【.com快译】随着全球企业不断将日常运营向数字化运营转型，许多企业的内部数据呈井喷式增长。根据Gartner的一项调查，全球主要公司创建的数据量与上一年相比增长了2-3倍。然而，在数据呈指数级增长的同时，会引发所谓的“虚拟海啸”。不仅体现在数据将越来越难以管理和分析，还会增加企业IT运维人员的时间、精力和资金的投入。为了不让它们压垮主业，我们需要妥善处理它们，让企业数据不仅能帮助创建更好的模型，还能长期发挥其潜在价值。相应地，业界提出将传统的IT运维转变为AIOps，从而为企业提供更好的预测、分析和统计信息。可以说，通过面向未来的、可靠的、可扩展的、易于安装的AIOps，企业IT运营将得到极大简化。接下来，我就和大家探讨什么是AIOps？能为企业解决什么问题？市面上流行的AIOps方案有哪些？购买AIOps产品应该考虑哪些方面？什么是AIOps？AIOps，即：forAIforIToperations是应用人工智能技术来改善公司的IT运营。有时也称为IT运营分析(ITOA)。AIOps作为一种超现代的IT解决方案，于2016年由Gartner提出。AIOps可以使您的企业减少花费在冗余和重复IT操作上的时间和精力，让您专注于您的核心业务和产品。通过大数据、机器学习和智能分析，AIOps不仅可以自动化和增强您的IT运营，还可以基于大数据分析的执行为业务提供高度准确的预测和统计。这些传统的IT操作可能需要几个月的时间才能发现业务流程中的模式。另一方面，AIOps能够在几秒钟内创建有价值的分析并达到令人印象深刻的准确性。AIOps可以为您的企业解决哪些问题？随着业务的扩展，企业数据不仅在数量和类型上迅速增加，而且数据本身也变得极度动态和难以处理。显然，受限于传统的人工IT运维方式，他们往往无法持续、高效、准确地扫描数百万个数据字段，判断正确的数据模式，预测数据质量。通过使用AIOps，企业可以从以下几个方面受益：AIOps可以自动化大部分IT工作流，从而减少人力和时间开销。在CI/CD基础设施上，AIOps可以单独完成大部分重复性工作，从而减轻运维人员的负担。通过结合机器学习、智能分析和人工智能，AIOps可以确保您的业务报告和预测准确且有意义。人工异常检测和错误跟踪往往耗费大量时间，容易导致产品质量下降和业务损失增加。AIOps可以快速识别异常，提供早期警告，并跟踪错误以查明核心问题。此外，通过与AIOps的集成，企业可以实现重要业务部门的自动化，提高日常IT运营的性能和准确性。企业如何使用AIOps？如前所述，AIOps可以在极短的时间内使用尽可能少的资源，针对大量数据和复杂的数据类型，结合机器学习和智能分析，为业务提供更好的服务。更好、更可靠的预测和分析。下面，让我们讨论一些AIOps如何简化IT运维的实际例子。异常检测机器学习在识别数据异常等方面表现出色。它使用复杂的、经过调整的算法比较过去和当前监控的关键指标(KPI)。通过识别与非常规业务模式相关的事件和活动，AIOps可以快速检测异常，然后确定其来源。统计数据显示，实施AIOps的公司平均将事件调查时间缩短了70%到90%。可以说，异常检测的效率和准确性不仅可以为质量控制节省巨额资金，还可以为客户确保优良的产品质量。事件关联AIOps具有独特的能力来发现各个事件之间的关联。通过帮助了解一个因素如何导致另一个因素，AIOps使企业能够准确地追踪各种错误的根本原因。此外，AIOps还可以将相关事件分组，放入“命中列表”中。IT服务管理(ITSM)AIOps可以管理IT服务，包括产品设计、构建、交付、质量控制等。同时，作为ITSM人员的得力助手，AIOps可以为他们提供更好的行动计划和洞察力，从而提升公司的IT运营水平和服务效率。自动化传统的IT操作需要完全依赖IT人员手动测试和分析数据。如果参与处理的人员技能不同，那么他们的分析结果也会有所不同。另一方面，AIOps可以在没有任何人为干预的情况下协调并提供高质量的输出。使用AIOps的好处总的来说，得益于机器学习、大数据智能分析和人工智能的优势，AIOps可以为企业业务带来以下好处：减少停机时间：AIOps可以自动检测和修复错误，最大限度地减少停机时间。完整的分析和洞察力：AIOps结合了广泛的数据源，包括那些曾经被传统IT运营忽略的数据源，以创建更全面和准确的分析并提供更深入的洞察力。节省时间、金钱和资源：AIOps可以轻松自动地扩展企业的数据管控规模。改进服务交付：AIOps可以通过特定的监控方法提高产品交付的速度和质量。更好的错误预防：AIOps可以检测和发现错误模式和模式，并使用主动预测技术来防止错误发生和恶化。提高生产力：AIOps既可以显着减少人员的工作量，又可以创造更高效的环境。面向企业的AIOps解决方案AIOps虽然是一个比较新的解决方案，但是市场上已经有很多成熟的产品和大公司的解决方案，可以供企业选择和实施。其中包括：Splunk，行业领先的AIOps提供商。通过结合人工智能和机器学习，提供一致性数据聚类、分析、预测、事件管理、异常检测等服务。Splunk使组织能够通过完整的软件包更快地实施和交付IT运营。PagerDuty是另一个有用的AIOps产品。为了方便用户提取各种警报数据，它使用机器学习来减少噪音，对可操作数据进行分类，并利用自动化来解决各种事件。此外，它还提供特定的监控、关联和分析解决方案。该领域的知名公司和优秀的解决方案产品还包括：BigPanda、Moogsoft、AppDynamics、MicroFocus、Centerity、Zenoss、Kentik等。购买AIOps产品前应该考虑什么？在选择AIOps提供商和购买其产品之前，我们应该考虑以下因素：将来扩大。数据改进：AIOps解决方案应该能够帮助用户公司改进他们现有的数据。也就是说，AIOps应该能够将历史数据与实时数据结合起来，以便在企业收集大量数据时做出准确的预测。自学习：AIOps系统应该能够理解其目标数据并具有跟踪模式的能力。例如，它可以发现并记录各种危险模式，并在未来警告用户团队。易用性：凭借其易于使用的界面和平缓的学习曲线，用户企业的IT人员应该能够轻松地完全控制AIOps系统。总结综上所述，在日益数字化的浪潮中，AIOps可以为企业降低成本，提高预测的准确性，提供有价值的数据洞察，降低日常IT运营的成本和开支，为企业创造各种商机。可持续的数据模型。最后，希望这篇文章能帮助大家理解AIOps。原标题：AIOps新手指南，作者：MirAli
