什么是 IT 自动化？

它使企业能够创建和实施自动化工作流，从而减少人工完成耗时的手动任务所花费的时间。IT 自动化是现代 IT 战略和数字化转型计划不可或缺的组成部分。

管理和协调地理位置分散的数据中心和混合云架构是一项艰巨的任务。这些环境通常包括虚拟化网络、微服务应用程序、不断发展的安全要求、持续的软件交付周期以及现代计算机网络的其他组件特征。此外，客户的期望也同样非同寻常，快速连接和最短停机时间现在已成为运营规范。IT 自动化有助于企业应对这一挑战。

自动化软件可为企业提供所需的敏捷性和灵活性，以便根据实时需求扩展和分配资源，这是实现成本与性能目标的重要组成部分。例如，开发人员可以使用自动化脚本来自动配置资源、配置和管理网络与云服务，实施安全措施并加速 DevOps 流程和服务交付。

借助现代 IT 自动化解决方案，团队可以使用单一平台来监督和简化工作流程和批处理流程（例如网络配置、用户配置和补丁管理）。

这些解决方案让高级 IT 人员能够将其专业知识投入到更具战略性的项目，而不是花时间测试工作流的脚本。企业甚至可以充分利用 IT 自动化技术及其为 IT 专业人员提供的更多带宽来深入了解新技术的影响，例如生成式 AI 和量子计算。

在众多应用程序中，IT 自动化技术可以帮助企业加速扩展、减少错误，并以更快的速度和更安全的方式提供服务。

从本质上讲，IT 自动化涉及运行定义和执行一系列特定操作的脚本。这些操作可以按设定的时间表或通过特定事件（例如因特定事件而更新数据库）触发。如果流程复杂，IT 团队可以将多个脚本组合成系列，以构建更复杂的自动化工作流。

企业级 IT 自动化工具可以自动执行一系列任务，例如云配置和应用程序部署以及工作流自动化和项目管理。

假设一家企业新招聘了一名员工。当新员工的信息录入员工数据库后，自动化配置功能可以设置用户账户、授予相应 SaaS 平台、应用及数据的访问权限，并启动入职流程。

使用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 进行增强时，自动化甚至会变得更加强大，就像 AIOps 一样。AI 和 ML 功能支持智能自动化，其中算法分析结构化和非结构化数据，以帮助自动化工具评估、学习和优化自动化工作流。

例如，AI 模型可以分析用户行为和网络流量模式，以识别潜在的网络威胁。若模型检测到威胁，自动化平台便会启动必要的安全协议，包括威胁隔离、数据备份和警报流程。

IT 自动化通常包括四个关键阶段：

1. 分析。在团队自动化任务和流程前，必须首先确定如何最有效地利用自动化工具。此过程包括与管理员和利益相关者沟通，以理解业务目标、彻底评估每项任务，并决定工作是否需要自动化以及自动化可能带来的收益程度。¹
   
   
2. 实施。定义自动化任务后，IT 人员即可将其转换为指令集，例如脚本或自动化元素。
   
   
3. 集成。在此阶段，团队测试并验证自动化脚本，以确保其能正确触发并产生预期结果。若脚本通过验证，IT 人员可将其集成到更广泛的自动化平台中，供日常使用。
   
   
4. 维护。自动化元素必须随着技术堆栈、资源和业务需求的变化而演变，因此 IT 团队必须定期审查和更新自动化元素，以帮助确保最佳性能。

任何可重复的 IT 任务都是部分或完全自动化的理想候选。自动执行这些任务使企业能在各种用例、技术及环境（包括容器、云和边缘计算环境、DevOps 管道和安全实践）中维持更快、更一致、更高效的运营。

IT 自动化的常见应用程序包括：

配置管理是一种系统工程流程，旨在帮助企业在整个生命周期内维持产品、系统或其他 IT 资产的性能质量与功能性。配置管理实践使系统管理员能跟踪资产（如计算机系统、服务器和应用程序）的状态，以便团队快速识别问题、有效管理变更控制，并防止配置漂移与不必要的停机。

企业使用配置管理工具来建立和维护跨计算环境、设备、工作流等的设置。自动执行配置流程使 IT 团队能够快速部署、更新和淘汰基础设施组件，并提高系统性能和安全性。

预配置是指设置 IT 基础设施（包括硬件、网络、虚拟机和其他资源）并向系统和用户提供资源和数据的过程。资源配置则更为具体，它指的是应用程序或服务运行所需的资源（如 CPU 和存储）的分配及配置。

