毫無疑問，軟件開發(fā)和工程行業(yè)已成為世界上發(fā)展最快的行業(yè)之一。這極大地影響了行業(yè)內(nèi)的工作方式。軟件行業(yè)的快速變化可以說是指數(shù)級的。與其他行業(yè)的增長相比，這些變化發(fā)展得如此之快，以至于您可以在每日時間表內(nèi)對其進行衡量和跟蹤。

行業(yè)中這些意想不到的積極變化給所有行業(yè)關(guān)鍵參與者——開發(fā)人員、IT 運營人員，甚至產(chǎn)品所有者——帶來了巨大壓力，導(dǎo)致他們重新調(diào)整并與當(dāng)前趨勢保持同步，以提高生產(chǎn)力。公司需要設(shè)計方法來解決不斷增長和復(fù)雜的任務(wù)，以創(chuàng)造價值并在該領(lǐng)域保持相關(guān)性。這就是 AIOps 的用武之地。

在本文中，我們將探討對 AIOps 的需求，然后繼續(xù)了解構(gòu)成 AIOps 工具箱的不同工具。最后，我們將考慮 AIOps 如何影響軟件公司 IT 運營的生產(chǎn)力。

AIOps 是如何產(chǎn)生的？

通過IT 運營 (ITOps)，DevOps的實踐通過引入?yún)f(xié)作解決了公司面臨的一些問題。這改變了軟件公司如何完成工作的游戲規(guī)則。這是因為 ITOps 有助于規(guī)劃、構(gòu)建、監(jiān)控以及持續(xù)集成和部署新軟件解決方案，甚至是其他軟件的更新版本。然而，正如我們現(xiàn)在所知，DevOps 主要取決于公司內(nèi)負責(zé)確保成功開發(fā)和后續(xù)部署軟件解決方案的各個團隊的協(xié)作努力。DevOps 一直面臨著影響公司整體生產(chǎn)力的巨大系統(tǒng)性問題。這導(dǎo)致了 AIOps 的創(chuàng)建。

為什么選擇 AIOps？

用于 IT 運營的人工智能，簡稱 AIOps，是軟件開發(fā)領(lǐng)域的超級游戲規(guī)則改變者。它涉及將人工智能的原則集成和應(yīng)用到 DevOps 的實踐中。AIOps 是 DevOps 滿足不斷發(fā)展的 IT 行業(yè)所需的補充。在本節(jié)中，我們將探討為什么 DevOps 還不夠。為什么要將人工智能集成到 DevOps 中？

大塊數(shù)據(jù)流

最近，軟件開發(fā)公司處理的數(shù)據(jù)量增加了兩倍。清理和整理如此大量的數(shù)據(jù)以收集有用的信息對于 DevOps 團隊來說是一項艱巨的任務(wù)。但是，借助 AIOps，團隊可以輕松分解大數(shù)據(jù)并進行處理。

重復(fù)每個新任務(wù)的步驟

DevOps 團隊每次獲得新任務(wù)時都必須重復(fù)相同的過程來執(zhí)行任務(wù)。無論是構(gòu)建現(xiàn)有軟件解決方案的更新版本還是全新的軟件，它們始終是相同的步驟和相同的過程。這既無聊又繁重，但 AIOps 有助于解決這個問題。

錯誤檢測

通過將人工智能引入 DevOps，可以輕松實現(xiàn)檢測代碼中發(fā)現(xiàn)的錯誤的問題。它還有助于其他異常檢測等。

AIOps 工具集

AIOps 的不同之處在于它必須為用戶提供的工具。在本節(jié)中，我們將探索這些工具集。AIOps 的基本工具是機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)。AIOps 主要使用機器學(xué)習(xí)來執(zhí)行其任務(wù)。這些任務(wù)包括來自不同來源的數(shù)據(jù)集合以及數(shù)據(jù)的聚合。它還包括提供關(guān)于哪些公司基于戰(zhàn)略決策的分析見解。

AIOps 工具箱的另一個重要部分是 AIOps 平臺，它有助于其易于使用和應(yīng)用程序接受。為了充分利用 AIOps，該平臺可以發(fā)揮重要作用。讓我們來看看您可以從這樣的平臺中獲得什么：

• 數(shù)據(jù)收集能力
• 全棧監(jiān)控和可觀察性
• 強大的分析能力
• 通過數(shù)據(jù)可視化提供洞察力
• 自動化公司內(nèi)大部分（如果不是全部）工作流程的能力
• 便于使用。該平臺應(yīng)該非常易于使用且不太復(fù)雜。這將使更多公司能夠參與這場革命。

AIOps 對 ITOps 生產(chǎn)力的影響

AIOps 如何使軟件開發(fā)公司受益，以提高他們的生產(chǎn)力和效率？以下是 AIOps 對公司生產(chǎn)力的影響。

更快的數(shù)據(jù)處理

通過機器學(xué)習(xí)，公司可以以驚人的速度處理數(shù)據(jù)。這是因為機器學(xué)習(xí)模型已經(jīng)用相似的數(shù)據(jù)類型進行了訓(xùn)練，所以現(xiàn)在只要讓實時數(shù)據(jù)通過模型就可以測試模型。此外，采用 AIOps 往往會加快從構(gòu)建到部署的流程。它減少了在參與手頭項目的所有團隊之間傳遞重要信息所需的時間。

異常檢測

當(dāng)您將 人工智能應(yīng)用于某物時，人工智能會廣泛研究您的正常環(huán)境。AI 監(jiān)控環(huán)境并在發(fā)現(xiàn)不熟悉的活動時發(fā)出警告警報。這使 AIOps 可以就您的產(chǎn)品做出更明智的決策。所有這一切都可以通過機器學(xué)習(xí)的能力實現(xiàn)，它可以對事物的流動進行智能預(yù)測。

更短的周轉(zhuǎn)時間

AIOps 減少了產(chǎn)品最終用戶提出的請求的周轉(zhuǎn)時間。這可以通過在應(yīng)用程序中集成專業(yè)機器人來實現(xiàn)。它傾向于了解每一個待命的時間表，因此，它知道合適的人來完成任務(wù)。有了這些知識，人工智能就會將需要他們注意的任務(wù)通知給合適的人。這個簡單的例程有助于減輕任何工作重復(fù)或關(guān)于誰在任務(wù)出現(xiàn)的特定時間點處理什么的爭議。

故障案例檢測

人工智能在 IT 運營中的應(yīng)用能夠模擬公司開發(fā)的軟件解決方案將如何工作，以及預(yù)測哪些條件會觸發(fā)軟件某個方面的故障。這有助于 DevOps 團隊知道他們應(yīng)該非常注意什么。例如，Stackify允許開發(fā)人員驗證其代碼的行為并編寫更簡潔的代碼。

監(jiān)控、協(xié)作和反饋收集

AIOps 的目標(biāo)是幫助公司收集最終用戶的反饋。這是因為人工智能可以接收這些反饋并對其進行整理，從而將相關(guān)團隊指向需要立即關(guān)注的最關(guān)鍵和最有意義的信息。它還支持在同一項目上工作的團隊之間的無縫協(xié)作，而不管團隊中每個成員的位置如何。這有助于公司繼續(xù)工作，而不是依靠親自開會來做出與手頭工作相關(guān)的決定。通過在公司的 IT 運營中實施 AIOps，您可以隨時觀察和監(jiān)控公司的運營，即使員工在休息或不在值班時也是如此。例如，團隊可以使用工具套件監(jiān)控和跟蹤他們的活動。