引言
在当今快节奏的 IT 环境中，企业需要能够快速有效地管理其云服务器。自动化运维和 DevOps 实践相结合，可以帮助企业实现这一目标，并实现更高的效率和敏捷性。
云服务器自动化运维
云服务器自动化运维涉及使用工具和技术来自动化服务器管理任务。这可以包括以下内容：
- 服务器配置和部署
- 补丁和更新管理
- 监控和日志管理
- 故障排除和恢复
自动化运维可以带来以下好处：
- 提高效率：通过自动化任务，企业可以节省时间和资源，并避免人为错误。
- 增强安全性：自动化运维可以帮助确保服务器始终保持最新和安全。
- 提高可靠性：自动化運維可以减少手动错误，从而提高服务器的稳定性和可靠性。
DevOps 实践
DevOps 是一种软件开发方法，强调开发和运维团队之间的协作和沟通。DevOps 实践可以帮助企业缩短开发周期、提高产品质量并更好地满足客户需求。
DevOps 实践包括以下内容：
- 持续集成：通过自动化测试和构建过程，实现代码的频繁提交和集成。
- 持续交付：通过自动化部署过程，实现代码的快速和可靠交付到生产环境。
- 持续监控：通过监控代码性能和用户反馈，实现对生产环境的持续监视和改进。
DevOps 实践可以带来以下好处：
- 缩短开发周期：通过自动化和协作，DevOps 可以帮助企业更快地将软件产品推向市场。
- 提高产品质量：通过持续集成和持续监控，DevOps 可以帮助企业交付高质量的软件产品。
- 更好地满足客户需求：通过持续反馈和监控，DevOps 可以帮助企业更好地了解客户需求，并根据这些需求调整其开发工作。
云服务器自动化运维与 DevOps 协作
云服务器自动化运维和 DevOps 实践相结合，可以帮助企业实现云服务器管理的更高效和敏捷性。通过自动化服务器管理任务和采用 DevOps 实践，企业可以：
- 缩短服务器部署时间
- 提高服务器的可靠性和安全性
- 持续监控和改进服务器性能
- 快速响应故障和中断
- 更灵活地响应不断变化的业务需求
通过协作实施云服务器自动化运维和 DevOps 实践，企业可以显著提高其云服务器管理的效率和敏捷性，并获得竞争优势。
结论
云服务器自动化运维和 DevOps 实践相结合，为企业提供了实现云服务器管理高效和敏捷性的强大方式。通过自动化任务、促进协作和持续改进，企业可以提高服务器的可靠性、安全性、可扩展性和响应能力，从而获得竞争优势并满足不断变化的业务需求。
解析云原生 2.0 架构设计的 8 大关键趋势
云原生2.0是企业智能升级新阶段，企业的云化从“ON Cloud”走向“IN Cloud”，当一切应用都生于云，长于云，云架构的迭代也会进入一个新的阶段。
围绕云原生2.0，华为云首席架构师顾炯炯提出了8个关键模式： 分布式云，混合调度，应用驱动基础设施，存算分离与数据治理自动化，可信、平民化DevOps，基于软总线的异构集成，多模态可迭代AI模型，全方位立体式云安全。
分布式云
随着云化和数字化渗透到制造类、工业互联网类场景，5G技术在to B领域应用的快速成熟，以及物联网 、AI技术的成熟，现在云的服务对象不仅是企业的后台IT支撑系统，它延伸到了前端的“现场”，类似于工业场景里的近场计算。
如果还是将所有的数字化应用系统都放在集中的数据中心，它的时延无法满足实时生产系统的要求。
另外，有一些行业的敏感数据不能从现场或者数据产生地直接简单的上传到云端，它存在数据安全、隐私保密的问题。
再比如医疗里的基因大数据、视频监控等场景，如果所有数据都上传到云端，带宽的成本非常高昂。
所以，我们必须要引入云边端协同的分布式概念，构建分布式云的架构。
