如果你去的是一个人手紧张的公司、一个小公司、或者一个人为多人工作，你很容易就会体力透支。
对于初创公司来说，运维部门和系统部门一般合二为一，界限可能不是很清晰，因为工作也是由同一个小组负责。 对于大公司来说，运维工作要求较高，分工也比较细，所以机房/网络/操作系统相关的基础工作都是由专人单独处理。
<系统成为管理部门，上层和应用产品相关的任务负责运维，成为运维部门。 接下来，我们将从互联网产品生命周期和运维相关技术的角度来审视分工明确的大型互联网公司的运维责任。补充信息：
从行业角度来看，随着中国互联网的快速发展，网站规模越来越大，架构也越来越复杂。 更大。 随着复杂性的不断增长，对专业网站运维工程师和网站架构师的需求将变得越来越迫切。 特别是，对经验丰富、高素质的操作和维护人员的需求将会很高，尤其是随着年龄的增长。 ，更值得。
从个人角度来看，运维工程师的技能内容和要求会越来越高。 他们最熟悉公司的应用程序和架构，这些应用程序和架构正受到越来越多的关注。
互联网运维是一个综合多学科（网络、系统、开发、安全、应用架构、存储等）提供工程师的综合性技术岗位。 有非常好的个人和技术发展空间。
在这个数字化时代，与传统IT运维相比，AIOps为IT运维赋能AI，挖掘运维数据的价值，辅助运维工作降本增效，可以实现综合可观察性。
在企业数字化转型过程中，运维工作经常会遇到这些痛点：
使用了很多监控工具，但它们存放在不同的地方，形成了一个数据孤岛。 排查故障往往需要查看不同服务器上的日志等数据，效率低下。
在确定故障根本原因之前，无法确定指派哪个团队来处理。
只能凭经验一一排查，MTTR（平均故障排除时间）较长。
根本原因是定位依赖于人的经验，缺乏智能规划方法。
AIOps系统可以统一采集和存储监控工具数据、日志/报警/指标等数据，并与整体拓扑架构相结合，构建异常检测、报警汇聚，以及根本原因位置。
等智能化场景。
快速定位根本原因，大幅缩短MTTR。
国内这样的厂家有很多，在很多行业都有应用，主要是金融。 相信在不久的将来，AIOps将会成为运维管理软件的标配。
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