雲計算正在殺死運維嗎?
雲計算正在殺死運維嗎?
近日,程序員論壇V2EX .上出現一-個熱議話題阿里雲正在緩慢而穩步地殺死運維行業」,這似乎表明運維人員最終還是感受到了來自雲計算髮展帶來的巨大壓力。發帖者認為,「當容器服務集群、跨地域監控與容災/保活、DBA、代碼託管與CI/CD都能全部依託阿里雲產品時,運維已經被踢出IT行業」
未來，運維崗位不會被淡化，相反會發展的越來越好。現在，之所以會有很多人擔憂運維的未來，是因為如今大多數公司的運維其實就是打雜的，這主要歸因於基礎設施不夠完善，需要運維手工補齊短板，所以運維需要承擔很多臟活、累活。當基礎設施短板補齊，運維可以在上面做更多業務側的工作。從大公司和公有雲角度來看，他們確實不需要這麼多運維，但是市場體量將會變大，運維人員的需求也會隨之增加。
當企業逐漸雲化，運維崗位可能會適當精簡，但是不會被完全取代，企業仍然需要人員負責資源管理、應用部署升級、監控和故障處理。按照 DevOps 理論來說，可能所有這些都可以由開發人員完成。當然，最理想的情況可能就是運維團隊開發工具和平台，開發人員自己運維。
無論如何，應用運維可能都需要適當轉型，無論是做運維轉型還是做其他技術轉型，具備代碼開發能力都已經成為一項必備技能。
雖然雲計算以及人工智慧吸引了很多企業嘗鮮，但目前並沒有看到這些新服務真正落地並為傳統企業帶來很大價值，大部分應用還停留在表層，這項技術所能帶來的潛力還沒有被最大化挖掘。就實際應用而言，目前市場上的公有雲服務成本依舊普遍偏高，易用性也不足以達到單憑傳統企業的技術能力就可以短時間內學會的程度。
因此，雖然雲計算和人工智慧是未來的重要發展趨勢，但短期內還存在很多問題需要解決，企業需要具備專業的技術團隊來更好得將雲服務落地，並保證服務的可用性和可靠性。目前，很多企業尚處於混合雲階段，數據的流轉、計算等環節都需要技術和運維人員的存在。短期內，運維人員仍然在公司中具有重要地位。
另一方面，我們必須承認雲計算和人工智慧所帶來的挑戰。如今，企業已經從單純選用 IaaS 服務向 PaaS 和 SaaS 層過渡，這些產品基本都在公有雲平台內部經歷了長時間的磨練和運行，這讓不少新興企業只需要專註業務邏輯，而無需自研純技術產品。這種情況下，企業非但不需要應用運維這些基礎崗位，就連門檻較高的分散式中間件研發崗位可能也會大量縮減。
面對這些改變，運維人員唯一的辦法就是不斷學習和提升自己的技能，保持自身的與時俱進，及時做出相應調整和改變，這才是應萬變的根本之道。
雲計算的到來確實給Linux運維行業帶來了很多的便利性，當然這也會帶來一些弊端，這是毋庸置疑的。
為什麼這樣說，有一句話說的好：「技術事一把雙刃劍」，這把劍就看你從什麼方向上用了：
雲計算的優點：
- 低成本的用戶終端
- 高性能的計算
- 降低的IY基礎設施成本
雲計算的弊端：
- 對互聯網鏈接的依賴
- 功能上的限制
- 安全問題
新的開源雲計算技術在實際工作中的應用：
OpenStack
OpenStack包含一套用於構建和管理公共和私有雲的雲計算平台的軟體工具。它是企業和開發人員最重要的開源技術之一。OpenStack被視為基礎設施即服務（IaaS）。它提供了基礎設施，使用戶可以快速添加新的實例，在其他雲組件可以運行。然後，基礎架構運行一個平台，開發人員可以在平台上創建交付給最終用戶的軟體應用程序。
KVM
KVM（基於內核的虛擬機）是OpenStack或openQRM等??基礎架構解決方案的首選hypervisor（管理程序），在開源社區中享有良好聲譽。它是針對包含虛擬化擴展的x86硬體的Linux的完整虛擬化解決方案。它包含一個可載入的內核模塊kvm.ko，它提供核心虛擬化基礎架構和一個特定於處理器的模塊kvm-intel.ko或kvm-amd.ko。使用KVM，可以使用多個運行未修改的Linux或Windows映像的虛擬機。每個虛擬機都有專用的虛擬硬體 - 網卡，磁碟，圖形適配器等。
Docker
