随着世界努力应对冠状病毒危机的影响，行业组织正在寻找更好地管理竞争网络资源、不断增长的用户需求、复杂的故障排除挑战、数字化转型计划和新技术的方法。组织一直要求IT部门以更少的资源做更多的事情，而如今，IT管理员正专注于寻找有效的方法来改进网络，同时降低运营成本。许多组织倾向于使用专门的工具集或通过具有更广泛技能集的入门级工程师来实现这些目标。但很明显，在大多数情况下，企业应该考虑更全面、更基础的方法。在过去几年中，AIOps一直是简化IT运营的一种方式。本文将探讨机器学习(ML)和AIOps在现代网络管理中的作用，以及它可以帮助IT管理员转变网络以应对当今挑战的多种方式。根据Gartner的说法，AIOps结合了大数据和机器学习来自动化IT操作流程。它本质上是下一代IT运营，通过机器学习(ML)和人工智能(AI)得到增强。真正的AIOps技术由三个关键要素组成。第一个要素是在IT环境中提取各种有用数据的能力。这包括动态和静态数据，以及来自各种来源（流数据、数据包数据、API等）的实时和历史信息。第二个要素是它必须使用高级机器学习(ML)对所有这些数据源进行动态分析，以识别模式和相关性。这使得该平台能够关联大数据、确定根本原因，甚至提供预测和见解。第三个要素是AIOps技术允许组织在出现问题时主动响应。随着系统学习模式并变得更加智能，它应该能够通过自动化建议或应用补救措施。一些解决方案依靠统计处理来改善IT运营，但AIOps技术对这三个要素采取了更复杂的方法。网络工具的激增AIOps提供了从多维角度为网络建立准确基线所需的智能。那么组织需要容纳多少用户？他们通常在哪里工作？哪些应用程序和服务需要更多带宽，什么时候需要？跨这些类型的关键洞察力的自动化管理和监控可以为组织带来显着的好处。Teams提供了对潜在异常的更好可见性。这使组织能够在网络问题影响用户体验和底线之前变得更加敏捷和主动。它还使组织能够识别和消除网络资源中的浪费和低效率。使用AIOps，组织可以应用基于机器学习(ML)和人工智能(AI)的高级分析来自动执行IT团队通常管理的各种任务。这包括从持续监控到深入的故障排除程序的一切。最终结果是一定程度的自动化，降低了当前和未来团队成员的技能和培训要求，并使他们有时间花时间处理其他关键任务。网络工具的激增是AIOps技术可以为IT团队解决的另一大挑战。根据EMANetworkManagementMegatrends的一项调查，超过一半的网络运营团队使用4到10种工具。这些IT工具通常专门用于检查特定数据源并解决一组精确的问题。例如，应用程序性能监控(APM)解决方案通常无法有效解决网络退化异常问题，而IT基础设施管理(ITIM)工具难以解决应用程序停机问题。AIOps可以通过吸收不同的数据源和相关见解来帮助减少IT工具的扩散，从而提供一定程度的可见性，否则将需要多种工具和解决方案。这可以减轻IT团队在每天切换少量网络工具时面临的生产力挑战，同时减少对不必要的许可成本和指导要求等事项的需求。革命性技术AIOps还有许多其他好处。随着许多组织继续快速转向云服务，AIOps可以提供深入的网络可见性，以显着降低云迁移的运营风险。更高的敏捷性和灵活性释放了IT团队的时间和资源，可用于规划和执行更好地支持业务的数字化转型计划。此外，AIOps技术还可以通过更高级的网络可见性和洞察力支持更有效的DevOps规划和采用。简而言之，除了AIOps技术的这些好处外，它还可以促进和支持其他IT计划。一些组织仍然相对不愿意采用AIOps等早期技术。但有一件事是肯定的：IT部门迫切需要实现现代化，并拥有一条切实可行的途径来最大程度地减少时间和资源限制。AIOps是更自动化、更精简和更优化的IT管理方法的关键，可以帮助组织的团队更快、更有效地识别和解决网络问题。那些不确定自己在未来网络性能管理和IT运营中的角色的人应该考虑机器学习(ML)和人工智能(AI)用例如何迅速改变其他领域的发展，例如医疗保健和金融服务。考虑到这一点，可以肯定地说AIOps将成为未来几年最具革命性的技术之一。