这个架构可以和核心侧架构配合，覆盖核心区域、热点区域、本地机房、业务现场等不同接入时延敏感度，数据隐私合规要求及数据上云带宽成本的应用上云场景。
举个例子，通过这样的方式，可以把云端的很多算力和计算逻辑，甚至是训练好的AI模型推送到更加靠近用户数据产生地的位置上，进行就近的计算，将海量的数据做一定的收敛、分析、脱敏等，再发送到云端进行闭环的处理和控制反馈。
混合调度
在很多算法专家的努力下，华为云通过瑶光调度平台大大提高了资源的分配效率，达到甚至超过了80~90%的程度，已经接近于业界的领先水平。
但是资源的实际利用率仍然处在一个比较低的水平，当然业界平均也不是特别理想，领先者差不多20%左右。
为了解决这样的问题，华为云引入混合调动、柔性计算的能力，将在线和离线的不同优先级的业务，进行QoS感知的智能调用，实现资源利用率最大化。
柔性计算不仅仅具备弹性的特征，保证了横向的资源扩展，而且它也能实现纵向资源规格的可大可小。
目前，消费者云已经在内部验证了柔性计算的能力，可以在不改变上层业务的前提下提高利用率，实现性能的倍增。
关于柔性计算的更多内容参考 华为云首席架构师顾炯炯：敢为人先，探索架构创新之路如何走。
应用驱动的基础设施
如今，软硬件的垂直整合，特别是靠近操作系统底层的硬件和云服务基础设施层的服务软件之间的纵向整合能力，成为新的趋势，它把基础设施服务底层的硬件和相应的服务封装层打包在一起。
云服务厂商可以设计研发定制芯片，比如存储和网络的硬件卸载的芯片、匹配深度学习逻辑处理框架的芯片等等。
如果有能力构建这样的软硬件垂直整合的能力，就能拥有相比其他云服务商更优的价格优势，也得以呈现自身独特的硬件、芯片优势。
有了应用驱动的基础设施之后，根据应用的性能SLA需求，来定义是使用与软件完全解耦的通用硬件资源，还是匹配应用场景特殊诉求的软硬件深度协同的卸载卡或异构计算资源。
这也能发挥华为软硬件兼长的优势，我们在硬件领域有不少核心创新：一个是 SDI， 叫软件驱动的基础设施，也就是把分布式存储\分布式网络，还有Hypervisor的一些系统能力从服务器卸载到PCI卡上，也即SDI/擎天卸载卡。
二是鲲鹏硬件支撑云存储和数据湖的处理， 鲲鹏单核处理能力虽弱于X86，但核密度则达到X86 CPU的2倍，因此在对IO及内存带宽作为其性能瓶颈的大数据及分布式存储场景，是比X86更好的选择。
同时，我们也在用自研的升腾NPU取代GPU构建AI平台， 它在深度学习的训练推理中体现出更高的能效比。
存算分离和数据治理的自动化
未来企业的所有的数据孤岛都将汇聚到云端的数据湖，进行统一生命周期的治理和管理，所以必须要解决数据计算分析的资源需求。
数据湖里有各种各样的结构化、半结构化、非结构化的数据，但这些数据的分析计算和底层的存储容量之间的需求，并不是线性匹配的关系。
比如对于深度学习的场景，数据量需要不断的计算迭代，它需要更多的计算能力，相对较少的存储需求。
因此在不同的业务场景下，数据分析计算和存储的要求是不一样的，最终一定要走向存算分离。
在存算分离领域里面，华为云已经积累优势，从最早的去中心化的分布式存储引擎FusionStorage开始，七年磨一剑，我们从内部验证到向外部的推广，从块存储延伸到对象存储、文件存储、分布式的集群数据库，把原先在开源架构里五花八门的底层存储技术引擎架构实现了统一。
经过实际的测试，在业界同样支持存算分离数据湖架构的云场景中，华为云体现了领先30-60%以上性能优势。
再就是数据治理自动化。
现在的数据治理的还是人力密集型工作，整个过程非常低效，很难满足很多行业的要求。
