每個行業的CEO常常對IT無法跟上業務需求感到沮喪。IT部門經常受到手動流程和孤立的結構的阻礙，這阻礙了它們有效地協作并最大程度地提高了組織的價值。在過去的幾個月中，隨著世界越來越依賴數字服務，這一點變得更加重要。

盡管組織正在尋找使IT部門專注于為業務創造更多價值的方法，但人工智能（AI）逐漸成為改變IT部門走向NoOps的主要游戲規則。基于AI的方法使IT部門可以采用自動駕駛操作，從而導致團隊和部門之間的協作更加緊密，并使IT部門可以騰出精力來專注于創新，從而實現業務及其客戶的真正需求。

減少手動工作量以釋放創新

阻礙IT交付價值的最大問題之一是花在手動重復性任務上的時間，這些任務只是“開燈”。IT部門的大部分時間都花在了解決問題，提供新的云基礎架構以及推出軟件版本上，因此，為推動業務創造新價值的新計劃幾乎沒有余地。許多IT團隊也各自為政，缺乏對業務的廣泛了解，這使得很難理解他們的工作如何推動組織前進并有效地確定優先級。

隨著組織面臨著巨大的競爭壓力以及快速交付新數字服務的需求，IT團隊需要一種新型，更有效的運營方法。IT團隊需要使大多數（即使不是全部）重復性強的任務自動化，這些任務不需要他們的專業技能，因此他們可以將精力集中在最需要的地方。

通過NoOps將自動化和自我修復技術投入運營，IT團隊可以將更多時間用于提供新的數字服務，改進現有應用程序并為更廣泛的業務轉型做出貢獻。盡管Runbook自動化是邁出的重要第一步，但NoOps和自治云將這些原理進一步提升了。在自修復業務流程的推動下，從開發到生產，運營和開發團隊及流程始終統一在一個統一的堆棧中。

克服過去的吸引力

但是，對于大多數組織而言，傳統體系結構可能會使自動化變得困難。大多數遺留系統和技術并非旨在自動運行，因此需要大量的人工維護。結果，組織通常需要基于在微服務平臺（如Kubernetes）上的容器中運行的微服務，將它們重新設計為云原生架構。

當然，重新整理是一項耗費大量時間和金錢的投資，因此組織應該質疑什么級別的自動化才有意義。選項包括IT驅動的運行手冊自動化，面向DevOps的自動化編排，以及NoOps的自我修復。這將使熟練的工程師能夠專注于開發新服務和創建改進，而不必按按鈕來執行相同的重復運行手冊，從而最終為企業帶來更高的價值。

使用AI實時了解環境

隨著組織轉向云原生架構以實現其NoOps愿景，他們將面臨的直接挑戰是如何在動態Web規模環境中自動化操作。為了觸發有效的自我修復工作流，組織需要能夠實時了解每個更改并識別每個相互依賴關系的AI。只有這樣，他們才能確保用于觸發和驅動自動化流程的基于AI的見解足夠準確以至于可以依靠。機器學習和深度學習等最常見的方法學習時間太長，只能識別以前發生的模式。因此，他們將無法跟上規則不斷變化的云原生環境。