Docker是用於構建，運輸和運行分散式應用程序的開放平台。它為程序員，開發團隊和運營工程師提供了他們需要的通用工具箱，以利用現代應用程序的分散式和網路化特性。容器技術是dotCloud平台即服務開發過程中的副產品，目前正在經歷強勁的發展勢頭，得到了谷歌，亞馬遜網路服務和微軟等大型廠商的支持。Docker支持捆綁在容器中的應用程序在多個Linux伺服器之間的松耦合移動，從而提高了應用程序的可移植性。乍一看，Docker看起來像開發人員的純粹工具。然而，從IT決策者的角度來看，它絕對是優化現代應用程序部署的戰略工具。Docker有助於確保應用程序的可移植性，增加可用性並降低整體風險。
Apache Mesos
Mesos是Apache軟體基金會的頂級項目。Mesos內核可在每台機器上運行，並通過API提供應用程序（例如Hadoop，Spark，Kafka，Elastic Search等），用於整個數據中心和雲環境中的資源管理和調度。它是在加利福尼亞大學伯克利分校構想出來的，有助於彼此獨立運行應用程序。同時，這些應用程序將動態分布在集群中的多個節點上。Mesos可以與OpenStack和Docker一起使用。受歡迎的用戶是Twitter和Airbnb。
OpenNebula ——用於雲計算的開源工具包
以上這些都是新技術給我們的工作帶來的便利，為我們解決以前運維解決不了和替代不了的方案，這些都是不可否認的，但是，不能認為，我們的Linux運維人員就沒有了用武之地，反而我們懂這些技術的話，在部署這些技術服務的時候顯得更重要
這是一個學習雲計算的大綱可以參考：
百度腦圖－便捷的思維工具?naotu.baidu.com本來想回來一下來著，看著這麼多熱情的廠商做廣告和賣弄學問，我就不正經回答了；作為一個資深老運維，不確定這是不是廣告貼，就散亂回答一下：
上雲取代掉的是細枝末節的繁瑣工作，比如打網線裝系統，但上雲取代不了運維決策；
搞雲計算最大的利好是，過去企業只有3-5個IT項目，現在IT項目的需求更大、規模也更大了；
過去運維獨享一塊小餅乾，現在雖然70%的份額被雲廠商搶走了，但云大潮將小餅乾做成超大披薩餅了。
此外，每個公司的運維工作範圍都不一樣，我做的運維是最全面的，把開發封裝的死死的哪一種。
我2013年就寫過文章，說運維這個職業要出亂子，然後再也不想搞運維了。
五年前的預言--2012年雲計算時代的運維職位展望?mp.weixin.qq.com
我最近幾個月也些過IT就業趨勢的文章，你可以自己看看。
踏雲落地--談IT就業趨勢?mp.weixin.qq.com別上程序員論壇，Coder的鄙視鏈里，非coding工作都是給他們打雜讓他們鄙視的……
運維的未來是 DevOps 和 AIOps。
不管是指運維這個行當，還是指企業裡面的運維團隊，雲計算殺死運維的苗頭現在都還沒有顯示出來。運維的內容和門檻，確實都會有變化。但絕不能否認運維存在的價值。
對於公有雲計算服務商，運維就是 SLA 不可或缺的一部分，想想即便一個區域的 IaaS 有問題，就會有多少客戶抓狂，對業務至關重要的資料庫出問題就更不用說了。當然，公有雲這種以規模取勝的生意，自動化、智能化的工具必不可少，通常需要運維團隊自己來定製。
對於重度使用雲計算的企業，PaaS 再豐富，業務系統開發門檻再低，運維也仍然不可或缺，即便使用 Serverless 容器、CI/CD 工具，應用層面的運維，包括應用性能監控，包括慢 SQL 的排查，都是企業自己的鍋（當然可能需要開發來處理），就算服務商說要幫忙，企業也不放心吧。
absolutely
不管前端運維還是QA，不工程化都只有死路一條。
我回答這個問題是2020年3月份
由於問題時效性問題，這個問題提出的時代背景是：在幾年前，雲計算的普及，讓很多運維工程師都把心提到嗓子眼了
我們運維會不會又被淘汰啊？
上次淘汰運維的是雲服務、DevOps、SRE，現在淘汰運維的是AIOpS
到底我們運維要被淘汰幾次才能死絕呢？
下面我說說自己對於運維的理解，其實在我很多回答都寫過了，現在不厭其煩再寫多一輪