所以在这个架构模式里面，除了存算分离的数据库，还要构建数据治理自动化。
通过引入AI的技术，将数据的获取、清洗以及最终数据知识的提取，主题库的建立、数据目录的发布，都实现完全的自动化。
用户只需要指定入湖的数据源和所属业务主题域，系统自动化创建入湖任务，底层资源根据入湖数据量自动扩缩容，智能完成入湖数据的安全等级、分级分类、隐私等级等数据标签的自动识别打标。
这个能力对企业数据资产的快速沉淀能力的构建是至关重要的。
可信、平民化DevOps
通过将一系列安全可信措施嵌入到敏捷开发运维模式， 构建所谓的DevSecOps流水线，实现敏捷快速迭代与严格质量管控兼顾；并通过低代码/无代码实现更多行业应用资产的沉淀， 将行业应用的开发效率再上一个新台阶。
Devops实现了应用的敏捷开发，但在面向政企时，还需要满足应用质量和安全可信的要求。
因此在遵循DevOps的同时，将安全能力集成到其中，升级成为DevSecOps。
使用安全左移、默认安全、运行时安全、安全服务自动化/自助化、基础设施即代码（IaC）等技术， 实现管理与协同、设计与开发、CI/CD、应用管理、运维、安全可信等各个环节的一体化趋势。
此外，由于传统政企开发投入有限，需要通过低码化无码化，来实现对应用进行快速构建及改造。
华为云低代码平台AppCube可支持多种页面类型和丰富的组件能力，基于它的服务能力编排和业务流程无代码定制，可实现灵活流程触发方式、多种权限配置方式、自定义业务编排等。
基于软件总线的异构集成
即帮助企业构建可平滑演进的IT架构， 实现老旧应用与新建云原生应用，线上与线下应用的平滑融合集成。
云原生下，企业很多应用都要进行微服务解耦，遵从微服务的治理架构，进行水平扩展的架构的设计，甚至把原来的单体架构逐步进行拆解。
但这个过程不是一蹴而就的，尤其是那些包袱比较重的传统行业，他们还面临很多现实的挑战。
所以我们要在企业传统IT架构和云原生架构之间搭建无缝的桥梁，在确保企业业务连续性最大化的前提下，实现平滑的切换和演进。
以Roma Connect为例，它可以通过软总线的形式，把云原生和非云原生的传统世界无缝的连接起来，支持异构的应用和数据库源的对接，也可以对接到云上开发平台、数据湖，实现无缝互通。
在架构的平滑演进中，首先需要将传统非云原生应用封装为REST接口与云原生应用对接，通过统一接口服务层APIC进行开放，业务云原生应用通过标准接口即可获取老系统信息。
同样的机制可以将线上线下，及部署在多云环境上企业IT系统的无缝互通。
其次传统Oracle/Sybase等传统数据库及中间件与设备协议接入上云：云上云原生应用通过云上标准API调用、数据库访问、消息订阅等方式即可获取传统数据。
最后，通过全生命周期的API管理能力，包含从设计、发布、上架、治理的全过程，帮助企业构建整个跨地域，跨组织、跨部门的应用网络，并沉淀行业应用资产。
多模态可迭代的AI模型
AI在行业落地面临的问题是能够获取到的训练数据是非常有限的，单纯的依赖数据驱动的深度学习训练，使得行业AI模型是非常难以泛化、通用化。
预训练大模型是解决AI应用开发定制化和碎片化的重要方法。
通过一个AI大模型实现在众多场景通用、泛化和规模化复制，减少对数据标注的依赖，赋能AI开发由作坊式转变为工业化开发，比如华为云之前推出的盘古大模型。
另外也要引入知识计算的能力， 类似于把知识图谱这样的能力和基于感知计算的数据驱动的AI模型互补结合起来。
也就是说把知识模型和数据模型，在数据样本相对缺少的情况下结合在一起，更好服务于行业AI的落地。
