脑洞｜ChatGPT加持下，ChatOps将如何革新团队协作与运维管理？
要说近期科技圈 “顶流”，非 ChatGPT 莫属。
比起目前常见的语音助手与聊天 bot，这位机器人显得更有 “人味儿”，不仅能模拟人类的语气，跟你聊得有来有回，还能写剧本、编音乐、写代码。
说到聊天工具，就让我们想起了研发领域的另一位机器人——ChatOps🤖️，虽然不如 ChatGPT 有 “亲和力”，但接下来两者会碰撞出什么样火花？令人无限遐想。
ChatOps 推动高效团队协作和任务执行
ChatOps 是一种基于聊天工具的团队协作方法，将日常运维工作和团队协作集成到聊天工具中。团队成员在聊天工具中键入相应的命令或包含相应关键字的内容，ChatOps 就会自动调用相关平台，自动完成各种任务，例如部署代码、查看日志、查询任务进度、通知团队成员、响应安全事件等，进一步提升研发自动化水平，实现更高效的团队协作和任务执行。
听起来，ChatOps 更像是一位研运团队的好帮手，“台前”接收和反馈信息，“幕后” 辛勤执行任务。那么现阶段，ChatOps 对于不同研发岗位的人员都有哪些作用？
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管理人员 → 通过 ChatOps 快速获取研发效能、人员使用效率等数据，辅助研发决策。
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运维人员 → 通过 ChatOps 简化很多手动运维流程，如发布应用程序、查看日志或者启动监控，帮助运维人员高效执行日常运维任务，减轻运维负担。
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开发人员 → 通过 ChatOps 实现部分代码管理，如 Issue/MR 的创建和合并、自动化部署和测试，加快软件开发周期。
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测试人员 → 通过 ChatOps 进行自动化测试，帮助测试人员更快地定位问题并进行修复。
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产品经理 → ChatOps 能够及时同步项目进度和问题，产品经理可以及时调整项目的方向和目标。
目前，想让 ChatOps 完成以上任务，仍需通过特定命令或关键字来触发。
但，ChatGPT 来了，一个 “懂人话” 的 ChatOps 还会远吗？
ChatGPT 加持下，ChatOps 会如何发展？
站在 ChatGPT 自然语言处理技术的肩膀上，相信 ChatOps 将飞速进化。我们不妨做个合理畅想：
1. ChatOps 能够听懂 “人话” 了。我们可以使用自然语言与 ChatOps 对话，从而快速执行任务和查找信息，提高研发效率和生产力。
💡 脑洞一下
user：帮我确认一下现在极狐GitLab SaaS 上通过 Web 端下载代码的功能是否是开启的。
进阶的ChatOps：检查了一下，确认现在的功能是开启的。用户可以通过这个按钮进行代码下载。
user：嗯，这个功能现在需要关闭。你去帮我关闭一下吧。
进阶的ChatOps：根据流程，对于 SaaS 的任何改动，都需要先去创建 Issue， 并且 Assign 给 SRE 人员，等待 SRE 的完成。
user：好的，去帮我搞定这个。
进阶的ChatOps：Issue 已经创建好了，ID 为 1024，同时指派给了 SRE Manager。那边的回复是：大约需要十分钟来让变更生效。
user：好的，10 分钟以后帮我确认一下就行。
10 Minutes Later...
进阶的ChatOps：SRE 回复变更已经生效，我特意去检查了一下，确实如 SRE 所说。我已经关闭了 Issue。
2. ChatOps 更像是开发运维“知识库”，通晓网络上的研发运维知识和经验，通过语义理解和上下文推断，能够自动识别问题、预判结果和解决问题，大大减少人为错误和重复劳动。
💡 脑洞一下
user：帮我看一下，这会儿有没有 Servity 1 的工单。
进阶的ChatOps：目前没有 Servity 1 的工单，只有一个 Sev2 工单，你要看一下吗？
user：给我描述一下吧。
进阶的ChatOps：有用户提到，极狐GitLab SaaS 的访问突然有点慢，想确认一下是什么原因。
user：以你的经验，你觉得有哪几方面原因。
进阶的ChatOps：我分析有以下几个原因：
SaaS 正在升级；
SaaS 服务资源使用率过高，触发了某些限制；
客户侧网络有问题。
user：嗯，去查看一下，看看到底怎么回事。
进阶的ChatOps：查看了 SaaS 的资源使用率，目前在 50%，资源使用率不高，排除限制触发问题；接着查看了 SaaS 的 Status 页面，显示服务正在升级中。
user：今天是 28 号吗？
进阶的ChatOps：是的，今天是极狐GitLab 月度发版，SaaS 升级的日子。一般情况下是无感发布，可能这次发布的 Release 有重大改动，导致在短时间内有一些访问变慢。
user：好的，知道了。等服务升级结束，在工单下面更新一下状态。
3 Minutes Later...
进阶的ChatOps：升级成功了，我已经让工单用户测试了，一切正常。我关闭了该工单。
不是十分美好？😄
不过如此智能的 ChatOps 出现，我们不免发问：它会替代研发运维人员吗？
对此，ChatGPT 给出了它的答案：
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