AIOps以其强大的性能受到业界的广泛关注和支持。已经有很好的理由证明，AIOps可能会为我们打开一扇新的大门。在AI的支持下，高效发现和处理基础设施运营领域的各种常见问题。AIOps（ArtificialIntelligenceandOperations）是指将AI算法引入IT运维，解决网络中不断增长的数据和复杂性问题，同时缓解IT预算吃紧带来的长期压力。AIOps解决方案使用与谷歌地图或优步的出行价格预测模型相同的机器学习和高级分析技术，可以帮助IT部门在用户感觉到甚至意识到故障之前完成预测和基础设施修复。在这样的AI自愈网络中，用户将享受稳定的性能体验，企业不再需要为了“维稳”而投入大量宝贵的IT资源。AIOps在确保无线网络的速度和可靠性方面尤为突出。如今，Wi-Fi已与供水、供电、照明等基本安全系统一起成为我们日常生活中不可或缺的一部分。在这个高度移动化、应用驱动的时代，企业也开始基于无线网络为消费者和内部员工设计和构建服务组合。因此，无线网络连接必须比以往任何时候都更可预测、可量化和可管理。换句话说，企业需要对流经无线网络的PB级数据建立更好的可见性，并基于由此获得的洞察力，实时、主动甚至自动地调整其基础设施，从而避免故障和影响用户体验的性能优化问题。企业如何使用AIOps作为实现这种新型自治网络的基础？让我们从以下五个优先事项开始。首先，选择真正的人工智能解决方案。与自动驾驶汽车和医疗诊断系统中的AI系统一样，IT运营中真正的AI解决方案必须能够随着时间的推移分析更多数据，以提高其智能并不断增强其自动监控和修复网络问题的能力。能力。当今市场上的许多人工智能解决方案本质上只是花哨的数据收集或数字运算产品。尽管他们可以高效地收集和分析统计数据，但实际使用的底层AI技术与自动驾驶汽车并不相同。因此，企业需要慎重考虑选择的AIOps平台，确保其包含以下要素：1.数据管道：支持从多个数据源获取数据；2.AI原语：将特定领域的专业知识添加到数据中的能力；3、数据科学算法库：在工具箱中提供深度学习选项；4.易于使用的用户界面：只有能够被业务人员快速使用的解决方案才是数据科学大众化的可行载体；5.对于CIO了解不同平台之间的差异并制定将AIOps纳入网络自动化的策略非常重要。二是数据协同。高质量的人工智能模型离不开干净、完整的数据。人工智能系统需要分析数据并从中学习各种特征。如果整个企业的WLAN、WAN、路由器、防火墙等要素之间不能实现数据共享和关联，就永远得不到准确可靠的模型解决方案。因此，企业必须消除整个IT堆栈中的所有数据孤岛，将多个不同的系统整合成一个统一的数据共享整体。第三，建立正确的技能组合。AIOps代表了IT人员的一大变革浪潮，从配置框命令行界面到用于从数据中获取洞察力的API编程模型，都在挑战内部员工以往的工作习惯。传统上，大多数网络管理员培训都侧重于配置硬件。但对于AIOps来说，这还不够。员工将需要更广泛的技能来从各种设备中获取数据，并将其转换为通用且可互操作的格式以供人工智能系统使用。首席信息官和其他企业高管当然需要了解其中的差异，并相应地调整他们的招聘、入职和再培训。总而言之，如果没有强大的开发技能基础，AIOps将永远不会有效。第四，了解AIOps与分布式软件云架构的紧密联系。人们熟悉的第一代云托管端点技术本质上是由具有嵌入式软件架构的本地控制器组成。虽然这种结构可以让无线网络的部署和管理变得更容易，但未来的自治网络需要一个分布式云软件架构的支持，保证我们可以随时添加新的AI模型。从这个角度来看，希望采用AIOps的企业需要推广一种分布式微服务架构，让新算法能够应用于网络的所有层级，从而实现跨部门的可见性，并快速实施修复和新功能。第五，拥抱云计算。虽然企业开始在销售、人力资源、财务等业务领域积极引入云元素，但网络层面的云化升级速度一直比较缓慢。CIO必须意识到云是AIOps的最佳合作伙伴。云计算提供了一个极其可扩展的基础设施，用于从无线网络数据中提取和推断可操作的见解。通过这五个基本步骤，企业有望充分发挥AIOps的强大威力，从而构建更易操作、更人性化的自治网络系统。
