這一年，比特幣玩了幾次過山車，不過已經(jīng)有公司開始用它支付工資了，于是乎，更瘋狂的期貨市場(chǎng)對(duì)它敞開了懷抱。

      這一年，北京吃油條喝豆?jié){也用移動(dòng)支付的事兒，把韓國(guó)總統(tǒng)驚著了；在上海買糖炒栗子掃二維碼的事而，把新加坡總理整懵了。

      這一年，大數(shù)據(jù)的炒作終于結(jié)束了,因?yàn)榇蠹叶荚诖髷?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中埋頭挖ing金子了。

      這一年，小到語(yǔ)音識(shí)別，大到醫(yī)療機(jī)器人，我們生活的方方面面都已經(jīng)被人工智能包圍著。

      綜覽2017，作為IT運(yùn)維領(lǐng)域從業(yè)十多年的北塔軟件，精心挑選出IT運(yùn)維領(lǐng)域的五大年度銳詞。這些經(jīng)過重新詮釋的語(yǔ)詞，濃縮了過去一年中的IT運(yùn)維技術(shù)創(chuàng)新與業(yè)界動(dòng)態(tài)，從而幫助你更好地理解與時(shí)代并行的IT運(yùn)維。

大數(shù)據(jù)

      回顧整個(gè)2017年，我們也可以看出大數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍越來(lái)越廣，零售、媒體、醫(yī)療、教育、汽車……各個(gè)行業(yè)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)都在不斷涌出。在過去一年，越來(lái)越多的政府機(jī)構(gòu)、公司都已經(jīng)開始把大數(shù)據(jù)應(yīng)用到IT運(yùn)維當(dāng)中，以解決微服務(wù)、容器、云計(jì)算等技術(shù)支撐起來(lái)的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù),將運(yùn)維人員從成千上萬(wàn)個(gè)微服務(wù)、指標(biāo)和告警的海水里面打撈上來(lái)。

      為了幫助運(yùn)維人員不再刀耕火種，北塔軟件在業(yè)界發(fā)布了第一款大數(shù)據(jù)運(yùn)維產(chǎn)品BTSO。如今，這套系統(tǒng)已經(jīng)發(fā)展成為覆蓋了數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用的所有階段智能化平臺(tái),幫助企業(yè)將原有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)平滑遷移到大數(shù)據(jù)分布式計(jì)算架構(gòu)之上,并快速實(shí)現(xiàn)深入的數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用。

      點(diǎn)評(píng)：大數(shù)據(jù)是新的機(jī)會(huì)，是運(yùn)維重生的機(jī)會(huì)，再不用，就看著你的《芳華》遠(yuǎn)去吧。

機(jī)器學(xué)習(xí)

      今年，AlphaGo Zero超越了他的上一代，從頭教自己下棋，不僅擊敗了人類，還擊敗了匯集所有人類經(jīng)驗(yàn)的圍棋游戲。除此之外，Gluon、Alex、PyTorch都在不斷進(jìn)步，ML將打開的更多行業(yè)天窗，運(yùn)維也不例外。

      隨著運(yùn)維事件（運(yùn)維數(shù)據(jù)）的不斷產(chǎn)生，ML一方面可以依據(jù)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)識(shí)別事件，將事件歸類、歸因、分析，另一方面它又可以動(dòng)態(tài)改變事件發(fā)生的條件，反過來(lái)影響事件發(fā)生的概率，它能利用數(shù)據(jù)不斷創(chuàng)建和更新行為模型，而不是使用靜態(tài)的行為去尋找特定的結(jié)果。毫無(wú)以為，機(jī)器學(xué)習(xí)將讓IT運(yùn)維從此走向“開掛”之路。而作為技術(shù)研發(fā)的主攻方向，北塔軟件已經(jīng)在業(yè)內(nèi)率先采用ML技術(shù)，并且造出了一款具備“自診斷、自學(xué)習(xí)、自識(shí)別”BTDO平臺(tái)。

      點(diǎn)評(píng)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一類模型，它們已經(jīng)存在了至少50年。不過要想獲得好的結(jié)果還需要足夠強(qiáng)大的計(jì)算能力和大體量的數(shù)據(jù)，而當(dāng)時(shí)的我們還只能望梅止渴，人們對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的熱情逐漸冷淡了下來(lái)。今天，經(jīng)過大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)算法的力挺，它終于走回來(lái)了。

