摘要：2022年3月22日，【全新升级 阿里云ECS CloudOps 2.0来啦！】发布会正式播出，本次发布会上阿里云宣布CloudOps（云上自动化运维）套件全新升级，并发布了CloudOps云上自动化运维白皮书2.0版本。
随着本次产品的升级，阿里云推出了配套的智能化产品方案，即“ECS成熟度评估与洞察（ECS insight）”，它结合客户的资源管理需求以及云上相关的产品实践，从基础能力、成本管理、自动化、可靠性、弹性和安全性六个维度帮助用户分析定位潜在的运维风险，并推荐对应解决方案与最佳实践，全方位帮助企业用户降本增效，提升业务连续性。
阿里云弹性计算资深技术专家徐海弘在本次直播中带来了题为《云上自动化运维成熟度模型分享》的演讲，以下是他的演讲内容整理：
弹性计算团队一直期望通过持续的体验优化，以及相关工具的建设，提升客户在云上的运维效率。在过去的一年里，我们通过客户的拜访，结合云上的一些交付实践，整理了包括自动化运维在内的白皮书以及建设了相关的工具。
弹性计算团队在2021年12月，开始引入CloudOps云上自动化运维。大家已经意识到，当线下转为线上，资源使用方式和客户关注点也都会发生变化。
DevOps in Cloud并不完全等于把线下 CloudOps 实践原封不动搬到云上。所以在2021年Puppet的报告里提到，通过各种调查反馈来看，65% 处于发展中期的企业声称，他们已经开始使用云上资源。
但从调查结果来看，只有20%的企业充分利用到云自身的一些特性或优势开展业务。在1.0中，我们主要基于云上的资源交付运维等各方面的差异性，从降低成本，提升交付速度，提高自动化程度，提升灵活性，增强系统可靠性，以及提高业务安全性几个视角的提出一些最佳实践和对应工具。
在过去一段时间里，ops生态和趋势也在发生变化。很多早期已经存在的内容，因为各种原因被大家再度关注。
这里涉及到ops不同维度的增强版，它们侧重点各不相同。有些在垂直业务域的应用，有些强调运维实践执行的方案。
其中，FinOps是Finance+DevOps的组合，侧重于提升云上资源的使用率和性能，要求业务、财务与工程师团队紧密协同，通过数据的方式提升成本的可视化能力，进而优化成本。
根据Flexera 2022年的评估，云上每年大概32%的成本支出是因为资源闲置或使用率低被浪费。在过去12个月，FinOps参与团队的规模增长了75%。
因为最近几年人工智能和机器学习的突破发展，AIOps被大家重新提起。如何把相关技术应用到各种运维场景，实现降本增效。从相关的评估报告可以看到，全球AIOps市场规模在2025年预计会到达112.5亿美元。
除此之外，DevSecOps是Security+DevOps的组合，它是一种将安全作为贯穿整个IT生命周期的共同责任实践方法。
最后，在机器学习领域MLOps将DevOps的方法论和工具在ML领域的应用。根据MarketsandMarkets的报告，全球MLOps市场规模在2025年预计会到达4.9亿美元。
DevSecOps的概念最早于2012年被IT 安全领域的专家以及从业者提出之后，在后续的时间内，包括Gartner以及RSAC会议都在逐步强化相关概念和实践，尤其是安全左移等概念的提出，强调安全应该贯彻在DevOps整个生命周期。 当前，将风险管理、合规治理等多重因素融入DevSecOps框架成为业界趋势之一。
不管是什么类型的 Ops，最终都要围绕资源展开。资源包含基础设施，应用团队，数据业务流程等等，其中典型的参与方有云集成商。在云上，云平台是集成商这个角色里面最重要的成员。当然其他不同的角色，有最传统的开发，运维人员，运营人员等。还有一些业务领域的专家，有财务的，还有安全的。
