峰会介绍：
DevOps作为打破开发和运维之间壁垒的方法论，在打通应用全生命周期工具链路的过程中，扮演着极为重要的角色！如何高效实现敏捷运维，如何让运维更加敏捷化，俨然成为当下所有企业的必答题目。
全球敏捷运维峰会（Gdevops2018），是国内唯一同时覆盖一线与二线城市的高端技术峰会，在各地均有极大影响力。目前已成功巡回北京、上海、广州、杭州、成都五城，主题覆盖敏捷运维、数据库、云与架构等重点方向。Gdevops峰会汇聚DBAplus社群数百专家资源，是与政府、企业携手打造的敏捷运维领域标杆盛会，全面覆盖从DBA、运维工程师到CXO等所有技术圈层、从互联网、电信、金融、交通到物流等重点行业，在业界、媒体界具有极大影响力。
参加有感：
第一次参加相关峰会，还是比较高兴的。整个会议为一整天，分为上午场和下午场，下午是两场分论坛，分别是运维分论坛和数据库分论坛。
相关技术及发展方向如下：
1、运维问题的解决思路终极方向为无人运维，历经的三个主要阶段为人力驱动、自动化驱动+人力决策、无人智能化运维；
2、嘉宾们普遍提到了AIOPS相关技术及落地实践思路，携程、腾讯、阿里等已经有落地实践，看来利用AI相关技术实现智能运维已经势不可挡；
3、AIOPS落地时重点谈到了可视化（各类数据分析及展示）、智能化（告警、关联、检测、根因分析等）、自动化（自愈、扩容、止损、切换等）；
4、AIOPS能力构建路径：基础能力构建、运维大数据平台构建、深度分析及能力场景构建；
5、裴丹副教授提到构建运维大脑：分为动态决策（利用实时监控数据和运维知识进行图谱，进行实时决策）和运维知识图谱两部分（线下挖掘运维历史数据，建立各种画像）；其中动态决策分为故障发现、故障定位、故障处置、故障规避四部分；把复杂的具体运维场景拆解为四个场景模块（眼（全面展示系统运维状况）；手（基于确定逻辑的自动化工具）；脑（知识）；脑（决策算法）；）；AIOPS架构为监控+自动化+AI画像+AI决策；
6、杰蛙中国乔治分享了数据驱动DevOps和安全的碰撞，重点介绍了各种软件的安全漏洞及DevOps平台的建设。
落地DevOps三步走：第一步，选择适合你的工具；第二步，收集DevOps元数据，评估研发效率；第三步，落地内部容器化。以Capital one为例，介绍了持续交付16步：源代码版本控制；事宜的分支策略；静态分析；大于80%的覆盖率；漏洞扫描；开源扫描；制品版本控制；自动化分配资源；不可变服务器；集成测试；性能测试；每次提交进行构建、部署、自动化测试；自动化回滚；自动化变更工单；零停机发布（蓝绿部署、金丝雀发布等）；功能开发。
7、快狗打车沈剑介绍了“非业务技术部门怎么带？”的管理分享，还是蛮有启发的，重点思路是非业务技术部门与业务部门前期沟通，提前预防知晓需求，非业务技术部门内部多多培训、技术交叉实践等；重点结论如下：非业务技术部门的需求是什么，需要从业务研发里来；非业务技术部门怎么支持，由工单型转变为业务型；上下游配合，丑话说到前头，奖惩机制提前确定，老大层面达成一致；非业务技术部门往上推进，接收中台业务系统；建立技术氛围、技术夜校等；
8、运维专场重点讨论了一些落地实践的案例及思路，还是挺有收获的。
总结：
国内的各个最新技术都在大力发展，运维也不例外，相关技术也在同步发展，尤其是AIOPS、无人运维、运维大脑等理念在推进着国内运维水平的不断进化，传统的依靠人力、依靠脚本的时代已经不能满足当前发展需要，大量的厂商已经推行和落地更加智能化的运维手段。持续交付这一话题，也说了很多年，作为打通开发和运维上线的一个新理念，我相信已经在不少厂商落地，尤其是互联网及大型的IT企业中，当前的社会，各种技术迭代越来越快，交付的周期越来越短，这给了企业更多的压力和挑战去解决持续、快速、高效地交付产品中的各种问题。希望国内的运维技术能发展的越来越好，努力解决企业发展中的各种痛点，使得IT、互联网等能够更好的为人类服务。