什么是自动化运维

协作机器人能够通过学习人工示范的动作路径，自动执行相同的任务。这种机器人可以在制造业、物流等领域发挥作用，提高生产效率，降低人工成本。

利用数据驱动的机器学习技术，可以对设备的运行状态进行实时监控和分析，及时发现异常并预测故障发生的可能性。基于这种分析，企业可以提前采取维护措施，避免设备故障导致的停工损失。

亚马逊云科技提供了一系列服务，可以帮助捕获传感器数据、分析数据，并将新设备集成到维护系统中。这类服务有助于解决诸如确保传感器正常工作、执行正确的预测性维护分析，以及集成新设备组件等挑战。

虽然自动化工具可以显著降低成本，但也存在一些风险。例如，它可能会抑制创新，并为现有软件创建更复杂的维护环境。企业在实施时需要权衡利弊。

资产管理数据库用于管理 IT 资产及其关系，但维护配置项及其关系的最新数据是一项持续的重大工作。此外，资产管理数据库通常缺乏可视化和发现的高级功能和工具，需要额外投资应用层。

不同的第三方服务供应商可能在集成支持、API 功能、数据访问或 API 调用数量限制等方面存在差异，这给自动化运维带来挑战。供应商锁定也是一个问题，企业可能会过度依赖某个供应商的工具和服务，将来切换到其他供应商会很困难。

开发不同类型的定制 API 集成可能很复杂和耗时。对于较小的运营商来说，有效的预测性维护所需的时间、人力和资金可能无法承受。

预测性维护需要使用正确的传感器捕获正确的数据，确保传感器正常工作，设置适当的维护警报，执行正确的分析，并将新设备集成到预测性维护系统。

设备可以通过简单机制自动确定一个安全的 IP 地址。IPv4 使用 169.254.0.0/16 网段进行链路本地寻址，IPv6 使用 fe80：：/10 前缀进行链路本地寻址。

大多数 IPv4 主机使用由 DHCP 服务器自动分配的 IP 地址进行通信，而不依赖于链路本地寻址。DHCP 服务器通常内置在路由器或主机等网络硬件。

预测设备故障或性能下降，并提前进行维护以防止故障发生。

根据时间周期或使用量，按照制造商的规范进行定期维护。

预测性维护是自动化运维的关键组成部分。它通过持续监控设备和系统的运行状态，分析收集的数据，预测潜在故障发生的时间，在设备性能下降到一定阈值之前进行维护。这有助于减少由于设备故障导致的计划外停机成本。预测性维护的关键步骤包括数据收集和预处理、早期故障检测、故障检测、故障发生时间预测、维护计划安排以及资源优化。

测试自动化框架是实现自动化运维的重要组成部分。它是一个集成系统，用于自动化特定产品的测试，包括功能库、测试数据源、对象详细信息和可重用模块。这种框架的主要优点是降低了维护成本，因为只需更新测试用例文件，而驱动程序脚本和启动脚本保持不变。

基于设备和传感器数据分析，配置自动化的计算机化维护管理系统也是自动化运维的关键组成部分。Amazon IoT 服务和解决方案可以帮助实现这一功能，提供收集和存储传感器数据以进行预测性维护的能力。这项服务包括 Amazon IoT Core 用于连接和管理 IoT 设备、Amazon IoT 设备管理用于大规模注册、组织、监控和远程管理 IoT 设备，以及 Amazon IoT 事件用于监控设备或设备群的故障或运行变化并触发必要操作。