然後再針對雲計算的發展，聊聊其對運維工程師職業生涯的影響在哪？
「運維是幹什麼的？」
這「運維」二字可能有幾層意思，分別可以指代運維工程師、運維團隊或者是整個運維服務體系。
我們可以看出這三層是從狹義到廣義的遞進，我相信絕大部分知乎的題主問的是運維工程師，只有極少數人能意識到有運維服務體系這一層含義。
我們經常會聽到一些言論，比如：
- 雲服務普及了，運維工程師就要失業了
- 等 DevOps 或者 SRE 落地了，運維工程師也要失業了
- 容器技術普及了，運維工程師也該失業了
我記不清運維工程師到底被失業了多少遍，然而我認為就算運維工程師被取代了，運維服務也不會消亡，Ta將伴隨並支撐著業務發展的整個生命周期。
為何這樣說，我們還是用業務的誕生過程來分析。
一個站點或者App，大致經歷著這樣的誕生過程：
PM 設計出產品原型，交給 Dev 開發實現，QA 測試，最後交付給 Ops 部署到線上運行，最後供用戶使用。在這幾個簡單步驟中涉及了眾多的人、角色、交付過程等對象，這是一個完整、複雜的系統工程，而任意一個環節的失誤都可能影響最終呈現給用戶的體驗以及效果。
我們重點考慮從 Dev 把業務產品完成後交付給 Ops 到線上運行的這個階段，Dev 同事主要負責業務產品的功能完整、邏輯正確等業務指標，而 Ops 同事主要負責業務產品的運行質量、穩定性、可用性等系統指標。
無論後面的交付步驟是用 DevOps 還是 SRE 的實現方式，都離不開一個廣義的運維服務的執行環節，所以說 Dev 還是 Dev，Ops 還是 Ops，沒有誰被取代，只是運維服務的執行方式升級為更加軟體工程化的手段，減少人肉操作，DevOps 強調自動化、拉動式來提高團隊交付效率與質量。
而傳統的運維需要謀求技術轉型，從原來只關注操作系統層面的技術已經不夠了，還要增加對程序代碼的性能調優、持續交付、容器化等軟體基礎架構方面的技能提升，也需要持續關注整個業務、應用、服務的生命周期管理。
簡單來說，就是把過去傳統的黑盒運維的思維方式拋棄，進入白盒運維的時代，我們必須更加深入代碼、深入業務運營，讓整個線上服務運行於更優質高效的狀態。
然後，我對於運維工程師的職業發展，分為幾個階段，劃分的層次比較粗放，不做展開
簡單劃分1~5的層次，如果按阿里系的職級來劃分，大概是對應
- 層次1：P5
- 層次2：P6
- 層次3：P7P8
- 層次4：P9
- 層次5：P9級以上
然後呢，我相信隨著雲服務的普及，可以大大解放第1層的初級運維工程師、少量解放第2層運維工程師的工作量
那麼，我們對各層次運維工程師，有什麼的影響？
1、對第1層的人員人數要求減少了
中小型企業甚至可以不需要第1層運維工程師，包括IDC運維、網路運維等，可以專註於業務應用層的運維團隊與能力搭建
2、對1~2層人員往上層職責靠攏的要求提高了
對於第2層的運維工程師，需要把自身的工作職責不僅僅定位與應用運維，由於雲服務的發展，很多中間件運維已經非常智能化、傻瓜化，如MySQL、Redis、Kafka、Kubernetes等PaaS層工具，都不需要第2層運維工程師來深入研究，掌握雲服務商的最佳實踐，基本滿足90%以上的業務需求。那麼第2層的運維工程師就需要往第3層要做的事情靠攏，向上學習、提升自我
3、對於3、4、5層運維職責影響不大
從過去的機房、帶寬、存儲等實體設施，到雲服務商的虛擬產品，這個從實到虛的演化，其實對於上層運維來說，就是改變了一些技術方案落地的細節而已，整體影響不大
以上是我理解的對於雲服務商對運維行業的影響，供大家參考，但肯定是無法像題目所述的「殺死運維」，準確來說應該是「改革運維」，我個人是非常感謝雲服務的發展，我們不再需要對IDC、機器採購、機器上架之類的體力活操碎了心。
恰好會生產一批雲的運維工程師 雲計算的技術崗位 傳統運維可以慢慢被替代
在IT行業，只有不學習會殺死你
雲計算會減少運維的工作量, 但是老闆不會讓每個運維的平均工作量減少. 如果行業規模不能繼續增長, 運維崗位的數量肯定是要減少的.
