從業務分析到 DevOps 和數據分析，人工智能 (AI) 已經擴展到所有 IT 領域。AI 的最新應用 AIOps 可幫助 IT 團隊自動執行繁瑣的任務，并最大限度地減少人為錯誤的機會。了解什么是 AIOps，組織如何使用它來增強其 IT 工作流程，以及如何開始使用 AIOps 來提高 IT 環境的效率。

什么是 AIOps？

AIOps 代表 IT 運營的人工智能。AIOps 正在使用人工智能和機器學習來監控和分析來自 IT 環境各個角落的數據。它使用數據的算法分析為 DevOps 和 ITOps 團隊提供做出明智決策和自動化任務的方法。重要的是要注意 AIOps 不會讓人們脫離等式。人工智能的使用填補了通常給人類帶來困難的操作空白。

以下是 AIOps 可以為組織做些什么的快速總結：

• 從值得關注的問題中過濾低優先級警報
• 幫助識別并快速解決系統問題
• 自動化重復性任務
• 檢測系統異常和偏差
• 停止傳統的團隊孤島

評估 AIOps 如何適應當前的 IT 環境具有挑戰性。它不會取代任何現有的監控、日志管理或編排工具。AIOps 存在于所有工具和領域的交匯處，處理和集成整個 IT 基礎架構中的信息。通過這樣做，AIOps 將部分視圖轉換為易于跟蹤的同步 360 度操作圖。

AIOps 環境由一組專門針對特定任務的專門算法組成。這些算法可以從嘈雜的事件流中挑選出警報，識別問題之間的關聯，使用歷史數據自動解決重復發生的問題等。所有這些過程的累積效應可以為企業創造奇跡。它可以提高系統的穩定性和性能，同時防止問題影響關鍵操作。

AIOps 架構

AIOps 有兩個核心組件：大數據和機器學習。

它匯總了來自監控系統的觀察數據和來自工單、事件和事件記錄的參與數據。然后，AIOps 對收集的數據進行全面分析，并使用機器學習來找出改進和修復。將其視為 IT 功能的自動化驅動的持續集成和部署 (CI/CD)。

整個過程從監控開始。作為 AIOps 架構的一個重要方面，這些工具可以與多個來源一起工作，并處理現代 IT 環境中的海量數據和廣泛差異的數據。一旦可以訪問所有信息，AIOps 平臺通常會使用數據湖或類似的存儲庫來收集和分散數據。

處理數據后，AIOps 系統通過各種人工智能驅動的活動獲得洞察力，例如分析、模式匹配、自然語言處理、相關性和異常檢測。最后，AIOps 廣泛使用自動化來根據其發現采取行動。

AIOps 不是獨立于 DevOps 的實體，而是一組補充 DevOps 工程師目標并幫助他們接受現代開發所需的規模和速度的技術。DevOps 的世界圍繞著敏捷性和靈活性展開。AIOps 平臺可以幫助自動化從開發到生產的步驟，預測部署的效果并自動響應動態 IT 環境中的變化。AIOps 還可以幫助處理由DevOps 管道生成的速度、數量和種類的數據，對它們進行實時排序和理解，以保持應用程序交付的穩定和快速。

以下是 AIOps 可以為 DevOps 工程師提供的好處：

• 幫助了解 DEV、QA 和生產環境的來龍去脈。
• 確定最佳修復
• 以快速安全的方式測試想法
• 自動化重復性任務
• 最大限度地減少人為錯誤
• 確定改進和優化

AIOps 確保使用 DevOps 工程師處理無法自動化的復雜任務。它使人們能夠專注于為企業帶來最大盈利能力的發展領域。

AIOps 的好處

根據個人操作和工作流程，AIOps 的某些優勢可能比其他優勢更具影響力。盡管如此，以下是部署 AIOps 帶來的主要優勢的細分：

降噪

通過機器學習和模式識別識別低優先級警報，AIOps 幫助 IT 專家梳理大量事件警報，而不會陷入無關或錯誤警報。降噪可以節省大量時間，但它還可以在影響業務的事件造成損害之前發現并解決它們。

IT 環境的統一視圖

AIOps 將跨各種數據源的數據關聯起來，并將它們作為一個整體進行分析。AIOps 消除了信息孤島，并在整個 IT 領域提供了一個情境化的愿景。這允許所有團隊都在同一個整體頁面上，將整個系統變成一臺運轉良好的機器。

有意義的數據分析

AIOps 將整個系統的所有數據集中到一個位置，從而實現更有意義的分析，這種分析由于 AI 的存在而快速且徹底，因為它不遺余力地進行數字化處理。通過將所有數據整合在一起并對其進行準確分析，AIOps 對決策制定產生了重大影響。

省時的過程自動化

由于知識回收和根本原因分析，AIOps 可以自動執行簡單的重復操作。發現問題后，AIOps 會實時做出反應。根據問題的性質，它會啟動一項操作或進入下一步，而無需人工干預。