通过自动化可以改善基础设施和资源配置流程。通过自动化配置，组织可以规范基础设施和资源配置，并建立可重复的工作流，使配置过程更快、更准确、更灵活。

基础设施即代码 (IaC) 是自动化配置的的典范。它使用高级描述性编码语言来自动化 IT 基础设施配置，因此开发者无需在每次开发、测试或部署软件应用时手动调配和管理基础设施组件。

网络自动化是指自动执行物理和虚拟网络设备以及网络设备的配置、管理、测试、部署和操作的过程。它减少了开发人员在管理和配置计算网络上花费的资源量。

自动化工具可以运行诸如网络配置与测试、资源调配、负载均衡和工作流部署等流程，帮助 IT 团队维持稳定的服务并实现更快速的升级与部署。

许多企业使用混合云架构，包括本地数据中心和公有云以及私有云环境。云计算可以提供卓越的编排、管理和应用程序可移植性，但实现价值最大化通常需要自动化工具，这些工具可以为每个工作负载选择最佳环境。

如今，77% 的企业使用混合 IT 架构，需要可在每个环境中使用的编排工具。²云自动化服务帮助团队在环境之间快速（在某些情况下是实时）、准确地转移和编排工作负载。

Orchestration 支持协调管理多个自动化流程，将其聚合为端到端的工作流。编排自动化有助于确保每项任务正确触发下一项任务，从而减少手动干预的需求，实现全自动操作。

无论企业采用持续集成和持续部署 (CI/CD) 管道还是更传统的方法，现代软件开发都离不开可靠的自动化技术。自动化部署使开发人员能够自动集成、测试和部署代码更改，从而创建快速反馈循环，并加速软件发布。

自动化部署流程在产品测试和发布阶段尤为重要。但是，整个开发生命周期中的自动代码和性能测试可以帮助开发运维 (DevOps) 团队主动提高代码质量并尽早发现问题。

IT 迁移（包括云迁移、数据迁移、应用程序迁移、操作系统迁移和虚拟机 (VM) 迁移）是在系统之间移动数据和软件的过程。

迁移项目可能很复杂，因为迁移计划通常是根据特定的组织需求量身定制的。自动化迁移流程有助于简化和加速这些项目。

自动数据同步（自动且持续地更新数据记录以确保跨网络系统和设备的一致性的过程）帮助组织维护准确和最新的数据存储。

如果没有数据同步工具，团队将不得不依赖繁琐的手动数据输入在整个 IT 环境中传播记录更改。借助同步工具，团队可以自动化数据处理流程，这有助于企业最大限度地减少数据丢失，简化数据管理并利用准确、快速的同步。

IT 安全侧重于实施措施保护 IT 环境免受网络威胁、数据泄露和其他形式的经授权的访问。过去，确保 IT 系统的安全是开发后的考虑因素，但现在许多企业会在整个产品生命周期中优先考虑安全。

安全自动化利用软件自动检测、预防、分析和修复网络安全漏洞。例如，企业可以依靠安全自动化来配置用户通过身份和访问管理 (IAM) 系统访问应用程序和服务的权限。自动化安全不仅缩短了事件响应的时间，还减少了配置错误、合规风险和平均修复时间 (MTTR)。

开发人员可以选择采用各种类型的 IT 自动化技术，包括：

BPA 是一种使用软件自动执行复杂和重复业务流程的战略。这些流程包括“执行业务”活动，例如员工入职、新客户获取、订单处理和库存管理。BPA 因其复杂性及其与多个企业 IT 系统的关联而不同于其他自动化类型。

由于 BPA 通常根据组织的特定需求定制，因此是简化日常运营、保障企业平稳运行的有效工具。

持续交付可帮助开发团队自动执行在软件开发生命周期中移动软件和交付应用程序的流程。它能支持开发人员面向相应的基础设施环境交付应用程序代码（例如，更新、错误修复和新功能），并帮助团队提高软件交付的安全性和速度。

Kubernetes（或 K8S）容器是轻量级的可执行应用程序组件，它将源代码与在任何环境中运行代码所需的所有操作系统库和依赖项相结合。

Kubernetes 自动化简化配置、部署和维护 Kubernetes 容器的过程，而这些容器是当今许多企业应用程序的基础。

工作流自动化是在与工作相关的活动中实现文档、数据和任务流程自动化的过程。借助任务管理软件，IT 团队能自动将任务和业务流程路由至整个企业的团队、部门和工作流。

自动化工作流将任务和流程管理从人工手中解放出来，使企业能够简化工作流、最大限度地提高员工工作效率并提高企业的整体效率。

智能自动化（有时称为认知自动化）是指运用 AI、自然语言处理 (NLP) 和机器人流程自动化 (RPA) 来简化和扩展跨组织的决策。例如，保险提供商可以使用 IA 来计算赔付、估算费率并满足合规需求。