帮助企业打造自己的知识计算平台，整合分散在不同系统、多种形态的企业数据，形成带有建议性的知识体系。
全方位的立体式云安全
1.0阶段的云安全服务更多的是孤立的安全能力：虚拟化安全，hyporvisor防逃逸能力，云防火墙能力其实都是割裂的，并没有跟所有的云服务形成互锁。
全方位的立体式运营安全通过打通离散的云安全服务能力，将其与其他云服务及客户应用形式互锁， 构建安全Build-in的云原生应用，以及引入可信智能计算，解决跨行业数据隐私保护与流通碰撞、价值挖掘之间的矛盾。
首先通过可信智能计算提供四个核心能力，进行安全可信的数据计算。包括：
1、跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方横向与纵向联邦学习建模；
2、支持对接主流数据源和深度学习框架；
3、支持安全多方计算（例如同态加密，差分隐私等），并支持用户自定义隐私策略；
4、基于区块链的数据计算轨迹的可追溯可审计。
此外，为了全方位安全，还需要将全栈云（及其子集）下沉部署（连线/非连线），彻底解决敏感行业上云安全顾虑，以及将全栈云服务、企业新开发云原生应用、aPaaS/SaaS等与全栈云安全能力互锁，为用户构建体系化的云安全平台。
本文分享自华为云社区，作者：技术火炬手。
什么叫自动化运营
自动化运维是指将IT运维中日常的、大量的重复性工作自动化，把过去的手工执行转为自动化操作。
自动化运维依赖于具体的智能管理平台，最终达到提升运维效率的目的。
自动化运维的具体内容包括应用系统维护自动化、巡检自动化和故障处理自动化三个部分。
例如，锐捷网络推出的RIILEmotion自动化运维，能够自动解决用户在IT管理中的日常运维问题。
自动化运维是IT运维工作的升华，不仅是一个维护过程，更是管理的提升过程，代表着IT运维的最高层次，也是未来的发展趋势。
自动化运维能解决的问题包括项目整体工作效率提升，减少人为误操作，提升SLA，方便信息传递，配置类信息聚合，信息链更完整，事务留痕，方便跟踪和追述，以及使运维工作更加轻松、灵动。
通过自动化运维，运维工作可以更轻松地管理更多资源和服务对象，提升运维工作价值。
自动化运维能够确保操作的准确性和一致性，降低人为错误的风险，提高服务的可靠性和响应速度，同时节省时间和人力成本。
随着技术的发展和应用，自动化运维将成为IT运维的常态，为企业带来更高效、更稳定的运营环境。
自动化运维不仅提高了运维效率，还改善了用户体验，是企业数字化转型的重要支撑。
自动化运维的应用范围越来越广泛，从传统的数据中心到云计算、DevOps，再到物联网和人工智能领域，自动化运维都发挥着重要作用。
它帮助企业优化资源配置，提高服务质量和用户满意度，实现业务的持续创新。
众安科技的DevOps自动化运维平台简介是什么？
众安科技的DevOps自动化运维平台是一个基于云计算的自动化运维平台，提供了一系列的自动化工具和流程，如代码托管、构建、部署、监控等，帮助团队实现快速迭代和高质量的软件开发。
众安科技DevCube研发运维一体化平台，基于“提效、保质、降本和价值可视化”的基本思路，围绕企业业务，赋能研发管理的全生命周期，是经过多年对众安保险业务支撑，同时面向保险、证券、车企、智能制造等行业客户的最佳实践，而打造的成熟的一站式DevOps体系能力建设解决方案。
同时众安科技可根据客户需求配套敏捷转型咨询服务、DevOps一体化咨询、外包管理咨询、人员管理培训、知识转移等多项服务，确保DevOps体系在企业和组织内部的成功落地，进而帮助企业和组织提升软件研发效能和质量，提升业务连续性，助力企业数字化转型提供有力保障。
具体可访问官网