从云平台的视角，我们首要做的是提升基础产品使用体验以及能力丰富度，这是CloudOps之本。它可以从根源上避免问题，比如以ECS产品，过去一年内我们从工单的视角去展开，逐步分析客户的问题，并从产品自身去解决它。从 3 月份结果看工单的数量同比有相当的下降，取得非常不错的结果，侧面也验证了产品自身的体验是 CloudOps 最基础的部分。
除此之外，云平台屏蔽了资源的一些特性，所以云上的一些Ops实践发生了对应的变化。因此需要综合客户的资源运维诉求以及云上资源使用的方式，通过多样化的产品能力构建云上Ops的最佳实践，这是另外一部分需要持续建设的地饭。
最后从业务的角色去看，我们一直认为包括开发/运维等角色在内的业务团队是CloudOps重要参与方，但他们也是CloudOps最佳实践的最大贡献者。很多用户具备非常丰富的资源管理实践。
在过去一段时间里面，我们的产品团队以及研发团队拜访了不少客户，了解他们的场景以及现有的工作方式，用于指导我们后续的工作。
综合上面的信息，资源管理实践分为三部分，发现问题，解决问题，以及预防问题。其中，在发现问题里，我们需要思考，如何设立最佳实践的规范和基于数据的诊断能力？其中，最关键是设立一个最佳实践规范。其次围绕规范的数据化的诊断能力可以帮助大家发现问题。
因为有了规范和诊断能力后，才可以解决问题和预防问题。从而引导出，接下来要介绍的白皮书以及洞察工具。
我们通过观察业界的趋势变化，持续与客户沟通、拜访了解客户使用的应用场景，以及自身产品的能力建设。我们把这些信息进行整理之后，推出了CloudOps白皮书。
这里有两点需要强调的是，第一，关于成熟度模型。我们把用户使用云把它分成几个等级。初级时，企业刚开始使用资源，开始关注云上使用的自动化、弹性、安全、合规等特性。在实践中，开始有意识的接触和使用产品。企业更多以默认配置的方式，简单开启相关功能。随着后期逐步的深入，它会慢慢到中级、高级、标准化，智能化等不同阶段。
第二点在分类方面，通过对CloudOps的各个领域进行拆分，我们引入了自动化能力。自动化能力指我们如何运用工具和系统，减少甚至完全取代人工操作。从而更好的提升相关的运维效率。除此之外，典型分类有弹性能力、可靠性能力、安全合规能力、成本和资源量化管理能力等等。
上图展示了阿里云弹性计算CloudOps的产品全貌，大家看到在最下层是IaaS的基础能力。在这个层面，如我们前面提到的，是整个CloudOps之本，弹性计算也一直在致力这些基础能力的提升以及体验的改进。
在基础产品的上层，就是CloudOps的产品矩阵。如我们上面在CloudOps白皮书里面提到的，我们分成了五个维度，即成本管理、自动化服务、可靠性服务、弹性服务、安全合规服务。
在大家最熟悉的弹性服务里，以最典型的弹性伸缩工具为例，客户可以根据业务负载，自动对资源进行扩容或缩容的工作。在弹性资源保障里，我们针对不同场景，提供了资源使用方式，客户可以通过阅读实例，预留容量包、容量预定的方式管理资源。
ECS使用成熟度评估与洞察模型，是在控制台上的一个开放工具。它是我们在白皮书里面提到的，各种最佳实践以及相关规范标准的实现。
如上图所示，在第一部分，大家可以看到工具可以针对当前登陆用户的资源使用情况，诊断出不同维度当前成熟度的情况，比如自动化能力，基础能力、洞察弹性能力、安全能力等方面的使用情况。
在第二部分，可以看到不同维度评分的情况，包括得分项以及失分项。比如在稳定性维度，目前一共有十个评估项。用户当前可能有七个得分项，三个失分项。
在这三个失分项里，我们也会做一些细化，给出一些对应的实践方案，便于依据做提升和优化。如果系统发现用户最近七天，没有使用快照对数据进行备份，针对这个问题用户可以进行一些优化。当然，CloudOps是一个持续的过程，不论是白皮书还是洞察工具，它是对过去我们和客户一起合作整理出来的一些最佳实践的总结，在后续我们也会融入更多新的内容，感谢大家。
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