如何通过AIOps将智能注入IT运营云平台、托管服务提供商和正在进行数字化转型的组织开始受益于新兴的IT趋势：使用人工智能驱动的IT运营技术来自动监控和管理其IT产品组合。这种称为AIOps的新兴实践可以帮助公司在对运营、客户和利润产生负面影响之前防止潜在的停机和性能问题。但更高级的部署已经开始使用AI系统，这些系统不仅可以识别问题或在问题发生前进行预测，还可以通过智能、自动化的缓解措施对事件做出反应。但AIOps到底是什么，今天的组织如何使用它？在这里，我们深入探讨了人工智能辅助IT运营的技术、战略和挑战。什么是AIOps？AIOps是一种新兴的IT实践，可以将人工智能应用到IT运营中，帮助组织智能地管理基础设施、网络和应用程序，以获得相应的性能、弹性、容量和正常运行时间。在某些情况下，还包括安全性。通过将传统的、基于阈值的警报和手动流程转变为利用人工智能和机器学习的系统，AIOps使组织能够更好地监控IT资产并在负面事件和影响发生之前预测它们。Carhartt的CIOJohnHill在三个主要领域利用了这家工作服零售商的AIOps：包括服务管理、绩效管理和IT自动化。得益于智能监控，Carthartt现在可以在问题影响用户或客户之前发现问题。“这是一个自动监控的环境，可以帮助您了解正在发生的事情，然后您可以根据这些指标采取行动，”他说。“以前，您会根据出现故障或无法正常工作的迹象”来了解何时需要进行修复——但在您了解这些事件之前，它们可能会降低客户体验。AIOps用例AIOps可能已经在您的IT产品组合中发挥作用，您甚至都不知道。高级CRM或ERP系统通常具有内置的智能管理。大多数主要的云平台也使用机器学习——即监控和管理工具。但依赖点解决方案中的内置功能仍然有其缺点。在AIOpsExchange调查中，65%的IT组织表示他们仍然依赖孤立的、基于规则的或无法满足整个IT环境需求的监控方法（无论是否智能）。此外，根据BigPanda最近的一项调查，42%的IT组织为其IT环境使用10多种不同的监控工具。Carhartt就是这样开始AIOps的。“以前，对于不同的环境，我们必须独立监控它们，”希尔说。为了管理这种复杂性，Hill选择在两个平台上结合监控，首先使用AppDynamics进行应用程序性能监控，然后添加Turbonomic来监控Carhartt的基础设施。公司网站在黑色星期五和网络星期一期间的性能问题迫使公司做出改变。但当公司发现问题时，客户已经感觉到服务质量下降，希尔说。自Carhartt于2017年秋季部署AppDynamics以来，黑色星期五和网络星期一高峰期间从未发生过中断。“我们取得了创纪录的增长，”他说。“我们的增长速度是行业的两倍，而且我们没有遇到过我们以前经历过的任何中断或性能下降。”Carhartt在2019年初添加了Turbomency，用于本地和云端的资源管理。他说，使用新系统后，利用率已从70%提高到92%。“这为我们节省了25%的基础设施成本。”增加的利用率要求无需人工干预即可自动处理，而容量减少仍需要人工批准。“当它发现我们遇到容量挑战时，它会向ServiceNow提出更改请求，”Hill说。“当我们的容量变得过高时，它还会在ServiceNow中创建一个票证，有人会先查看它。这只是一个快速回顾-单击一次。此时不需要自动化。”该公司的下一步是自动化业务任务，例如使用文本识别和自然语言处理来处理客户订单。采用AIOps据Gartner称，到2023年，40%的公司将使用AIOps来监控应用程序和基础设施。无论如何，AIOps的采用仍处于起步阶段。波士顿咨询集团董事总经理兼合伙人AkashBhatia表示，根据LoomSystems2019年的一项调查，到目前为止，只有5%的公司实施了AIOps。影响AIOps采用的因素之一是市场上的供应商太多。“这太过分了。根据LoomSystems的一份报告，59%的公司仍处于探索阶段，客户仍在努力确定他们提供的产品。此外，Bhatia还表示，很多厂商只提供了AIOps的一部分，比如应用程序性能监控、基础设施管理，或者网络性能监控和诊断。但他补充说，随着技术的成熟，市场已经出现整合迹象。国际数据公司(IDC)预测，被称为运营分析的AIOps市场将从2018年增长到2018年。大部分增长将来自AIOps即服务，到2023年将从29亿美元增长到45亿美元。StephenElliot，IDCAIOps计划分析师兼副总裁表示，虽然AIOps通常与企业软件平台或云服务捆绑在一起，但大型企业开始将AIOps作为单独的预算项目进行投资。