AIOps中的四大金刚都是谁？
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如单机房故障自愈场景中的介绍，运维AI工程师需要具备机器学习知识并将其在运维领域落地的能力。运维AI工程师的职责如下：  平台研发工程师 在单机房故障自愈场景中，平台研发工程师需要关注三类平台的建设。如图所示：  基础运维平台：提供单机房故障自愈场景中的依赖平台，如：监控平台和流量调度平台。在日常运维中提供标准化运维数据获取和运维操作的基础，而在AIOps中，这部分接口需要能够同时支持人工和自动的数据获取和运维操作。 智能运维平台：提供对AI能力的支持，如：统一的数据服务(运维知识库)、运维开发框架，以及给AI策略实验和运行的运维策略框架等。 故障自愈机器人：针对单个业务场景进行平台化抽象，使之成为一个基础服务，基于AIOps平台研发和运行。 AIOps时代的职责和技能变化 平台研发工程师负责运维平台及基础组件的研发与建设。 在传统运维场景中，平台研发工程师负责平台、基础组件、类库和工具的研发工作。在针对运维的场景中，会覆盖与运维相关的服务管理、监控、变更、流量调度等平台。  这部分平台是运维的基础，在AIOps时代仍然需要依赖于这些平台的建设。 同时在AIOps场景中，数据成为了中心，运维各种状态信息转换为大数据，机器学习则作用在大数据上进行分析。在百度AIOps的实践中，运维开发框架、运维知识库、运维策略框架共同组成了完整的智能运维平台，三大平台的建设和实施离不开大数据、机器学习架构的引入。 这就要求平台研发工程师具备大数据、机器学习平台架构师的多重身份，具备流式计算、分布式存储、机器学习平台、算法策略平台等一系列大数据和机器学习平台架构能力。  运维研发工程师 基于多个业务线场景抽象出的单机房故障自愈解决方案，能够满足大部分场景需求，但并不意味着可以直接提供给各个业务线来使用。原因如下： 策略和参数需要进行调整 流量调度、容灾策略等策略，针对不同的业务线，配置并不相同。例如某些业务对响应时间敏感，跨地域的调度会带来较大的延迟，影响用户体验，这时就需要根据业务情况配置机房之间的跨机房流量调度延迟系数，来实现流量优先调度到延迟系数最低的机房。 通用框架无法满足所有需求 部分业务线需要对原有的策略进行部分重写才能够满足需求。例如，部分业务在流量调度时，需要联动服务降级来满足容量需求，这就需要额外增加服务降级联动的逻辑。 那么，就需要运维研发工程师出手来解决这个问题。根据业务线的实际情况，对策略和参数进行配置和调优，对通用框架无法满足的需求，进行定制化研发，使得单机房故障自愈方案能够实际应用在不同业务线上。 AIOps时代的职责和技能变化 运维研发工程师负责基于业务线特征的运维研发工作，在传统运维中，是运维自动化的实施者，实现了针对业务场景的自动化运维实施落地。其职责如下：  在AIOps时代，运维研发工程师承担了AIOps智能化运维解决方案在业务线实施落地的职责。他们是AIOps场景的实践者，将AIOps解决方案与业务架构特征相结合，实现AIOps在业务线的落地。 一方面，他们会与运维工程师紧密配合，对业务问题进行深度分析，理解业务的特点。 另一方面，他们与平台研发工程师、AI工程师相配合，基于AIOps解决方案的策略和框架，进行定制化开发，使其适合自身业务线的特征。 总结 本文介绍了运维工程师、运维AI工程师、平台研发工程师、运维研发工程师四种角色从自动化运维时代到AIOps智能化运维时代，其职责和技能的拓展与变化。AIOps技术为运维技术的发展带来了更多的机遇，对于每个参与到AIOps实施的个人或团队也是如此。四种角色既有术业专攻，同时又紧密协作，共同将AI能力引入为运维赋能。那么，你的选择是什么呢? 【编辑推荐】
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