雲計算不會殺死運維，但會重塑傳統運維的思路。
運維行業的發展是一個逐步演進的過程。過去十年的運維發展，大致可以概括為人工作坊、腳本工具、流程系統和運維平台以及即將到來的智能運維這幾個階段。
題主和廣大運維人員的焦慮，原罪是隨著雲計算和AI興起的智能化運維。
當下，隨著雲計算技術的普及以及容器技術的興起，運維效率大大提升，運維平台得以將運維人員從繁重的人工操作中解救出來；而人工智慧的發展也使得 AIOps 成為可能，讓運維人員能夠先用戶發現故障，更好得保障業務運行，提高業務穩定性。所以雲計算和AI時代的運維轉型升級是一個非常明確的方向。
從 AI 的角度，AIOps 有三個方面的充要條件：機器學習演算法、計算能力如 GPU、海量數據。這些條件決定了，目前國內AIops的發展主要還是集中在大廠，目前，騰訊在智能運維方面還是走的比較早的，可以參考《騰訊開源智能運維項目，用機器學習減少人為失誤》。
運維其實是個比較大的範圍，如果要細分的話，應該有這幾項：機房運維(包括網路運維)、系統運維、應用運維、運維開發等，甚至 DBA 我感覺都可以算是運維。
在短時間內，至少五年內，雲計算並不能殺死機房運維、大部分的應用運維、運維開發、部分 DBA，但以後的技術發展誰說得准呢。
另外公有雲其實對運維來說不是壞事，起碼提供了很多 OpenStack 運維崗位，同時也減少了很多濫竽充數的運維工程師(只會部署服務那種)，提高了運維行業的門檻和薪資，哈哈。
還有啊，不是所有公司都喜歡上共有雲的，數據放在別人那裡總是覺得不安全。
雲的出現確實對傳統運維有不小的打擊，傳統運維被淘汰基本上是短時間就可以預見的結果了，對專業運維的需求一定會隨著雲的出現而迅速萎縮，因為雲更靈活，更專業，看似昂貴的價格，其實與僱傭一個運維人員或者一個運維團隊來說，要低的多，複雜的運維操作大部分都能由雲服務提供商來實現，所以，對於運維的前景，我個人是極度悲觀的。個人認為，未來運維人員的出路，要麼在運維開發，要麼轉崗純開發
這明明是運維外包啊……把維護伺服器這項任務外包給了IaaS提供商。
而且在IaaS提供商那裡的虛擬機和容器也是需要運維的。
要真正不需要運維的話，還是要serverless吧。
目前阿里雲提供的服務還不完善，穩定度也一般，最主要是貴，如果以後提供的服務完善了，價格合理了，並且使用簡單，中小型公司完全可以讓後端兼職運維。
還有一些不能替代的運維崗，比如一些早就有機房的公司，還有一些特殊業務的公司，這些企業為了安全是不能上雲的。
現在的不光是運維，所有IT的基礎崗位都已經嚴重飽和了。
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