自拍偷在线精品自拍偷,亚洲欧美中文日韩v在线观看不卡

準(zhǔn)備好迎接 AIOps 時(shí)代

數(shù)字化轉(zhuǎn)型
隨著技術(shù)的進(jìn)步,企業(yè),無論大小,都必須將自己轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字公司。轉(zhuǎn)型不再是“選擇”的問題;相反,它是關(guān)于“如何”推進(jìn)過渡。這就是 AIOps 的用武之地。

將組織轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字公司會(huì)遇到很多挑戰(zhàn)。缺乏專門的 IT 技能、組織變革管理、不斷變化的客戶需求和混合環(huán)境只是其中的一小部分。企業(yè)需要增強(qiáng)其 IT 運(yùn)營(yíng)(ITOps)以應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)并滿足客戶期望。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型:AIOps 之路

未來,ITOps 將結(jié)合算法和人工智能,使 IT 系統(tǒng)的性能變得透明,并幫助他們提供無縫體驗(yàn)。

“AIOps 對(duì) IT 運(yùn)營(yíng)的長(zhǎng)期影響將是變革性的?!?—— Gartner

AIOps 對(duì)于成功的數(shù)字化轉(zhuǎn)型至關(guān)重要,可以幫助系統(tǒng)以現(xiàn)代業(yè)務(wù)所需的速度運(yùn)行。反過來,這將確定公司獲得和保持市場(chǎng)領(lǐng)先地位的速度。

現(xiàn)代 AIOps 技術(shù)在本地、云端或混合環(huán)境中提供 IT 基礎(chǔ)架構(gòu)。它們的自動(dòng)化使開發(fā)人員能夠?qū)W⒂谠O(shè)計(jì)下一代業(yè)務(wù)應(yīng)用,而不必?fù)?dān)心底層基礎(chǔ)設(shè)施。

什么是 AIOps?

AIOps 結(jié)合人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來分析 IT 運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)。這是將人工智能應(yīng)用于 IT 運(yùn)營(yíng)的過程。它可以幫助組織主動(dòng)檢測(cè)錯(cuò)誤,還可以幫助運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)在問題影響最終用戶之前預(yù)防問題。

傳統(tǒng)的 IT 管理技術(shù)已經(jīng)無法應(yīng)對(duì)數(shù)字化業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。當(dāng) Gartner 創(chuàng)造 AIOps 一詞時(shí),該公司預(yù)測(cè) IT 運(yùn)營(yíng)過程將發(fā)生重大變化,組織管理其 IT 生態(tài)系統(tǒng)的方式也會(huì)發(fā)生巨大變化。

AIOps 平臺(tái)使用大數(shù)據(jù)。他們從各種 IT 運(yùn)營(yíng)和設(shè)備收集數(shù)據(jù),以自動(dòng)識(shí)別和實(shí)時(shí)響應(yīng)問題,同時(shí)仍提供傳統(tǒng)的歷史分析。然后,AIOps 使用機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)組合的 IT 數(shù)據(jù)執(zhí)行綜合分析。

結(jié)果是自動(dòng)化驅(qū)動(dòng)的洞察力驅(qū)使持續(xù)改進(jìn)和修復(fù)。AIOps 支持基本 IT 功能的持續(xù)集成和部署 (CI/CD)。

AIOps 的范圍是什么?

開始使用 AIOps 最初似乎具有挑戰(zhàn)性,因此最好采取循序漸進(jìn)的方法。我們需要從識(shí)別和理解 IT 運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)開始。 AIOps

的核心是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。因此,它需要訪問所有相關(guān)的操作數(shù)據(jù),包括非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、日志、指標(biāo)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、API

輸出和設(shè)備數(shù)據(jù)。還需要結(jié)構(gòu)化的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),例如數(shù)據(jù)庫、社交活動(dòng)和其他關(guān)系數(shù)據(jù)。 AIOps 平臺(tái)處理的相關(guān)數(shù)據(jù)越多,他們的預(yù)測(cè)就越準(zhǔn)確。

企業(yè)需要了解他們的數(shù)據(jù)如何幫助他們解決最大的問題,無論他們身處哪個(gè)行業(yè)。他們應(yīng)該實(shí)施 AIOps 來回顧他們過去的失敗,并確定哪些數(shù)據(jù)將幫助他們找到解決方案。

