作，逐步演变为自动化、AIOps（人工智能运维）和ChatOps（通过聊天的方式去运维）。这些变革不仅提升了运维效率，还显著保障了系统的稳定性。特别是借助大模型，运维同学能够更加高效地完成工作，并应对复杂的运维挑战。本文将依次介绍这些概念，并探讨大模型在运维领域的具体应用。
二、运维的演变历程
1. 人工运维
2. 自动化运维
3. AIOps（智能运维）
4. ChatOps（通过聊天的方式去运维）
三、大模型在运维领域的应用
大模型在运维领域的应用，能够进一步提升运维工作的智能化和自动化水平。以往，受限于自然语言处理（NLP）模型的限制，现有的机器学习模型在理解人类的问题和上下文方面存在较大挑战。这导致了当前的ChatOps应用主要依赖于预置的指令，通过设计好的NLP任务来完成一些运维工作。
借助大模型的强大自然语言理解能力，目前可以较好和方便地构建智能的运维应用。以下是几个结合大模型的运维场景，这些场景展示了大模型在提升运维工作智能化和自动化水平方面的潜力。
1. 运维智能助手
2. 自动化问题诊断与修复
3. 智能日志分析
问题：传统日志分析需要手动筛选和分析，效率低且容易遗漏关键信息。在AIOps产品中，我们已经构建了基于日志模版的智能日志分析，但在构建日志模版的过程中，还是依赖相关的运维专家经验去构建相关的运维模版。
解决方案：大模型本身是通用领域的专家，借助上面构建的RAG的私域运维知识和他的通用经验，基于大模型构建一个运维日志监控专家，24小时审查关键日志，通过他可以自动解析海量日志，识别异常模式，并生成易于理解的报告。
例子：在服务器日志中，大模型能够快速识别出潜在的安全威胁（如异常登录尝试），并提醒运维人员采取措施。
四、结论
稳定是运维部门的主要目标，但一台精密复杂的机器，难免在运行一段时间后出现故障，出现故障后，要求我们能依赖现有的监控、告警数据，通过AIOps平台或基于大模型的工具快速的，在这庞大复杂的系统中找到问题、定位问题并解决问题，这也是当前我们运维部门的目标1，5，15原则：1分钟发现故障，5分钟定位故障，15分钟解决故障。
从人工运维到自动化运维，再到AIOps和ChatOps，运维工作的智能化和自动化水平不断提升。借助大模型，运维同学能够更加高效地完成工作，保障系统的稳定性。通过智能日志分析、故障预测与预防、自动化问题诊断与修复，以及知识库与文档生成，大模型在运维领域展现出巨大的应用潜力。未来，随着大模型技术的不断发展，运维工作的智能化水平将进一步提升，为企业的信息系统保驾护航。
来源 ：京东云开发者
