什么是 AIOps？（IT 运营中的人工智能）

AIOps 是人工智能用于 IT 运营的缩写，是 2017 年由 Gartner 提出的一个术语。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程。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。这种日益增长的复杂性和混合服务和应用程序的性质给 IT 运营带来了很大的压力。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 功能之间的集中交互系统，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，筛选和优先处理大量数据，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，同时通过智能地减少噪音来实现这一点。
• 将数据聚合成不同的集群和分组，以便进行高级分析。
• 调查不同趋势和事件的根本原因，并学习运营信息的焦点，以便进行推断。
• 促进跨功能 IT 团队之间的协作，并在特定事件或问题发生时将通知升级到相关操作员。
• 无需人工干预自动解决和修复问题。

AIOps 的关键能力

一些关键能力如下：

噪音消除

噪音，即报警和警报，每小时都会困扰 IT 团队。AIOps 通过识别根本问题和提供高速度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 通过相关性分析来探索底层数据，以发现重要的模式和关系。它使用时间、拓扑和数据日志的文本等因素。它分析和处理事件警报，并从中提取关键见解，这些见解可以帮助识别未来的事件。

协调流程优化

AIOps 平台优化了 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，以加速公司内部的跨团队协作。

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、更有效的工作流程共享。

修复和解决

通过进行强大的根本原因分析，AIOps 能够大规模排除故障并自动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 可以识别异常数据点。这使得 IT 团队能够轻松识别正常行为的偏差，并防止昂贵的问题，例如数据泄露或架构破坏。

根因分析

AIOps 有助于准确诊断问题的根因，并提供充分的解决方案。这可以通过减轻 IT 团队的工作量来帮助他们，方法是让他们摆脱追踪这些问题的核心症状的负担。AIOps 平台还建立安全协议，以防止未来的问题。

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

除了早期检测运营问题外，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

在采用混合云模型的公司中，AIOps 提供了对相互依赖关系的可见性，并提高了运营效率。它还有助于控制云扩张（不可控的云实例），从而防止不必要的开支。

AIOps 的益处

AIOps 解决方案为企业带来的益处是无限的，范围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：

• 提高 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
• 时间敏感的解决和预测管理潜在问题
• 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
• 降低不同类型事件和警报的错误报警
• 更快地开发服务，并更好地理解其影响

开始使用 AIOps

为了在整个公司中采用 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 将被实施的业务案例。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。一旦选择了首选解决方案，就需要制定一个部署和治理计划。

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