什么是 AIOps？
已发表: 2023-04-25目前，91% 的 IT 决策者认识到自动化是明天的游戏规则改变者：他们预计在未来三到五年内，所有 IT 系统都将能够根据业务目标自主做出反应。 IT 中自动化操作 (AO) 的关键是通过 AIOps 使用人工智能。 它是一个系统，采用人工智能技术从各种监测仪器和其他来源生成的非结构化数据中预测/识别主动和被动事件。 正如我们今天所知，这对 IT 具有重大影响。
什么是 AIOps？
Gartner 将 AIOps 定义为“结合大数据和机器学习以自动化 IT 操作流程，包括事件关联、异常检测和因果关系确定”的方法。 Gartner 在 2016 年创造了这个短语，作为增强 IT 运营分析的机器学习分析技术的行业分类。
从那时起，我们见证了 AIOps 的兴起，它不仅作为一种方法论，而且作为一种软件平台，它打包了 IT 进行事件/机器数据分析和处理所需的所有工具，而无需从头开始构建。
简而言之，AIOps 将各种手动 IT 运营解决方案合并到一个直观、智能和自动化的 IT 运营平台中。 在端到端可见性和上下文的支持下，您和您的团队可以更快地（甚至是先发制人地）对减速和中断做出反应。 其核心是大量数据（现在组织得当）和高级数据分析算法。
（另请阅读：什么是应用程序编程接口）
AIOps 的组成部分是什么？
AIOps 利用以下元素来增强 IT 运营：
1. 不同来源的数据整合
AIOps 从多个 IT 基础架构流中收集数据，例如事件记录、系统监控、应用程序、工作数据和票证。 消除信息孤岛可以更轻松地管理、监控和连接网络事件以识别因果关系。
2. 人工智能算法
它涵盖了特定于行业或 IT 的 ML 和 AI 算法。 IT 公司的主要目标和资源决定了它的内容和结构。 这些算法确定了人工智能将优先考虑的操作目标。
3.业务规则
AIOps 使用业务逻辑和模式分类来可靠地识别需要反应的事件。 它甚至可以采用机器学习方法，使他们能够创建独特的规则来发现依赖于训练数据集的异常。 “常规”和“异常”网络活动之间的区别是通过规则和模式建立的。
4.数据处理
实时数据处理使 ITOps 团队能够实现其性能优化目标，并帮助安全分析师部署对策。 人工智能允许大规模和实时地有效摄取和分析大量数据。 因此，您可以更快地检测异常并对 AIOps 工具识别的事件做出反应。
5. 认知技术
这是定义 AIOps 的特性。 海量数据的智能化检测是通过人工智能来完成的。 通过关联和筛选机器数据以生成直方图、图表和视觉效果的数学方程式，它可以进行深入分析。 此外，机器学习可以从您的行为中“学习”并相应地自主调整模型。 这些见解是使用动态（通常是实时）仪表板呈现的。
6. 连接的工作流程
AIOps 可用于自动化和协调多个 IT 操作。 例如，它可以对新引入的功能进行实时评估或详细的日志检查以发现故障和异常。 为此，AIOps 平台通过应用程序编程接口 (API) 连接到 IT 监控生态系统的其他组件。
AIOps 是如何运作的？
AIOps 的工作可以分为三个步骤。
- 首先，它收集并聚合由不同 IT 基础架构组件生成的海量且不断增长的数据。 这可能包含应用程序要求、性能监控工具或服务票务系统。
- 其次，它智能区分“信号”和“噪音”。 然后，它根据各种参数（例如语言、年表和拓扑）组织和连接这些相关信息。 这有助于识别与系统性能和可用性问题相关的关键事件和模式，同时最大限度地减少误报和漏报。
- 第三，它识别事件的根本原因，并通知 IT 和 DevOps 部门及时修复。 在某些情况下，它甚至可以在没有人为干预的情况下自动解决这些困难。
- 最后，它促进了管理 IT 基础设施的个人之间的协作。 AIOps 不仅会提醒相关操作人员和团体，还会鼓励他们之间的协作，尤其是当人们在地理上分散时。 此外，它还维护事件数据，有助于加快未来对类似情况的诊断。
AIOps 的 6 大优势
科技公司和拥有大型 IT 团队的企业现在越来越多地采用 AIOps，原因如下：
1. 更好的可观察性
可观察性是使用、聚合和分析来自分散的程序及其运行的硬件的连续性能数据流的能力。 这样可以更有效地监控、故障排除和调试应用程序，以满足服务水平协议 (SLA) 和其他业务需求。
2. 自动化预测行动
AIOps 系统可以分析和关联数据以提供高级分析和自动化操作。 使用预测分析，您可以自动化动态资源优化，确保应用程序性能，同时安全地降低资源成本，即使在需求显着不可预测的情况下也是如此。
3. 最大限度地减少停机时间
由于收入损失、生产力下降和声誉受损，系统和应用程序停机可能代价高昂。 AIOps 使 IT、DevOps、DevSecOps 或站点可靠性工程 (SRE) 团队能够在发展中的问题成为重大和灾难性问题之前识别并响应它们。
4.跟上安全威胁
随着环境在复杂性和规模方面的发展，需要应对的危害数量也在增加。 手动技术跟不上变化的步伐，但 AIOps 解决方案可让您识别、评估、确定优先级和补救漏洞问题。
5.优化人力资源使用
自动检测操作问题和重新编程的反应脚本将通过允许有效的资源分配来降低操作成本。 这也可以腾出人力资源来专注于新的复杂任务，从而带来更好的员工体验。
6. 改善结果
通过消除 IT 运营混乱并整合来自不同 IT 设置的运营数据，AIOps 可以比人类更快、更准确地识别根本问题并提出补救措施。 这使企业能够建立并实现以前无法实现的平均解决时间 (MTTR) 目标。 这对共享服务组织和托管服务提供商产生了巨大的影响。
AIOps 有缺点吗？
AIOps 有几个优点； 然而，它的部署也有其缺点。 AIOps 实施需要对 IT 流程进行大量修改。 此外，它还改变了 IT 人员的角色和职责。 员工可能会认为这是一种威胁，因为他们担心这可能会导致搬迁或解雇。
此外，您需要全面掌握 AIOps 才能有效地自动化活动。 虽然这项技术使大部分流程自动化，但它并不是完全独立的。 这需要组织内有一个完全熟悉其运作的人。
AIOps 主要自动化不需要专业知识的常规操作。 这使 IT 员工可以专注于其他富有成效的追求，例如流程改进和系统优化。 相反，如果人们现在仅限于 AIOps 可以轻松完成的活动，这可能会造成资源问题。
最后的想法
一些要考虑的首要选项是 AppDynamics、Splunk Enterprise、Moogsoft、Sumo Logic 和 为了获得 AIOps 的全部优势，组织必须做的不仅仅是拥抱具有基于统计相关性的算法的工具。 组织必须部署一个 AIOps 平台，以提供端到端的透明度、可观察性和问责制。 即时; 您的决定将取决于您希望实现的 AIOps 的确切业务优势、用例和您当前的 IT 环境。