ALOps

随着效率和复杂度的提高，IT环境也变得异常复杂。最近向微服务和容器的转变进一步增加了已经在单个应用程序中使用的大量组件，这意味着在协调所有组件时面临同样巨大的挑战。

ITOps团队处理此类复杂性的能力非常有限，并且雇用更多资源来配置，部署和管理它们并不是很划算。

这是IT运营（AIOps）人工智能发挥作用的地方。在利用大数据，数据分析和机器学习来提供高水平的定制以及满足现代基础架构所必需的宝贵见解方面，没有什么比AIOps更加接近了。

如果您打算迈向AIOps，这是您应该知道的。

了解AIOps

随着自动化工具的出现，IT Ops团队意识到尽管效率有所提高，但这些工具仍无法基于数据进行自动化决策，因此即使在那时也需要大量的人工。

AIOps提供了一种将数据分析集成到IT Ops中的更精细的方法，以支持与组织目标一致的更具可扩展性的工作流。

AIOps用例

• 异常检测-这绝对是最基本的检测方法，因为只有在检测到数据中的异常后才能触发补救措施。
• 因果分析-要快速有效地解决问题，需要进行根本原因分析。 AIOps在这里起着举足轻重的作用。
• 预测—可以使用AIOps支持的工具对未来进行自动预测。例如，您可以了解用户流量的更改方式和时间，然后做出反应以解决该问题。

警报管理-实施智能补救，闭环补救，而无需人工干预。

在AIOps和DevOps之间绘制平行

DevOps带来了组织的文化转变，从这个意义上讲，AIOps的效果和影响非常相似。 AIOps正在帮助企业从连接的，分散的数据中发现整体洞察，从而实现决策自动化，从而使它们变得更好，更敏捷。

对于企业而言，摆脱传统的孤岛很重要，因为应该生成并使用数据时，要牢记整个公司（而不只是一个部门）的“可观察性”方面。

多亏了AIOps，典型的IT Ops管理员现在正转变为站点可靠性工程师的角色，以帮助他们更有效地利用信息并以更有效的方式解决问题。

尽管AIOps和DevOps都拥有使组织更好和提高生产力的相同目标，但AIOps可以通过减少妨碍生产力的噪声来提高DevOps的实践效率。例如，AIOps简化了来自各种平台的警报和通知，因此DevOps工程师可以更轻松地解决它们。可以肯定地说，AIOps可以轻松地补充DevOps工程师和企业的目标。

AIOps和时间管理

无论团队规模大小，组织总是会遇到最常见的问题，即在太短的时间内要做太多事情。

幸运的是，在这方面，AIOps可以为您做很多工作。从帮助您创建机器学习模型到处理数据以使其足够灵活以容纳新信息，AIOps可能只是您所需的附加值。

那些一直使用AIOps的人会知道训练有素的机器学习算法在获取和维护高质量数据中的作用。同样，“实时”在这里是流行语，因为大多数用例需要实时数据处理。

因此，例如，如果所讨论的用例正在检测异常，那么快速获取信息就很重要，这样就可以防止安全漏洞。这同样适用于所有要以最快的方式解决问题并解决问题的用例。

因此，高质量的数据仍然非常重要，尽管复杂，AIOps仍使之成为可能。企业从原则上理解数据分析的重要性，但发现难以信任和依赖它。毕马威（KPMG）的调查显示，有67％的CEO同意忽略计算机驱动模型或数据分析所提供的见解，主要是因为他们与自己的想法或经验不符。

AIOps的日益普及

拥有数据是一回事，而能够有效使用数据则是另一回事。尽管机器学习有很多希望，但组织需要使用弹性应用程序和更强大的自动化平台。

MarketsandMarkets预测AIOps平台的合并年增长率将达到34％，从而可以窥见其不断增长的需求。 AIOps帮助企业在不增加资源负担的情况下变得更灵活，响应能力更强，这一事实很快使其成为这个高度数字化时代的必备品。

AIOps入门

随着企业对AIOps令人难以置信的好处的转变进入启蒙状态，需要解决的问题是如何以与业务需求相适应的方式来接受它。以下是一些可以帮助您的事项：

了解人工智能和机器学习的基础知识，以便您更好地采用它。

确定您的人员执行的最耗时的任务，以及AIOps干预如何帮助减轻这种负担。尤其要寻找可以有效处理自动化的重复性任务。

避免一次做太多事情。从小处开始，从高优先级任务开始。获得良好的反馈后，请评估如何最好地利用该技术来解决其他领域和任务。

使用AIOps处理各种数据。毫无疑问，这可能需要比您想象的更长的时间，但是您需要查看更大的图景。另外，查看要评估的指标以及要用来定义成功的参数。基本原理是确保您的工作与组织目标完美契合。

从采用和成熟度的角度来看

IT领导者热衷于在事件中自动执行繁重的任务，同时降低可能非常重要的警报成本。服务中断和停机成本一直是大多数组织关注的主要因素。

在采用AIOps时，IT组织的目标可能会有所不同，但他们通常希望的是系统的整体可见性，以便更好地处理运营效率和生产环境。

让我们看一个五阶段的成熟度模型，该模型可以帮助组织确定其在监视和自动化过程中所处的位置。

AIOps适用于那些有长期目标并将其视为使用微服务驱动现代应用程序所需的更改。这将确保信息的流动，而不仅仅是改善流程，甚至可能改变它们以适应组织的当前观点和体系结构。

他们需要重新考虑如何感知整个堆栈，而不是仅从应用程序角度或从云团队或体系结构团队的角度来看。这对于使用微服务构建的应用程序尤其重要。企业需要通过重新设置操作功能来了解应用程序层上基础架构的功能，从而通过正确的数据流向应用程序开发人员提供必要的见解。

您所需要的只是不偏不倚地看待它，并想出它可以帮助您实现业务目标的多种方式。

最后的想法

尽管AIOps见证了企业的早期采用，但仍有一些企业不确定围绕它的炒作，并且想知道采用AIOps方式是否确实明智。但是，AIOps也许是释放全部潜力的唯一方法。

本文编译自 | dzone.com 译者 | Yafei

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