積極主動的問題管理方法

AIOps 分析歷史數據以尋找系統行為模式。AiOps 是領先于未來事件的好方法，使團隊能夠解決根本原因并運行更無縫的系統。在自動化、問題解決和深入分析之間，AIOps 工具使工作流程更快、更一致。因此，它減少了發生人為錯誤的機會。同時，IT 團隊可以專注于他們的專業領域，而不必處理那些分散注意力并減慢他們速度的低價值任務。

AIOps 用例

AIOps 不斷發展并提供新功能，目前，它用于以下用例：

智能警報監控和升級

通過從 IT 環境的所有部分攝取數據，AIOps 工具可以阻止警報風暴通過連接的系統造成多米諾骨牌效應。它可以減少警報疲勞并幫助準確地確定問題的優先級。

跨領域態勢理解

AIOps 在聚合數據的同時創建因果關系/關系，從而在整個 IT 領域提供持續清晰的視線。

自動根本原因分析

一旦發生警報，??AIOps 平臺就會提出最重要的可疑原因，以及導致其得出此類結論的證據。

自動修復 IT 環境問題

AIOps 自動修復已經多次出現的問題。他們使用過去問題的歷史數據來識別它們，并提供最佳解決方案或徹底解決問題。

監控應用程序正常運行時間

通過主動監控原始利用率、帶寬、CPU、內存等，基于 AI 的分析可用于增加整體應用程序正常運行時間。

隊列分析

雖然人類為此苦苦掙扎，但分析大量數據是 AIOps 的強項，可以輕松處理大型系統。

采用 AIOps 的組織

不同的原因促使組織轉向 AIOps。在 IT 運營中采用人工智能最前沿的組織是擁有大型環境的企業、云原生 SME、DevOps 團隊負擔過重的組織以及擁有混合云和本地環境的公司。

正如OpsRamp 進行的一項調查所證明的那樣，大多數組織在部署后都獲得了同樣的積極影響：

• 大約 87% 的組織表示 AIOps 支持的解決方案取得了良好的效果
• 最常見的用例是智能警報，67% 的組織提到，其次是根本原因分析，61% 的受訪者強調
• 超過 50% 的組織提到異常/威脅檢測、容量優化和事件自動修復是對其系統的關鍵升級
• 超過 85% 的受訪組織表示，借助 AIOps，他們能夠將繁瑣的任務自動化
• 77% 的組織聲稱在實施 AIOps 后未處理的事件單數量下降

自 2018 年以來，目前正在部署或考慮部署 AIOps 的組織數量增加了 83%，這不足為奇。有遠見的公司將 AIOps 視為擺脫基于規則的脆弱流程、信息孤島和過多的重復的手工活動。

在評估 AIOps 的優勢時，必須超越其直接降低成本的能力。通過防止關鍵數字服務中斷以及加速檢測和解決，AIOps 為改善用戶體驗和提高客戶保留率鋪平了道路。它還為 IT 團隊提供了充足的創新空間，并專注于有價值的活動，從而使頂尖人才保持快樂并遠離競爭對手。

為 IT 運營實施并開始使用人工智能

向 AIOps 的轉變始于繪圖板。如果您正在權衡 AIOps 是否適合您的團隊，請參考以下提示：

了解人工智能

您應該盡可能多地了解人工智能驅動的操作。本文是一個很好的開始，但您應該考慮聘請 IT 顧問來更好地評估您的系統是否適合 AIOps。您還想熟悉 AI 和 ML 的功能，以更好地了解這些技術可以提供什么。

識別耗時的 IT 任務

確定團隊的大部分時間和精力都花在了哪里。如果您得出結論，大部分精力都用于解決平凡和重復的任務，那么您很可能是實施 AIOps 的主要候選人。

考慮其他應用

數據管理是 AIOps 的重要組成部分，并非專為您的 IT 部門保留。業務分析和統計分析是任何現代組織的關鍵，因此請檢查您在這些方面是否也需要 AIOps。

一次自動化一個流程

無需立即全力投入 AIOps。確定您的最高優先級問題并評估該技術如何解決它。首先在那里部署 AI 的使用，如果產生結果，稍后考慮將其擴展到其他系統。

衡量速度和效率

要了解對 AIOps 的巨額投資是否有回報，您需要知道您將關注哪些指標。衡量投資回報率和成功的方法因企業而異，但大多數指標都涉及衡量流程速度和效率的改進。

到 2023 年，全球 AIOps 市場預計將增長到 110.2 億美元，同時享有 34% 的綜合年增長率 (CAGR)。隨著組織開始尋求方法來管理超出人類規模的數字數據的速度、數量和種類，人們對 AIOps 的好處的興趣開始上升。該領域展示了提高客戶和人才保留率的明顯能力。預計希望在 IT 運營中實施人工智能的公司數量將激增。AIOps 將繼續存在。它允許 ITOps 專注于解決關鍵和高價值問題而不是“保持亮燈”的能力正在改變游戲規則。AIOps 成為行業規范只是時間問題。