随着效率和复杂性的不断提高，IT 环境也变得越来越复杂。最近转向微服务和容器进一步增加了已经进入单个应用程序的大量组件，这意味着在协调所有这些组件时，挑战同样大。
IT 运营团队处理此类复杂性的能力相当有限，雇用更多资源来配置、部署和管理这些资源并不十分经济高效。
这就是 IT 运营 （AIOps） 的人工智能发挥作用的地方。在利用大数据、数据分析和机器学习提供高水平的定制以及满足现代基础设施所需的宝贵见解时，没有人与 AIOps 接近。
如果您正在考虑转向 AIOps，您应该知道的如下内容。
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它是什么，我们现在在哪里？
了解 AIOps
随着自动化工具进入现场，IT 运营团队意识到，尽管效率有所提高，但这些工具无法根据数据做出自动化决策，因此即使当时仍需要大量的手动工作。
AIOps 提供了一种更精细的将数据分析集成到 IT 运营中的方法，支持与组织目标保持一致的更具可扩展性的工作流。
AIOps 平台技术组件
AIOps 的用例
异常检测 n– 这绝对是最基本的，因为只有在检测到数据中的异常后才能触发补救操作。
因果分析– 需要根本原因分析才能快速有效地解决问题。AIOps 在这里起着关键作用。
预测– 可以使用 AIOps 支持的工具对未来进行自动预测。例如，您可以了解用户流量可能更改的方式和时间，然后做出反应来解决它。
报警管理– 智能补救、闭环补救，无需人工干预即可启动。
在 AIOps 和 DevOps 之间绘制并行
DevOps 带来了组织的文化转变，从这个意义上说，AIOps 在效果和影响上非常相似。AIOps 正在帮助企业从互联和不同的数据中发现整体见解，实现决策自动化，使其更好、更灵活。
对于企业来说，摆脱传统的孤岛非常重要，因为生成和使用数据时，应该牢记整个公司的”可观察性”方面，而不仅仅是一个部门。
多亏了 AIOps，典型的 IT 运营管理员现在正在过渡到站点可靠性工程师的角色，帮助他们更有效地利用信息，以更有效的方式解决问题。
虽然 AIOps 和 DevOps 都有着相同的目标，即让组织变得更好、更高效，但 AIOps 可以通过降低妨碍工作效率的噪音，使 DevOps 实践更加有效可以放心地假设 AIOps 毫不费力地补充了 DevOps 工程师和企业的目标。
AIOps 和时间管理
无论团队规模如何，组织都会在时间过小时内处理太多事情这一最常见的问题。
幸运的是，AIOps 在这方面可以为您做很多事情。从帮助您创建机器学习模型到处理数据，使其足够灵活以适应新信息，AIOps 可以只是您需要的价值附加物。
那些一直在使用 AIOps 的人会知道训练有素的机器学习算法在获得和维护高质量数据方面的作用。此外，”实时”是这里的流行语，因为大多数用例都需要实时数据处理。
因此，例如，如果有问题的用例是检测异常，那么快速获取信息非常重要，这样可以防止安全漏洞。这同样适用于所有用例，其原理是找到问题，并尽可能快地解决问题。
因此，高质量的数据仍然极为重要，尽管数据非常复杂，但 AIOps 还是使数据成为可能。企业原则上了解数据分析的重要性，但难以信任和依赖它。毕马威（KPMG）的调查显示，67%的CEO同意忽视计算机驱动模型或数据分析提供的见解，主要是因为它们不符合自己的思维或经验。
AIOps 的日益普及
拥有数据是一回事，能够有效地使用它是另一回事。虽然机器学习具有很大的希望，但组织需要采用弹性应用程序和更强大的自动化平台。
MarketsandMarkets预测 AIOps 平台的年增长率为 34%，可以窥探其不断增长的需求。AIOps 帮助企业在不考虑资源负担的情况下变得更加灵活和响应能力，这一事实迅速使其成为这个高度数字化时代的必备项目。
开始使用 AIOps
随着企业向 AIOps 的惊人优势转变，需要解决的问题是如何以符合业务需求的方式接受它。以下是一些应该帮助您的事情：
了解人工智能和机器学习的基础知识，以便您能够更好地采用它。
确定您的人员执行的最耗时的任务，以及 AIOps 干预如何帮助减轻此负担。尤其要寻找可以有效处理自动化的重复性任务。
避免一次承担太多的事情。从小到大，从高优先级任务开始。获得良好反馈后，评估如何最好地利用该技术来解决其他领域和任务。
对所有类型的数据使用 AIOps。毫无疑问，这可能需要比你想象的更长的时间，但你需要看看大局。此外，请查看要评估的指标以及要定义成功与否的参数。其基本原理是确保您的努力与组织目标完美一致。
从采用和成熟的角度来看
IT 领导者热衷于在事件中自动化艰巨任务，同时降低可能非常显著的警报成本。服务中断和停机成本是大多数组织关注的主要因素。
在采用 AIOps 时，IT 组织的目标可能有所不同，但他们一般希望的是全面了解其系统，以便更好地掌握运营效率和生产环境
资料来源：科学逻辑
AIOps是为那些有长期目标，并将其视为需要改变，以驱动现代应用程序使用微服务。它将确保信息的流动，而不仅仅是改进流程，甚至可能改变它们，以匹配组织目前的观点和架构。
他们需要重新思考如何感知整个堆栈，而不是只从应用程序的角度或云团队或体系结构团队的角度来看待它。对于使用微服务构建的应用程序，这一点尤其重要。企业需要了解基础结构在应用层的作用，通过重新组织操作功能，从而向具有正确数据流的应用开发人员提供必要的见解。
你所需要的只是愿意毫无偏见地看待它，并思考它可以帮助增强业务目标的无数方法。
最终想法
尽管 AIOps 见证了企业的早期采用，但有些企业仍不确定围绕它的炒作，并想知道采用 AIOps 方式是否明智。然而，AIOps也许是释放你全部潜力的唯一方法。