“他们意识到自己身处多云世界，”他说。“他们正在进行敏捷转型，他们拥有DevOps团队，他们意识到他们必须加快步伐，复杂性正在增加。”AIOps的价值主张利用AIOps的公司已经开始理解从执行分析和对自己做出决定的系统进行预测。是时候开始自动化了。“他们需要能够收集大量信息、应用分析、减少噪音、更快地识别和解决问题的工具，”Elliot说。自动化还需要更好的AIOps集成。可能会导致应用程序性能问题由软件问题、网络问题或硬件问题引起。在多云环境中，根本原因可能在一个云、另一个云或多种因素的组合中。如果您的AIOps基础设施支离破碎，找到并修复问题的根源AIOps提供商ScienceLogic的首席执行官DavidLink说：“然后你又回到了正面交锋，每个团队都有自己的工具。”，您无法以这种方式扩展业务。与此同时，像Carhartt这样已经部署了AIOps的公司发现他们的投资正在获得回报。根据企业管理协会的一项调查，使用AIOps的企业中有81%报告了积极的投资回报。事实上，42%的人表示AIOps的价值“大大”超过了成本。根据EMA，AIOps的六个最常见用例是跨域应用程序基础设施和性能、容量管理和基础设施优化、DevOps和敏捷、客户和最终用户体验管理和业务调整、成本管理和变更管理。AIOpsCincinattiBell的CBTS子公司是收入来源，它为企业客户提供通信服务。CBTS过去代表“CincinnatiBellTechnologySolutions”，但随着公司扩展到其他地区，它现在代表“ConsultingBuildTransformationSupport”，公司首席创新官JoePutnick说。他说，添加AIOps对于帮助缩短反应时间至关重要，现在它是新的商业机会来源。例如，Putnick说，在公司转向AIOps之前，将客户设备安装到CBTS监控、管理和计费系统中可能需要数小时、数天，甚至是“无穷无尽”的时间。“现在我已经将服务时间从5小时减少到2分钟，”普特尼克说。“当我说供应时，我指的是整个IT服务管理和事件管理系统的全面供应。我知道数据会很强大。”该公司还使用AIOps来分析使用模式和自动响应。“我们正在应用AIOps来预测哪里需要容量，这样我们就可以保持最长的正常运行时间和最大的客户满意度，”他说。Putnick说，AIOps帮助CBTS从每月不到40个站点增长到每月500多个站点，每个站点的用户数量大致相同。CBTS结合使用了AWS构建的工具、ServiceNow中的自定义编码应用程序、自定义机器学习和自适应算法，以及ScienceLogic的AIOps工具。下一步：为客户提供增值服务。例如，CBTS为其客户提供了一个客户服务聊天机器人，该机器人可以变得更智能，并且可以利用其AIOps系统提供的数据、分析和预测做出更快的响应。AIOps和托管服务提供商但是要看到AIOps的全部潜力，您不应该只关注托管服务提供商(MSP)行业。“这可能是目前市场上最大的一块，”数字服务咨询公司Nerdery的数据科学主管贾斯汀里奇说。“他们肯定会在力所能及的地方投资于算法支持。他们知道，在硬件之外，他们最大的支出是人力资本。“对于MSP，AIOps意味着更高的效率、更低的成本和更快的解决时间——所有这些都是该领域的重要竞争优势。”总部位于圣何塞的MSPNetEnrich战略与运营高级副总裁RaghuKamath说。现在，我们超过50%的客户都在使用AIOps平台。“对于NetEnrich来说，最明显和最直接的好处之一是噪音的减少。误报会给员工带来不必要的工作，并缩短客户的响应时间。”最终，我们检测到并按时采取行动的响应增加了——在实施AIOps之后，我们的平均修复时间减少了至少30%，”Kamath说。“随着AIOps变得更加成熟并引入更多推理模型，它将继续增长。“因为NetEnrich在许多不同的客户环境中使用AIOps，Kamath对这项技术有自己独特的看法。首先，他发现环境越同质，部署AIOps就越容易。”当你开始集成所有这些时，当你有不同的环境时，它会变得更加复杂，”他说。此外，使用公共云基础设施的客户将有一些优势，因为环境更加一致。然而，对于云提供商来说，开放他们的系统，偶尔会遇到障碍。“然而，公共云供应商正在改变他们的立场，”他说，“如果你看看两年前到现在的数据，情况要好得多。”“将AIOps用于遗留应用程序和硬件是一项棘手的业务，”Kamath说。“如果没有足够的日志，就很难推断出任何东西。这就是为什么我们鼓励我们的客户加速他们的数字化转型并使他们的应用程序现代化。”
