AI 101
什么是 AIOps？ （IT运营人工智能）
AIOps 是人工智能用于 IT 运营的缩写形式，该术语由 2017 年创造 Gartner公司。 AIOps 是指使用大数据、高级分析功能和机器学习来增强 IT 团队的运营和功能工作流程。这些平台在多层技术上运行，可以同时使用多个数据源和分析工具。
大型企业的应用环境会产生大量的数据和日志信息。 传入数据的复杂性不断增加以及服务和应用程序的混合性质给 IT 运营带来了相当大的压力。 随后，越来越多的公司开始采用 AIOps。 目标是实现 IT 运营自动化、智能识别模式、增强常见流程和任务以及解决 IT 问题。 AIOps 将服务管理、绩效管理和自动化结合在一起，以实现持续的洞察和改进。
实施AIOps
AIOps 解决方案允许不同 IT 功能之间的集中交互系统来优化运营。 他们有一个类似于人类认知功能的标准化方法。 下面列出了实施 AIOps 的分步过程：
- 梳理现代 IT 环境中的大量数据，并通过一些预定的过滤和优先级技术仅选择相关信息。
- 对数据进行彻底的相关性分析，通过智能地减少数据中的噪声来发现数据中的固有模式、依赖性和关系。
- 将数据聚合到不同的集群和分组中，为高级分析做好准备。
- 调查不同趋势和事件的根本原因，并了解操作信息的焦点以进行推理。
- 促进跨职能 IT 团队之间的协作，并在发生某些事件或问题时向相关操作员升级通知。
- 自动解决和修复，无需任何人工干预。
AIOps的关键能力
一些关键功能如下：
噪音消除
噪音（即警报和警报）每小时都会困扰 IT 团队。 AIOps 通过识别根本问题并高速提供解决方案来智能地降低噪音。 这反过来又降低了平均响应和修复时间 (MTTR)。
事件关联
AIOps 使用相关性分析探索底层数据以查找重要模式和关系。 它使用时间、拓扑和数据日志文本等因素。 它分析和处理事件警报，并从中提取重要的见解，这有助于识别未来的事件。
简化协调
AIOps 平台简化了 IOps、DevOps、安全、SRE 和治理团队之间的无摩擦协调。 它为每个职能部门提供适当的分析和监控数据，以加速公司内部的跨团队协作。
自动化和干细胞工程
这些解决方案自动执行日常协议，例如处理次要系统警报、满足用户请求或向团队分配 IT 资源。 他们还能够自动响应和纠正事件。 这可以加速 IT 运营并实现更快、更有效的工作流程共享。
补救和解决
通过进行强大的根本原因分析，AIOps 能够大规模解决问题，并针对重复出现的异常事件和行为自动提供解决方案。
AIOps 的用例
AIOps 系统利用大数据、预测建模和高级分析来应对一些流行的用例，例如：
主动异常检测
通过分析历史大数据，AIOps 识别异常数据点。 这使得 IT 团队能够轻松识别与正常行为的偏差，并防止数据泄露或架构破坏等代价高昂的问题。
根本原因分析
AIOps 有助于准确诊断问题的根本原因，并通过适当的解决方案进行修复。 这可以帮助 IT 团队减轻追踪这些问题的核心症状的工作量。 AIOps 平台还建立了安全协议来防范未来的问题。
性能监控
AIOps 还被用作监控整个网络基础设施的工具。 它监控每个组件的健康状况和性能； 可用性、响应时间和可用性等广播因素。
预测分析
除了及早检测操作问题外，它还采用先进的机器学习模型来预测未来潜在的问题。
云迁移
在公司采用混合云模型的情况下，AIOps 可以提供对相互依赖关系的出色可见性并提高运营效率。 它还有助于抑制云蔓延（不受控制的云实例），从而防止不必要的开销。
AIOps 的好处
给企业带来的好处是无限的，从提高员工生产力到直接降低职能成本。 AIOps 解决方案为组织提供的其他优势包括：
- 提高 IT 系统的可用性和可靠性
- 不同 IT 职能部门之间更好的技术协作
- 对潜在问题进行时间敏感的解决和预测管理
- 通过帮助云迁移和安全来加快数字化转型
- 将监控功能聚合在交互式集中式系统中
- 减少不同类型事件和警报的误报
- 更快地开发服务并更好地了解其影响
AIOps 入门
为了在整个企业中采用 AIOps，组织需要确定其 IT 运营中需要改进的痛点。 这将有助于最终确定将实施 AIOps 的业务案例。 必须了解可用的不同类型的 AIOps 解决方案，以便为企业选择最佳的解决方案。 以领域为中心的解决方案仅适用于某些用例，因为它们是专门为单个领域开发的。 另一方面，与领域无关的解决方案能够跨不同领域发挥作用。 一旦选择了首选解决方案，制定部署和治理计划就很重要。
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