如今，隨著公司部署新應用程序并進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，基礎設施及其對應用程序性能的影響變得越來越重要。不幸的是，現(xiàn)代應用程序底層基礎架構(gòu)的復雜性使得故障排除和問題解決變得更加困難。傳統(tǒng)的監(jiān)控工具達不到要求。通常需要一種基于 AIOps 的問題識別和快速解決方法。

在業(yè)界，關于 AIOps的真正含義存在一些爭論。一些實現(xiàn)使用預定義的規(guī)則，并根據(jù)是否檢測到某些條件智能地采取行動。例如，如果計算密集型應用程序的性能下降，則將更多數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到固態(tài)驅(qū)動器，啟動更多計算實例，并減少其他應用程序的帶寬消耗。純粹的AIOps 解決方案不需要規(guī)則即可工作。 AIOps 解決方案應該自動發(fā)現(xiàn)狀態(tài)數(shù)據(jù)和業(yè)務成果之間的關系。 (在基于規(guī)則的系統(tǒng)下，需要與許多手動系統(tǒng)相同的設置工作量。)

監(jiān)控和管理之間也有區(qū)別。 AIOps 應該提供洞察力，而不是人類用戶查看數(shù)據(jù)然后整理出正在發(fā)生的事情。 AIOps 工具應該告訴 IT經(jīng)理有一些事情需要注意。 AIOps 提供的自動化目標是減少手動干預所花費的時間，并為應用程序留出更多時間。

行動中的AIOps

查看 AIOps 的一種方式是看它與其他監(jiān)控和應用程序性能管理方法的不同之處。

例如，客戶在嘗試完成在線交易時體驗不佳。性能或交互緩慢可能是由于多種原因造成的?？蛻羰褂玫膶拵ф溄涌赡芎苈?，交易數(shù)據(jù)包通過的 Internet主干網(wǎng)可能擁塞，主應用程序服務器可能因同時會話過多而承受壓力，輔助應用程序(例如，拉動現(xiàn)有的 CRM系統(tǒng))幫助完成交易的客戶信息)的響應時間可能很慢，或者第三方數(shù)據(jù)庫(例如信用檢查系統(tǒng))可能處于脫機狀態(tài)。

應用程序性能管理的傳統(tǒng)方法是等待客戶發(fā)出關于交易質(zhì)量差的憤怒電話。然后，運維團隊可能會使用故障排除工具來嘗試識別問題。然后進行更改(也許增加應用服務器的能力)。

更主動的方法將發(fā)現(xiàn)客戶有問題并實時采取糾正措施。例如，運營經(jīng)理可能會為 CRM 系統(tǒng)分配更多帶寬以加快這部分事務的速度。

這兩種方法都是勞動密集型的，并且要求 Ops團隊對來自大量不同系統(tǒng)的許多日志、跟蹤、警報和其他數(shù)據(jù)進行分類。他們必須以某種方式聚合這些數(shù)據(jù)，將其關聯(lián)起來，并嘗試理解它以找出問題的根本原因。

鑒于現(xiàn)代應用程序的復雜性，這不是一種實用的方法。 AIOps 平臺將傳統(tǒng)監(jiān)控工具與流式遙測相結(jié)合，并使用 AI 分析所有這些工具。 AI分析每個數(shù)據(jù)源并關聯(lián)多個異常以自動識別問題，同時還提供有關如何解決問題的詳細信息。因此，如果正確實施 AIOps平臺，它不僅可以提供對潛在問題的更多可見性，而且還可以消除許多手動故障排除和修復任務。

為此，AIOps 工具應該提供洞察力，而不是人類用戶查看數(shù)據(jù)然后整理出正在發(fā)生的事情。該工具應該告訴 IT 或 OPs經(jīng)理有需要注意的地方。目標：AIOps 提供自動化以減少手動干預所花費的時間，并為應用程序留出更多時間。

最后一句話

現(xiàn)代數(shù)字業(yè)務需要 AIOps 工具來實現(xiàn)跨 IT堆棧的持續(xù)洞察。隨著需要監(jiān)控和管理的系統(tǒng)變得更加復雜、更加分散，并且更加脫離當一切都在本地時提供的嚴格控制，這種洞察力變得越來越重要。

特別是，現(xiàn)代應用程序使理解性能和可靠性問題的原因變得更加困難。雖然更多的監(jiān)控和警報功能非常棒，但它們可能會增加已經(jīng)很忙的 IT 和運營人員的工作量。這就是為什么該行業(yè)正在經(jīng)歷從單獨的網(wǎng)絡、應用程序和設備監(jiān)控工具向用于IT運營的人工智能(AI)或簡稱AIOps的轉(zhuǎn)變。