由于 IA 依赖于预训练的 AI 模型、ML 算法和数据分析工具，它只需更少的数据，甚至更少的人力干预，就能识别数据趋势并优化自动化工作流。

机器人流程自动化 (RPA)（又称“软件机器人”）使用应用程序编程接口 (API)、脚本和智能自动化技术，在企业应用程序和生产力应用程序之间完成重复性任务。

利用基于规则的软件，RPA 可以自主完成任务并运行流程（如提取数据、填写表格和移动文件），而无需人力参与。

前端自动化专注于简化支持用户界面（例如网站）的配置和维护流程。它使团队能够快速完成任务（例如用户监控、网站测试和数据输入和提取），并创造无摩擦的用户体验。

后端自动化，也称为工作负载自动化或 API 自动化，利用 API 的连接特性来自动化高容量的后端系统与流程。这包括数据库处理和迁移自动化、文件传输自动化、服务发现自动化（支持服务和微服务通过网络相互发现并交互）以及后端功能的测试自动化。

后端自动化使企业能够评估和优化后端功能，从而使应用程序保持快速、可靠和可扩展。

成功的 IT 自动化需要企业选择要自动化的手动流程和任务。它们通常必须全面映射和分析流程；将这些流程标准化并评估其影响、复杂性与关键性；持续监控自动化工作流以寻找优化机会。

然而，成功的自动化还取决于开发人员选择如何实施自动化。企业可以从一系列策略中进行选择，包括：

IT 自动化和 IT 编排这两个术语经常互换使用。虽然两者都是管理 IT 环境的宝贵工具，但它们的目标和目的不同。

T 自动化利用技术自动处理单项任务与流程，例如执行备份、应用软件更新和监控系统。自动执行这些日常任务可以为 IT 团队节省宝贵的时间和资源。

编排是以统一方式协调并管理多个自动化任务或整个工作流的过程。编排的主要目的在于提高整体运营效率、降低成本并提升可扩展性。

简而言之，自动化处理单个作业，而编排则协调多个自动化任务以管理更广泛、更复杂的流程。

寻求部署创新 IT 自动化工具的企业不乏选择。

例如，借助 ML 驱动的自动化工具，开发人员可以处理大型数据集、识别性能数据中的模式、动态分配资源并实时扩展 IT 环境。³它们还有助于简化 DevSecOps（一种在开发流程开始时就嵌入安全性的左移实践），以便开发人员能够提供更安全的产品。

此外，AI 智能体势将变革特定行业的运营，尤其在工程与金融领域，它们可以提供情境感知自动化洞察和解决方案。⁴Agentic AI 是指能在各种环境中独立运行、无需人工输入的自主智能驱动系统。例如，IT 团队可以利用 AI 智能体来跟踪用户数据，并检测和调查欺诈事件。

对于希望应对独特挑战、完善和自动化流程以及增强个性化的企业而言，AI 智能体的日益普及凸显了可定制人工智能驱动工具的价值。

对于希望优化企业 IT 管理的企业来说，超自动化也是趋势。⁵ 超自动化使用 AI、ML 和 RPA 来创建单一互连环境，实现业务流程端到端的完全自动化。与针对孤立任务的传统自动化不同，超自动化连接并自动化组织中多个相互关联的职能，从而创建更快、更连贯、更高效的自动化系统。

随着开发人员尝试为不同部门提供自动化功能，自助服务自动化变得越来越流行。⁴如今，63% 的企业拥有超过 200 名公众自动化人员。²

低代码和无代码平台使非技术用户也能运用自动化，帮助他们使用直观的拖放工具设计和管理工作流程。这些自助服务平台可加速自动化，让用户无需大量 IT 支持即可实施解决方案。

借助自动化结构（一种集成各种自动化技术与工具的方法），开发人员可以将分散的元素编织成无缝、统一的自动化结构，使现有应用、工作流和数据紧密对齐。

自动化架构可解决与脱节系统、孤立数据和零散流程相关的问题。分散的自动化方法虽然可以成功应用于具备不同功能的专用应用程序，但其难以应用于各个元素必须协同运作的大型动态 IT 环境。

自动化结构帮助企业为其 IT 架构建立一个“中枢神经系统”，有助于确保整个企业内的清晰沟通与顺畅运营。

IT自动化为各种规模的企业带来诸多显著优势，包括：