一.对云计算的定义
云计算其实跟 PC 机有一样的概念，有 CPU、硬盘、操作系统、应用软件。
云计算的计算节点（虚拟机）就是 PC 中的 CPU，数据缓存服务就是 PC 的内存，存储节点就是 PC 的硬盘，提供数据服务，让数据不丢、高可用，PC 中的控制器就是云计算的控制系统。PC 机的硬件上面要有操作系统。
操作系统很大一块是给开发人员提供系统的 API 接口，提供系统监控以看运行情况，并且还要有系统管理——如用户账号的权限管理、备份恢复等等。操作系统上面要有应用软件，这样才能服务于最终用户，应用软件就是真正落地的业务，这样才会有用户；有了用户，整个体系就运转起来了。
无论云计算长成什么样，都得要向用户提供“服务”，而不仅仅是软硬件和各种资源。
二.运维的市场需求
为什么说运维比较复杂，原因有这么几个：
一方面，云计算要用廉价设备取代那些昂贵的解决方案。互联网就是要用便宜的东西搭建出高质量的东西，硬件和资源一定不会走高端路线——比如 EMC、IBM 小型机、SGI 超级计算机等等，如果用它去搭建云计算，成本太贵。运维好廉价的设备其实是云计算工程里最大的挑战。
另一方面，因为机器多了，用的又不是昂贵的硬件，故障就变成了常态，硬盘、主板、网络天天坏。所以，没什么好想的，运维就必须要跟上。云计算的目标是在故障成为常态的情况下保证高可用——也就是我们所说的，你服务的可用性是 3 个 9、4 个 9 还是 5 个 9。
最后，这一大堆机器和设备都放在一起，安全就是一个挑战，一方面是 Security，另一方面是 Safety，保证数十台数百台的设备的安全还好说，但是对于数万数十万台的设计，就没有那么简单了。
面对这样的难题，人是无法搞得定的，只能依靠技术来管理和运维整个平台。比如必须有监控系统。这跟操作系统一样，对资源的管理，对网络流量、CPU 利用率、进程、内存等等的状态肯定要全部收集的。收集整个集群各种节点的状态，是必然每个云计算都有的，都是大同小异的。
然后，还要找到可用性更好的节点，这需要有一些故障自检的功能。比如阿里云就遇到过磁盘用到一定时候就会莫名其妙的不稳定，有些磁盘的 I/O 会变慢。变慢的原因有可是硬盘不行了，于是硬盘控制器可能因为 CRC 校验出错需要要多读几次，这就好比 TCP 的包传过来，数据出错了，需要重新传。
我们要有故障自动检测、预测的措施，才能驱动故障，而不是被动响应故障，用户体验才会好。换句话说，我们需要自动化的、主动的运维。
三.云帮手实践自动化运维
我们要有有故障自动检测、预测的措施，才能驱动故障，而不是被动响应故障，用户体验才会好。换句话说，我们需要自动化的、主动的运维。
1.以数据为基础，打造自动化运维之根。
数据乃根源，运维自动化的建设均需以数据为基础，做到数据可靠、状态可查、记录可审和界面可视。云帮手日志审计功能，支持各种系统、应用日志数据主动采集汇聚云端，轻松实现可视化运维管理，助力用户洞悉操作细节，辅助排障。
2.以平台为支撑，建设合纵连横管理体系。
平台是载体，所有数据的整合、存储、计算和展示均以各类平台为载体进行呈现。
云帮手以“监、管、控”为主线建设了运维服务和综合监控管理平台，实现了安全、基础资源、运行和监控等方面的标准化管理，做到7*24小时安全巡检和智能监控，实现自检和修复，并能够通过自主设置的告警规则产生告警，帮助用户快速反应处理各种突发情况。
3.以场景为导向，助力业务发展与创新。
场景为导向，只有满足实际业务场景，其数据和平台才有意义，才能真正发挥其价值。
云帮手根据各类业务特点和使用场景，建设了不同的功能模块提供给运维人员使用，如巡检修复、监控告警、环境搭建、站点部署、安全防护、系统管理、日志审计等，提供全方位的运维管理服务，满足不同业务场景需求。
运维自动化建设征程任重而道远，面对复杂的外部环境和快速的业务迭代，云帮手团队会加快自动化、智能化的步伐，从而持续实现从优化到创新的应用价值。
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