什么是 AIOps？（IT 运营中的人工智能）

AIOps 是人工智能为 IT 运营的简称，于 2017 年由 Gartner 提出。AIOps 指的是使用大数据、先进的分析能力和机器学习来增强 IT 团队的运营和功能工作流。这些平台运行在多层技术上，能够同时使用多个数据源和分析工具。

大型企业公司的应用环境会产生大量的数据和日志信息。这种不断增加的复杂性和服务、应用程序的混合性会给 IT 运营带来很大的压力。因此，越来越多的公司正在采用 AIOps。目标是自动化 IT 运营，智能地识别模式，增强常见的流程和任务，并解决 IT 问题。AIOps 将服务管理、性能管理和自动化结合起来，以实现持续的洞察和改进。

实施 AIOps

AIOps 解决方案允许不同 IT 功能之间的集中系统交互，以优化运营。它们具有类似于人类认知功能的标准化方法。以下是实施 AIOps 的步骤：

• 在现代 IT 环境中，筛选出大量数据，并通过某些预先确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，以发现数据中的内在模式、依赖关系和关系，同时智能地减少噪音。
• 将数据聚合到不同的集群和分组中，以便进行高级分析。
• 调查不同趋势和事件的根本原因，并了解操作信息的焦点，以便进行推断。
• 促进跨功能 IT 团队之间的协作，并在发生某些事件或问题时将通知升级到相关操作员。
• 无需人工干预即可自动化解决方案和补救措施。

AIOps 的关键功能

一些关键功能如下：

噪音消除

噪音，即报警和警报，每小时都会困扰 IT 团队。AIOps 通过识别根源问题并提供高速度的解决方案来智能地减少噪音。这反过来又降低了平均响应和修复时间（MTTR）。

事件相关性

AIOps 通过使用时间、拓扑和数据日志文本等因素来探索底层数据以找到重要的模式和关系。它分析和处理事件警报，并从中提取关键洞察，以帮助识别未来的事件。

协调流程

AIOps 平台简化了 ITOps、DevOps、安全、SRE 和治理团队之间的无缝协调。它为每个功能提供适当的分析和监控数据，以加速公司内的跨团队协作。

自动化

这些解决方案自动执行常规协议，例如处理次要系统警报、满足用户请求或分配 IT 资源给团队。它们还能够自动响应和纠正事件。这样可以加速 IT 运营并实现更快、更有效的工作流共享。

补救和解决

通过进行强大的根源分析，AIOps 能够大规模排除故障并自动化解决方案以解决反复出现的异常事件和行为。

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 IT 团队能够轻松识别正常行为的偏差并防止昂贵的问题，例如数据泄露或体系结构故障。

根源分析

AIOps 有助于准确诊断问题的根源并提供充分的解决方案。这可以帮助 IT 团队通过减轻他们的工作量来跟踪这些问题的核心症状。AIOps 平台还设置安全协议以防止未来问题的发生。

性能监控

AIOps 也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，广播诸如可用性、响应时间和可用性等因素。

预测分析

除了早期检测操作问题外，它还使用高级机器学习模型来预测潜在的未来问题。

云迁移

在公司采用混合云模型的情况下，AIOps 提供了对相互依赖关系的可见性并提高了运营效率。它还帮助控制云扩散（无控制的云实例），从而防止不必要的开支。

AIOps 的优势

AIOps 为企业带来的优势是无限的，包括从提高员工生产力到直接降低功能成本。AIOps 解决方案为组织提供的其他优势包括：

• 改善 IT 系统的可用性和可靠性
• 不同 IT 功能之间的技术协作更好
• 时间敏感的解决方案和潜在问题的预测管理
• 通过帮助云迁移和安全加速数字化转型
• 在交互式集中系统中聚合监控功能
• 减少不同类型事件和警报的虚假报警
• 更快地开发服务并更好地理解其影响

开始使用 AIOps

为了在整个公司范围内采用 AIOps，组织需要确定需要改进的 IT 运营中的痛点。这将有助于确定 AIOps 实施的商业案例。了解不同类型的 AIOps 解决方案以选择最适合业务的解决方案至关重要。领域特定的解决方案仅适用于某些用例，因为它们专门为单个领域开发。另一方面，领域无关的解决方案可以跨不同领域运行。一旦选择了首选解决方案，制定滚动和治理计划就很重要。

如果您想了解更多关于 AIOps 和其他 AI 技术的信息，请访问 unite.ai 相关博客，以扩展您对该领域的知识。