“企业引入自动化，原本是为了提升IT运维效率，但我们也听到很多客户反馈，实际运维反而变得更复杂。在多模式环境下，自动化要真正发挥效果，关键在于结合不同场景优化策略。”

Red Hat韩国常务董事 Lee Min-seong表示，企业若想通过IT运维自动化真正取得成效，单纯继续增加工具的做法效果有限，更重要的是针对不同工作负载选择并优化合适的自动化方式。

5月28日下午，在首尔蚕室乐天世界塔举行的“Red Hat Ansible Automate 2026”活动上，Lee Min-seong介绍了企业在推进自动化现代化过程中面临的主要问题，以及Red Hat给出的应对思路。他表示，在基础设施现代化进程中，提升IT基础设施运维自动化水平，仍是全球IT负责人普遍认为最棘手的任务之一。

Ansible是开源IT自动化引擎，可通过代码实现复杂IT基础设施和应用部署的自动化。基于这一开源项目，Red Hat推出了面向企业场景优化的Ansible Automation Platform，进一步布局企业自动化市场，重点解决企业在自动化落地过程中遇到的各类问题。

Lee Min-seong表示，随着企业采用自动化工具的案例不断增加，工具碎片化问题也日益突出，许多场景下难以形成高效协同。即便企业尝试整合，推进过程往往也并不顺利。由于各家企业在技术架构、组织体系和运维方式上存在差异，真正完成统一整合的案例并不多。结果往往是，企业原本希望借助自动化解决问题，反而又增加了一套需要额外管理的工具。

“工具多，并不意味着效果更好。关键在于是否能根据自身环境选对工具，并真正用起来。”Lee Min-seong说。基于这一判断，Red Hat提出了“多模式自动化”的思路。

所谓多模式自动化，是指根据不同场景，组合使用任务型自动化、事件驱动自动化和AI驱动自动化三种模式。

其中，任务型自动化是目前最常见的形式，约占整体自动化工作量的80%。这类模式主要适用于可预期、可重复的工作，例如批量安装安全补丁、创建用户账号，以及下发标准化配置等。

Lee Min-seong以基础设施管理解决方案Red Hat Satellite与Ansible联动为例介绍称，当Satellite自动发现安全漏洞后，Ansible可以立即执行补丁任务，无需人工介入，也能在数千台服务器上快速、一致地完成补丁部署。

事件驱动自动化则强调在特定事件发生时，按照预先设定的运维策略即时响应。

Lee Min-seong举例说，如果运行中的操作系统出现卡死、对鼠标或键盘指令完全无响应的情况，而负责人又未能及时处理，故障可能会一直持续到第二天早晨。若预先设置为在监控系统检测到相关事件后，由Ansible自动执行重启，就能在无人干预的情况下实现即时处置。他还表示，对于已知且反复出现的故障类型，即使不引入AI，仅凭事件驱动自动化，也能实现接近AIOps的运维效果。

第三种模式是AI驱动自动化，即让AI不只负责分析和判断，还能够进一步推动执行落地。

在Lee Min-seong看来，AI在问题分析和判断方面具有明显优势，但在直接登录系统并执行具体操作方面仍存在限制。因此，更可行的架构是由AI先完成判断，再由事件驱动自动化负责实际执行。只有将AI与事件驱动自动化结合起来，AI驱动自动化的价值才能真正体现出来。

他同时强调，在AI自动化场景中，治理同样不可忽视。与直接向AI系统开放权限相比，更合理的做法是在中间引入自动化层，明确AI可执行操作的边界并进行持续监控，同时在自动化层建立清晰的责任归属和审计机制。

Lee Min-seong在演讲中反复强调，企业若想让自动化在实际环境中真正落地，核心在于建立一套能够按场景灵活调用任务型、事件驱动和AI驱动自动化的体系。重点不在于让三种模式彼此割裂运行，而在于能否实现有机联动，这将直接影响企业IT运维竞争力。按照他的说法，Ansible Automation Platform可在同一平台上统一支持任务型、事件驱动和AI驱动三种自动化模式。