企業(yè)在IT運營中使用人工智能被稱為AIOps。AIOps對于監(jiān)控和控制混合、流動、分布式和組件化的IT基礎(chǔ)設(shè)施變得至關(guān)重要。

AIOps通過以算法方式分析IT數(shù)據(jù)，使IT運營和DevOps團隊能夠更智能、更快速地運營，使他們能夠在業(yè)務(wù)運營和消費者受到損害之前更快地發(fā)現(xiàn)和解決數(shù)字服務(wù)問題。

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企業(yè)IT運營團隊可以使用AIOps來管理由現(xiàn)代IT基礎(chǔ)設(shè)施創(chuàng)建的巨大復(fù)雜性和數(shù)據(jù)量，防止發(fā)生故障、維持正常運行時間，并實現(xiàn)持續(xù)的優(yōu)質(zhì)服務(wù)。

通過將IT置于數(shù)字化轉(zhuǎn)型活動的中心，AIOps使企業(yè)能夠按照當代業(yè)務(wù)需求的速度運作。

AIOps是如何工作的?

AIOps產(chǎn)品并非都是相同的。企業(yè)應(yīng)將其安裝為獨立的基礎(chǔ)設(shè)施，從所有IT監(jiān)控源吸收數(shù)據(jù)，并作為交互的中央系統(tǒng)發(fā)揮作用，以從中獲得盡可能多的價值。

企業(yè)可以使用五種方法和算法為這樣的平臺提供動力，這將完全自動化并簡化IT運營監(jiān)控的五個重要方面：

• 數(shù)據(jù)選擇：從當代IT系統(tǒng)創(chuàng)建的大量極其冗余和嘈雜的IT數(shù)據(jù)中選擇數(shù)據(jù)塊，這通常需要過濾掉高達99%的無效數(shù)據(jù)。
• 模式發(fā)現(xiàn)：在選定的相關(guān)數(shù)據(jù)組件之間關(guān)聯(lián)和建立鏈接，并對它們進行分類以供將來分析。
• 推理：確定困難和重復(fù)出現(xiàn)的問題的根本原因，以便企業(yè)可以根據(jù)所學(xué)采取行動。
• 協(xié)作：通知運營人員和團隊，并允許他們之間進行合作，特別是在人員地理位置不同的情況下，以及存儲可能有助于加快未來類似問題診斷的事件數(shù)據(jù)。
• 自動化：為了使答案更加準確和快速，盡可能多地自動化響應(yīng)和清理。

成功采用AIOps的4個步驟

(1)謹慎選擇初始用例

盡管有許多可能的數(shù)字化候選者(例如，BMC服務(wù)與咨詢專家通過將其產(chǎn)品系列和活動制作、服務(wù)管理和機械化的三項功能結(jié)合起來，幫助了許多客戶，這是非常驚人的業(yè)務(wù)定義解決方案)，關(guān)注可實現(xiàn)的和實用的以最大化數(shù)字化轉(zhuǎn)型至關(guān)重要。鑒于目前的人工智能開發(fā)水平，看到很多客戶首先關(guān)注基本的AIOps用例，這也可以用作更復(fù)雜用例的構(gòu)建塊。

(2)為成功而采用新策略

采用AIOps需要的不僅僅是技術(shù);它還需要實施新的角色、程序和數(shù)據(jù)策略。大多數(shù)企業(yè)有效采用AIOps需要文化轉(zhuǎn)變，因為它經(jīng)常需要重組以專注于數(shù)據(jù)源而不是部署中涉及的技術(shù)。

(3)發(fā)展核心能力

IT團隊可以通過采用AIOps樹立榜樣，從而建立與其他數(shù)字化轉(zhuǎn)型技術(shù)類似的基本能力。

(4)跟蹤交付價值

IT必須展示在采用AIOps中實現(xiàn)的業(yè)務(wù)價值，才能成功推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作。通過創(chuàng)建統(tǒng)一的正式業(yè)務(wù)價值數(shù)據(jù)庫，“客戶成功”支持客戶監(jiān)控業(yè)務(wù)價值。該價值應(yīng)與業(yè)務(wù)價值數(shù)據(jù)庫中更廣泛的組織目標相關(guān)聯(lián)，例如減少修復(fù)時間(MTTR)。

AIOps的驅(qū)動因素

似乎沒有草根運動來推動AIOps部署。行業(yè)專家O’Connell說：“AIOps由企業(yè)首席信息官領(lǐng)導(dǎo)，ITOps緊隨其后。這是有道理的，因為AIOps本質(zhì)上是跨域的，并打破了孤島。如果將自動化添加到等式中，平衡點將更傾向于企業(yè)高管。”

根據(jù)EMA進行的一項研究，自動化在所有實踐領(lǐng)域都變得越來越流行。在缺乏人工控制的情況下，人們對接受自動化猶豫不決。當然，接受自動化的準備并不是自動發(fā)生的。它隨著時間的推移而發(fā)展。而與自動化的組合是AIOps的成功所在。”

AIOps的成功

據(jù)參與者介紹，更大的IT/業(yè)務(wù)同步、更高的IT服務(wù)性能以及增強的員工/客戶交互是AIOps項目的優(yōu)勢之一。

總而言之，即使是最成功的技術(shù)解決方案也并非沒有困難。即使是最成功的AIOps用戶也面臨諸如技術(shù)成本、數(shù)據(jù)完整性和可用性、IT沖突以及對人工智能的不信任或懷疑等障礙。此外，大多數(shù)成功采用者希望在接下來的一年內(nèi)研究新的AIOps系統(tǒng)。

根據(jù)EMA的研究，如果運營得當，對IT與公司其他方面之間的聯(lián)系的影響可能是變革性的，其部分原因是IT/業(yè)務(wù)協(xié)調(diào)的進步幾乎是不可避免的。自動化是正確執(zhí)行AIOps的重要因素。然而，在這種情況下，在需要業(yè)務(wù)靈活性和堅如磐石的IT服務(wù)才能取得成功的社會中，這種組合很有可能成為一種生存機制。

關(guān)于AIOps和隨之而來的機械化的論點是如此簡單明了，以至于EMA預(yù)計AIOps這個術(shù)語會隨著時間的推移而消失。這些功能在現(xiàn)在是全新的，將簡單地成為IT運營的常規(guī)組成部分。另一方面，AIOps還有很長的路要走。

結(jié)論

AIOps是一種改變游戲規(guī)則的技術(shù)，是一條路徑，而不是終點。成功的初始部署可能有助于數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃并提升IT作為真正業(yè)務(wù)伙伴的形象。當今的企業(yè)希望IT技術(shù)能夠滿足不斷增長的消費者需求，為此，IT團隊必須采用AIOps等技術(shù)。企業(yè)不能在不改變后端技術(shù)的情況下在前端提供數(shù)字體驗。AIOps允許IT運營在整個混合云平臺上自主協(xié)調(diào)基礎(chǔ)設(shè)施、應(yīng)用程序和服務(wù)，從而使復(fù)雜的分散環(huán)境更易于管理。