IT 自動化的下一步是什麼：6 大趨勢
編譯自： https://enterprisersproject.com/article/2018/3/what-s-next-it-automation-6-trends-watch
作者： Kevin Casey
譯者： MZZZ
自動化專家分享了一點對 自動化 不遠的將來的看法。請將這些保留在你的視線之內。
我們最近討論了 推動 IT 自動化的因素 ，可以看到 當前趨勢 正在增長，以及那些給剛開始使用自動化部分流程的組織的 有用的技巧 。
噢，我們也分享了如何在貴公司 進行自動化的案例 及 長期成功的關鍵 的專家建議。
現在，只有一個問題：自動化的下一步是什麼? 我們邀請一系列專家分享一下 自動化 不遠的將來的看法。 以下是他們建議 IT 領域領導需密切關注的六大趨勢。
1、 機器學習的成熟
對於關於 機器學習 （與「自我學習系統」相似的定義）的討論，對於絕大多數組織的項目來說，實際執行起來它仍然為時過早。但預計這將發生變化，機器學習將在下一次 IT 自動化浪潮中將扮演著至關重要的角色。
Advanced Systems Concepts, Inc. 公司的工程總監 Mehul Amin 指出機器學習是 IT 自動化下一個關鍵增長領域之一。
「隨著數據化的發展，自動化軟體理應可以自我決策，否則這就是開發人員的責任了」，Amin 說。 「例如，開發者構建了需要執行的內容，但通過使用來自系統內部分析的軟體，可以確定執行該流程的最佳系統。」
假設將這個系統延伸到其他地方中。Amin 指出，機器學習可以使自動化系統在必要的時候提供額外的資源，以需要滿足時間線或 SLA，同樣在不需要資源以及其他的可能性的時候退出。
顯然不只有 Amin 一個人這樣認為。
「IT 自動化正在走向自我學習的方向」 ， Sungard Availability Services 公司首席架構師 Kiran Chitturi 表示，「系統將會能測試和監控自己，加強業務流程和軟體交付能力。」
Chitturi 指出自動化測試就是個例子。腳本測試已經被廣泛採用，但很快這些自動化測試流程將會更容易學習，更快發展，例如開發出新的代碼或將更為廣泛地影響生產環境。
2、 人工智慧催生的自動化
上述原則同樣適合與相關的（但是獨立的） 人工智慧 的領域。根據對人工智慧的定義，機器學習在短時間內可能會對 IT 領域產生巨大的影響（並且我們可能會看到這兩個領域的許多重疊的定義和理解）。假定新興的人工智慧技術將也會產生新的自動化機會。
SolarWinds 公司技術負責人 Patrick Hubbard 說，「人工智慧和機器學習的整合普遍被認為對未來幾年的商業成功起至關重要的作用。」
3、 這並不意味著不再需要人力
讓我們試著安慰一下那些不知所措的人：前兩種趨勢並不一定意味著我們將失去工作。
這很可能意味著各種角色的改變，以及 全新角色 的創造。
但是在可預見的將來，至少，你不必需要對機器人鞠躬。
「一台機器只能運行在給定的環境變數中——它不能選擇包含新的變數，在今天只有人類可以這樣做，」 Hubbard 解釋說。「但是，對於 IT 專業人員來說，這將需要培養 AI 和自動化技能，如對程序設計、編程、管理人工智慧和機器學習功能演算法的基本理解，以及用強大的安全狀態面對更複雜的網路攻擊。」
Hubbard 分享一些新的工具或功能例子，例如支持人工智慧的安全軟體或機器學習的應用程序，這些應用程序可以遠程發現石油管道中的維護需求。兩者都可以提高效益和效果，自然不會代替需要信息安全或管道維護的人員。
「許多新功能仍需要人工監控，」Hubbard 說。「例如，為了讓機器確定一些『預測』是否可能成為『規律』，人為的管理是必要的。」
即使你把機器學習和 AI 先放在一邊，看待一般的 IT 自動化，同樣原理也是成立的，尤其是在軟體開發生命周期中。
Juniper Networks 公司自動化首席架構師 Matthew Oswalt ，指出 IT 自動化增長的根本原因是它通過減少操作基礎設施所需的人工工作量來創造直接價值。
在代碼上，操作工程師可以使用事件驅動的自動化提前定義他們的工作流程，而不是在凌晨 3 點來應對基礎設施的問題。
