从叫车算法到使用AI机器人的客户服务，AI正在被用来改进各种现代服务。AIOps代表智能运营，它指的是一个多方面的技术平台，它利用分析和机器学习来自动化和增强IT运营。AIOps通过利用和收集来自一系列IT运营工具的大量不同数据来发挥作用。它这样做是为了实时检测和响应问题，同时提供传统的历史分析。如果使用得当，AIOps有很多好处，其中包括消除噪音和干扰。这意味着更快地发现问题和解决服务问题。AIOps还可以消除信息孤岛，并提供对整个IT环境的全面可见性，包括基础设施、网络应用程序和存储。(1)人员在实施AIOps时，重要的是要确保您拥有了解该技术及其如何应用于您的业务的相关技术人员。您可能很幸运地雇用了已经熟悉该概念的人。但是，雇用更多具有数据科学和自动化专家的员工会很有用，即使他们是远程办公。使用市场上最好的员工管理软件系统可以更轻松地为这些特定角色寻找合适的员工。(2)传播有关AIOps的最佳业务管理技巧之一是确保每个受影响的人都知道您打算进行的更改。不仅应该通知您的用户社区，而且每个将受到系统大修影响的人也需要知道它将如何改变他们的角色。例如，您可以通过举办网络研讨会或举办研讨会来传达这些变化，例如如何理解系统的实施及其好处。(3)了解AIOps的功能确保您了解系统的功能是什么以及您希望通过实施该系统达到什么结果。企业寻求的常见结果是异常检测、事件关联或警报和通知抑制。强调寻求员工可以快速注册的结果，让您的团队对其有效性充满信心。AIOps实施应该使您的业务更加成功，了解它们如何帮助您的业务是关键。(4)测试和监控在一个小的、微不足道的工作负载上配置和启动一个系统会让你了解它的可行性而不会有损坏的风险。如果通知机器学习的配置需要长时间工作，则可能值得重新评估其对您的业务的有效性。在此阶段，IT操作员应该能够看到系统如何与收集的数据交互，并生成有关如何改进系统的指导和分析。这是在扩展到更大的云规模数据集之前要实现的重要一步。(5)指导系统IT运营人员将能够定义AIOps系统应该能够快速处理的某些可预测的例行功能。为系统赋予这些任务不仅展示了系统如何有效地完成补丁更新等任务，还展示了系统如何为操作人员节省时间。(6)安装假设各种测试场景的结果良好，您应该将系统部署到更广泛的网络中。如果您仍然不确定您的AIOps系统是否值得使用，您可以在初始阶段以测试模式运行系统。这应该确保输出准确，并且您的用户群对结果感到满意。此外，考虑将AIOps与数据质量软件结合起来是否是个好主意。这些软件可以帮助进行数据分析和数据挖掘。(7)评估和改进几周过去后，您和您的团队必须在实现您为系统引入设定的目标的背景下审查系统的有效性。这包括可衡量的指标，例如注册系统错误的减少。它还意味着进行调查并记录客户反馈。一般来说，AIOps应该意味着你可以从数据中提取更大的价值并改进服务。总结AIOps是一种不断发展的工具，可以帮助您的企业节省时间和金钱，并提高绩效。但是，如果不实施经过深思熟虑和衡量的方法，就不能指望它会立即产生结果。