人工智能

      2017年，人工智能成了全球“熱搜體”，它正在普遍適用于不同的行業(yè)，并發(fā)揮不同的作用。在IT運(yùn)維方面，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，推動(dòng)大量依賴人腦決策和手工操作的IT 運(yùn)維向著智能運(yùn)維的方向快速前進(jìn)。特別是當(dāng)AI與基于大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)運(yùn)維管理平臺(tái)整合之后，不但可以讓我們從繁復(fù)耗時(shí)、容易出錯(cuò)的基礎(chǔ)運(yùn)維工作中徹底解放出來(lái)，更可以讓我們專注于更有價(jià)值的業(yè)務(wù)運(yùn)維。

      點(diǎn)評(píng)：人工智能需要大量的數(shù)據(jù)與算法積累，有著多年數(shù)據(jù)積累沉淀的企業(yè)，你們有福啦。

容器

      容器給企業(yè)IT 轉(zhuǎn)型帶來(lái)的能力主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面:交付前的快速交付和持續(xù)創(chuàng)新能力,以及交付后的高效管理和運(yùn)維能力。此外，在無(wú)法區(qū)分運(yùn)維能力好壞的時(shí)候，業(yè)務(wù)系統(tǒng)的連續(xù)性將是唯一的指標(biāo)，而容器技術(shù)的輕量級(jí)特性和秒級(jí)啟動(dòng)能力則為這個(gè)指標(biāo)帶來(lái)了“裝備”升級(jí)的機(jī)會(huì)，從而確保整個(gè)系統(tǒng)的連續(xù)性和高可用性。而隨著國(guó)內(nèi)企業(yè)對(duì)容器理念的逐漸接納，其在運(yùn)維工作的深度應(yīng)用已經(jīng)成為了這一領(lǐng)域不可規(guī)避的技術(shù)問題。

      點(diǎn)評(píng)：正因?yàn)槿绱?，容器也被稱之為IT運(yùn)維的“下一代魂器”。

運(yùn)維一體化（DevOps）

      DevOps概念早先升溫于2009年的歐洲，因傳統(tǒng)模式的運(yùn)維之痛而生。但是，為何等了這么多年才“火”起來(lái)呢？是因?yàn)樗粍?dòng)運(yùn)維的“潛規(guī)則”嗎？

      非也。這是因?yàn)镈evOps的發(fā)展是獨(dú)木不成林的，現(xiàn)在有越來(lái)越多的技術(shù)支撐。微服務(wù)架構(gòu)理念、容器技術(shù)使得DevOps的實(shí)施變得更加容易，計(jì)算能力提升和云環(huán)境的發(fā)展使得快速開發(fā)的產(chǎn)品可以立刻獲得更廣泛的使用。17年，我們不僅看到Google、Facebook、Amazon、LinkedIn、Netflix、Airbnb等互聯(lián)網(wǎng)巨頭在與DevOps親密接觸，傳統(tǒng)軟件公司如Adobe、IBM、Microsoft、SAP等，亦或是網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)非核心的蘋果、沃爾瑪、索尼影視娛樂、星巴克等都在采用DevOps，更看到了國(guó)內(nèi)一大片企業(yè)開始鐘情于此。其原因很簡(jiǎn)單，開發(fā)和運(yùn)維之間那堵久久不能“強(qiáng)拆”的“混亂之墻”，終于在DevOps到來(lái)之時(shí)土崩瓦解！

      點(diǎn)評(píng)：在開發(fā)牽手運(yùn)維，甜蜜蜜的時(shí)候，千萬(wàn)別忘了測(cè)試人員。說(shuō)實(shí)話，“三個(gè)人”的關(guān)系很亂。

年終總結(jié)：

    這個(gè)技術(shù)世界正在發(fā)生的深刻變革的冰山一角，運(yùn)維，這個(gè)傳統(tǒng)的技術(shù)工種，在大數(shù)據(jù)、人工智能、容器技術(shù)的強(qiáng)力加持下，已經(jīng)從“機(jī)械勞動(dòng)”這樣的刻板印象中蛻變出來(lái)，成為了任何一家技術(shù)公司所必須依賴和大力投入的核心技術(shù)能力。

    與此同時(shí)，我們也會(huì)持續(xù)把上游的先進(jìn)架構(gòu)和技術(shù)視野融入到北塔軟件自己的技術(shù)體系當(dāng)中，用我們?cè)劫N越近的服務(wù)，攜手國(guó)內(nèi)用戶成為IT運(yùn)維管理變革的主角。