「它也將操作工作流程作為代碼而不再是容易過時的文檔或系統知識階段，」Oswalt 解釋說。「操作人員仍然需要在[自動化]工具響應事件方面後發揮積極作用。採用自動化的下一個階段是建立一個能夠跨 IT 頻譜識別發生的有趣事件的系統，並以自主方式進行響應。在代碼上，操作工程師可以使用事件驅動的自動化提前定義他們的工作流程，而不是在凌晨 3 點來應對基礎設施的問題。他們可以依靠這個系統在任何時候以同樣的方式作出回應。」
4、 對自動化的焦慮將會減少
SolarWinds 公司的 Hubbard 指出，「自動化」一詞本身就產生大量的不確定性和擔憂，不僅僅是在 IT 領域，而且是跨專業領域，他說這種擔憂是合理的。但一些隨之而來的擔憂可能被誇大了，甚至與科技產業本身共存。現實可能實際上是這方面的鎮靜力：當自動化的實際實施和實踐幫助人們認識到這個列表中的第 3 項時，我們將看到第 4 項的出現。
「今年我們可能會看到對自動化焦慮的減少，更多的組織開始接受人工智慧和機器學習作為增加現有人力資源的一種方式，」Hubbard 說。「自動化歷史上為更多的工作創造了空間，通過降低成本和時間來完成較小任務，並將勞動力重新集中到無法自動化並需要人力的事情上。人工智慧和機器學習也是如此。」
自動化還將減少令 IT 領導者神經緊張的一些焦慮：安全。正如 紅帽 公司首席架構師 Matt Smith 最近 指出 的那樣，自動化將越來越多地幫助 IT 部門降低與維護任務相關的安全風險。
他的建議是：「首先在維護活動期間記錄和自動化 IT 資產之間的交互。通過依靠自動化，您不僅可以消除之前需要大量手動操作和手術技巧的任務，還可以降低人為錯誤的風險，並展示當您的 IT 組織採納變更和新工作方法時可能發生的情況。最終，這將迅速減少對應用安全補丁的抵制。而且它還可以幫助您的企業在下一次重大安全事件中擺脫頭條新聞。」
*[ 閱讀全文: 12個企業安全壞習慣要打破。 ] *
5、 腳本和自動化工具將持續發展
許多組織看到了增加自動化的第一步，通常以腳本或自動化工具（有時稱為配置管理工具）的形式作為「早期」工作。
但是隨著各種自動化技術的使用，對這些工具的觀點也在不斷發展。
DataVision 首席運營官 Mark Abolafia 表示：「數據中心環境中存在很多重複性過程，容易出現人為錯誤， Ansible 等技術有助於緩解這些問題。「通過 Ansible ，人們可以為一組操作編寫特定的步驟，並輸入不同的變數，例如地址等，使過去長時間的過程鏈實現自動化，而這些過程以前都需要人為觸摸和更長的交付時間。」
[想了解更多關於 Ansible 這個方面的知識嗎？閱讀相關文章： 使用 Ansible 時的成功秘訣 。 ]
另一個因素是：工具本身將繼續變得更先進。
「使用先進的 IT 自動化工具，開發人員將能夠在更短的時間內構建和自動化工作流程，減少易出錯的編碼，」 ASCI 公司的 Amin 說。「這些工具包括預先構建的、預先測試過的拖放式集成，API 作業，豐富的變數使用，參考功能和對象修訂歷史記錄。」
6、 自動化開創了新的指標機會
正如我們在此前所說的那樣，IT 自動化不是萬能的。它不會修復被破壞的流程，或者以其他方式為您的組織提供全面的靈丹妙藥。這也是持續不斷的：自動化並不排除衡量性能的必要性。
[ 參見我們的相關文章 DevOps 指標：你在衡量什麼重要嗎？ ]
實際上，自動化應該打開了新的機會。
Janeiro Digital 公司架構師總裁 Josh Collins 說，「隨著越來越多的開發活動 —— 源代碼管理、DevOps 管道、工作項目跟蹤等轉向 API 驅動的平台，將這些原始數據拼接在一起以描繪組織效率提升的機會和圖景」。
Collins 認為這是一種可能的新型「開發組織度量指標」。但不要誤認為這意味著機器和演算法可以突然預測 IT 所做的一切。
「無論是衡量個人資源還是整體團隊，這些指標都可以很強大 —— 但應該用大量的背景來衡量。」Collins 說，「將這些數據用於高層次趨勢並確認定性觀察 —— 而不是臨床評級你的團隊。」
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作者： Kevin Casey 譯者： MZqk 校對： wxy
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