狀態運維是將運維的工作做在了故障發生前，通過其故障前的一系列表現，提前發現問題。這就像是地震預測，雖說地震預測技術還不夠準確，但不少時候已經可以提前一定時間發現哪里有可能會發生地震，這樣就可以在地震來之前，將人員和物品轉移走，避免人員傷亡。大數據和人工智能是狀態運維必不可少的技術，若不是這兩種技術的出現和火熱，也不可能出現狀態運維的概念。狀態運維的技術要依靠大量的歷史數據，這包括設備之前運行的所有狀態，發生過的所有故障，一臺設備的各種日志信息、告警、故障表現、特性等數據都不少，要將數據中心所有設備的這些信息都集中起來，那必然是海量數據，還要從這些海量數據找到一定的必然規律，這就需要借助大數據技術分析，得出一些有總結的東西出來。比如：當設備出現內部端口DOWN告警，就知道會影響到網絡轉發流量，就需要將這臺設備隔離，讓網絡流量不流經這臺設備；比如發現設備CPU高，設備的狀態效率就會降低，在設備癱了之前，就要找到導致CPU高的原因，將CPU降下來，避免故障的發生，通過大數據技術讓狀態運維可以做到預防運維。狀態的運維還要依仗人工智能進行一定的預判，分析設備未來的工作狀態，比如設備內部溫度每升高一度，狀態效率就要下降20%，類似這樣的預測分析。俗話說“冰凍三尺，非一日之寒”，任何事物都是由量變到質變的發展過程，在故障發生之前，設備多多少少都會有一些異常表現。有人可能會說，設備若發生硬件故障，怎么預測，天知道明天會有哪臺設備會出現硬件故障。其實依然有手段可以監測，從而做到預判，只不過現在的監測技術還比較初級，不夠深入。若將設備CPU的時鐘、Catch內存、指令運算這些過程都監控起來，那么只要CPU運行有偏差，就會發現，任何一個CPU故障都有一個過程，不可能一下子所有的模塊部件都不靈光了，在其CPU徹底死掉之前，抓到異常信息即可，這樣瞬間將業務遷移到其它設備上去，將這臺設備隔離，從而避免等到CPU徹底死掉，業務掛掉再去處理，通過人工智能技術讓狀態運維可以做到預知運維。

 

狀態運維不僅可以保障設備持續健康運行，減少失效時間，提高生產率，還大大降低了大型設備由于故障停機造成數據中心的財產損失和設備的運維成本，改善庫存和供應鏈，對增加數據中心利潤，改善數據中心經濟效益具有切實重要的指導意義?，F在，狀態運維受到越來越多人的重視，數據中心已經不允許隨意中斷業務，很多技術專家都在絞盡腦汁為數據中心的穩定運行出謀劃策，狀態運維是數據中心要走的必由之路。不過，現在的數據中心運維水平差距有點大，能夠做到預防運維的翎毛鳳角，能做到預知運維的恐怕還沒有，不然怎么那么多大型數據中心時不時的還在發生一些影響業務的故障呢，連亞馬遜、阿里云這類的技術型巨頭企業都避免不了。所以，基于狀態運維的發展方向沒錯，但還需要努力，需要大量的歷史有效數據，而不是無用的垃圾數據；需要先進的適合數據中心環境的人工智能技術，而不是隨便拿來人工智能技術硬往數據中心的設備上套，那預知結果很可能會事與愿違，反而成了開展運維工作的絆腳石，最怕不出故障時天天預報，真出了故障又不報，這樣的技術不用也罷。

 

狀態運維作為未來數據中心運維的發展方向，必將為數據中心帶來無限好處。其實，早在二十年前1998年，美國軍方就提出故障預測與健康管理PHM這一概念，對設備由定期運維轉變成預知性的運維，只不過當時的計算機技術還不夠發達，計算能力也較低，很多想法沒有技術可以實現。現如今，云計算、大數據、人工智能計等新技術撲面而來，計算能力也得到急速提升，就算單機的計算速度有限，也可以通過云計算將多臺設備聯合起來同時計算，這樣就不存在計算能力限制的問題。狀態運維呼之欲出，再次來到人們面前。雖很多技術仍需完善，數據中心的基礎水平也可能不夠，但并不妨礙這一技術的發展，為數據中心的運維添磚加瓦。