數(shù)據(jù)分析可用于查找中斷或系統(tǒng)變慢的根源。然后 AIOps 平臺(tái)可用于檢測(cè)常見問題及其補(bǔ)救措施。企業(yè)可以使用收集到的結(jié)果來實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI,以進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和自動(dòng)響應(yīng)。這整個(gè)過程幫助公司推動(dòng) AI 成熟,有效地修復(fù)錯(cuò)誤,避免停機(jī),提高效率。

圖 1:AIOps 平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)對(duì) IT 運(yùn)營(yíng)監(jiān)控 (ITOM) 的持續(xù)洞察(來源:https://www.gartner.com/en/documents/3971186)

圖 1:AIOps 平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)對(duì) IT 運(yùn)營(yíng)監(jiān)控 (ITOM) 的持續(xù)洞察(來源:https://www.gartner.com/en/documents/3971186)

為什么 2022 年需要 AIOps?

隨著企業(yè)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型,應(yīng)用程序和系統(tǒng)架構(gòu)變得非常先進(jìn)。我們可以通過以下幾種方式見證這種復(fù)雜性:

  • 組織正在從傳統(tǒng)的應(yīng)用架構(gòu)轉(zhuǎn)移到云原生、靈活和基于微服務(wù)的容器化應(yīng)用堆棧。
  • 這些應(yīng)用也部署在本地、混合、公共和私有云平臺(tái)上。

隨著應(yīng)用和 IT 環(huán)境的擴(kuò)展,它們會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。 IT 運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)因無法管理的數(shù)據(jù)而筋疲力盡。但是,人工智能可以處理大量數(shù)據(jù)。隨著數(shù)據(jù)量的擴(kuò)大,將人工智能納入 IT 流程的機(jī)會(huì)要大得多。

異常檢測(cè)、分類和預(yù)測(cè)都可以通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型來完成,這些模型擅長(zhǎng)分析海量數(shù)據(jù)并提供分析。AIOps 的許多功能可幫助公司通過交互式儀表盤提供良好的用戶體驗(yàn)。

實(shí)施 AIOps 的企業(yè)報(bào)告了諸如無縫體驗(yàn)、更低的運(yùn)營(yíng)費(fèi)用、更快的客戶服務(wù)、更短的平均解決時(shí)間和更少的停機(jī)時(shí)間等好處。 AIOps 通過基于預(yù)測(cè)分析做出堅(jiān)定的決策來支持 IT 運(yùn)營(yíng)。

最后一點(diǎn)

AIOps 是 IT 運(yùn)營(yíng)分析(ITOA)的下一步。 人工智能、認(rèn)知技能和 RPA(機(jī)器人流程自動(dòng)化)用于在基礎(chǔ)設(shè)施或 IT 運(yùn)營(yíng)問題成為問題之前自動(dòng)修復(fù)它們。 自我修復(fù)系統(tǒng)是 AIOps 的最終目標(biāo)。

責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: Linux中國
相關(guān)推薦

2018-08-31 06:02:40

物聯(lián)網(wǎng)IoT互聯(lián)網(wǎng)

2021-08-23 14:56:15

RAN5G網(wǎng)絡(luò)

2019-06-23 17:27:25

物聯(lián)網(wǎng)IOT技術(shù)

2011-05-25 10:15:47

開源

2013-12-31 10:42:31

網(wǎng)絡(luò)虛擬化

2012-07-04 17:26:58

微軟Windows 8

2011-05-25 17:08:29

ibmdwLinux

2016-11-21 17:39:08

云計(jì)算

2024-04-29 10:33:18

人工智能Nvidia 技術(shù)AI

2014-07-03 09:41:07

IT安全數(shù)字業(yè)務(wù)Gartner

2023-10-18 15:14:07

人工智能AI

2022-07-01 10:56:59

400G以太網(wǎng)

2015-01-07 10:45:05

Dockerkubernetescontain

2018-10-11 17:43:15

人臉識(shí)別人工智能AI

2012-03-09 13:40:28

大數(shù)據(jù)

2019-04-18 15:32:45

Serverless騰訊云TVP

2018-10-16 18:26:52

人工智能AI

2021-07-14 17:13:01

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)安全OT安全工控安全

2011-08-30 09:28:36

編程

2020-09-10 11:39:41

云時(shí)代
點(diǎn)贊
收藏

51CTO技術(shù)棧公眾號(hào)