gdevops怎么样？我来告诉你答案Gdevops北京站2020收官活动归来

昨天参加了社区组织的Gdevops全球Agile Operations峰会，收获仍然很满。对我来说，参加了这么多比赛，通常有四种渠道交流。

1)与社区小伙伴交流，一起谈谈社区运营发展的好想法和想法。

2)听技术主题的分享，酌情与讲师进行简单的沟通

(3)和老朋友在会场交流，时间有限，谈近况，借大会的机会举行小型聚会。

4)参加讲师团的小会活动，谈论天南地北的事情，总是在技术之外谈论发人深省的地方

总的会议议程如下：

会场的主题相对集中，所以留给讲师的共享时间相对有限，可以说是敏捷的共享。

今年因为疫情，很多活动都取消或者转到了线上，这次线下的活动没想到比往日还要火爆，就跟深聊要喝酒小酌一样，过道拥挤度是检验会议热度的一把标准尺子。

下午场有很多分会场，有的同学直接席地而坐，围成一圈，这是我理想中的技术的味道。

从社群发起到现在不知不觉也走过快5个年头，谈起来总是会让人不禁感慨，是技术潮流变了，还是初心变了，还是大家都在重新适应这种新的技术氛围和节奏，社群这几年的发展可圈可点，也在很多方面成为了引领者，在我看来，一个是目标专注，一个是兴趣使然。

北京站是本次社群活动的收官站，年度的MVP评选和颁奖典礼也在主会场开始。

此外，在下午也开启了两个直播间访谈活动，是一个技术论道的好机会。

我主持了下午Devops&运维专场的技术分享活动，在运维圈我还是一个学徒，借着这次机会也收获了不少理念的更新。

下午场有几个关键词，Devops,AIOps,DataOps,数字化转型,分布式集群

来自浙江移动的翁乐怡老师分享的主题是《浙江移动从传统运维面向AIOps的转型实践》,听了以后非常有感触，其中对于故障的认知部分很有共鸣，在我看来，如果把圈子划分为工业界和学术界，基本的现状是：工业界有数据，有应用，但是欠缺算法经验，学术界有理论算法，但是缺少数据，而且对于智能运维场景不够熟悉，所以现在很多智能运维都基本能看到工业界-学术界深度合作的成果，浙江移动的很多案例就是这种风格，通常互联网行业的常见解决问题的思路，都是直击痛点，然后提出解决方案，是相对不大容易成为体系的，而在恰恰是传统行业中的一大优势， 集团军的合作模式可以让设计和方案都很清晰。简单来说，对于故障，我们不光要有深刻的理解，而且要有深入的理解。

来自AWS的郭道明老师分享的是《如何利用AWS Devops 工具链&开源技术栈打造高效的CI/CD流水线》，其中对于基于AWS的Devops工具链，好比十八般武器一般，老师如数家珍，都会有相对适合的场景，而对于CI/CD的场景，从CI(源码管理)，CD(Delivery和Deployment), 提出了基础架构即代码的思想，很多复杂的功能可以更加高效精简的交付使用，对于持续交付时锦上添花。

来自中国联通的尹正军老师分享的是《数据智能时代：构建开放的运营商大数据DataOps体系》，其中DataOps是借助DevOps理念，打通数据流水线，将开发运维一体化。尹老师有一个比方很形象，说很多时候，我们处理问题都像麻袋装水，我们手里的胶布只是有限的几个，但是要处理的漏洞却是无穷无尽，所以DataOps要从多个维度的建设来体现价值，最后老师提了幸福指数的问题，当然也和投入产出比是有关联的，不禁想到了当下，想到了很多故事。

来自新炬网络的宋辉老师分享的是《大型企业数字化新运维转型实践》，对于很多企业来说，所处的阶段和目标不同，所以对于数字化转型可以量力而行，而对于很多企业来说，低代码开发是一种很不错的借鉴模式。

会前会后和林林，韩老师，肖鹏老师，何春旸老师聊了不少，也借着大会认识了尹正军老师，蔡岳毅，李猛，魏亚东老师，聊了不少技术之外有意思的事情。

总体来说，这次大会让我有以下几点感触：

1）做技术是一件很朴素的事情，技术论道的机会难得，我们可以看到很多的新概念，名词，方案，听技术分享主要是吸取一些新思想和理念，虽然很多讲师的技术栈不同，但是能听到很多共同的理念和思维

2）对于很多听众来说，理念的转变是最难的，因为我们可以通过分享知道这个方案优秀，但是如何落地到自己的工作环境，让它变成一种习惯和行为方式是很难得，技术大会只是我们理念转变的开始。

3）数据库和大数据库领域的融合和分裂情况在不断上演，其中基于AP场景其实是有很多重合的角色和场景的，所以不同公司的选择和侧重就有所差异。暂且不论好坏，因为这种情况应该会持久存在。