运营商大规模数据集群治理的实践指南(13)_原创：尹正军、穆纯进写在开头的话Q:军

3）运维3.0，主要关注DevOps、微服务、容器化的融合，比如基于容器云的DevOps一体化平台，打通项目管理、需求、研发、测试、上线、变更处理全流程。

4）运维4.0，主要关注AIOps，实现智能化的健康可用性分析、资源占用预测统计、异常检测、故障预警、智能扩缩容、日志根因分析应用等，其实就是用大数据的技术手段来搞定AIOps模型数据的采集、存储和分析处理。

一般来说，企业IT建设的头几年，会逐步上线CMDB、ITSM、Job自动化作业、SOP等子系统，然后开始考虑DevOps、容器云、AIOps等方向的建设。对于大规模数据集群来说，我们必须先构建好这个基础的智能运维技术平台。

总体架构

ITSM：IT流程服务管理系统，支持跨部门业务工作协同；CMDB：配置管理平台，IT资产应用统一配置化动态管理；Job：自动化作业平台，运维场景的作业批量自动化调度执行；SOP：标准运维平台，可视化拖拽模板化的运维流程定义和调度执行；DevOps: 开发运维一体化平台，公司平台级开发运维一体化管理模式；大数据集群治理平台应用：基于Hadoop内核组件深度分析，实现各类运维数据综合采集和统一整合，基于运维业务场景构建智能调度模型，提升平台数据处理作业性能，有效节省集群资源占用，实现平台集群资源利用率最大化。Monitor统一监控：先支持基础设施和平台集群监控应用，然后完成数据治理及上层产品层对接，逐步形成更全面的端到端统一监控平台。