发生在基础设施和网络层面的问题，必须以闪电般的速度解决。随着全球经济体系乃至社会结构的数字化转型，对活动管理能力的需求日益迫切。但是，虽然现代应用程序可以快速响应客户需求，但它们自身的更新和修复提出了新的速度要求，也给基础设施的可靠性带来了巨大压力。一旦出现性能问题甚至数字服务中断，对现代应用的影响比传统应用更为严重。在管理基础架构可靠性方面，选择正确的工具是实现目标的重要先决条件。对于站点可靠性工程师(SRE)和其他员工来说，相当多的云原生方法确实过于复杂而无法理解。因此，除了良好的可见性之外，他们还需要培养确定问题优先级、快速发现故障并修复它们的能力。AIOps的意见也在这里。随着软件和基础设施资产的快速扩张，AIOps可以自动检测环境中的异常，为团队提供必要的安全支持，确保在问题变得更大更复杂之前及时解决。值得注意的是，随着应用和基础设施的蓬勃发展，AIOps也开始成为站点可靠性工程极其重要的工具。可高效吸收观察数据、参与数据、第三方工具数据，判断系统运行状态，确保系统处于最佳状态。然后将算法和机器学习工具集成到数据中，以帮助团队识别和诊断问题，丰富有关现状的情报，甚至有望实现自动化并有效地响应事件。着眼于真实场景，以下5种AIOps应用方法值得关注：方法一：检测事件这也是AIOps扩展工具包的核心用例，帮助团队快速发现问题。人工智能和机器学习可以自动梳理异常迹象，然后利用学习结果观察系统和基础设施的运行状态。通过这种自动化方法，AIOps可以发现预警信号并帮助运营团队在客户体验受到影响之前进行干预。方法2减少和消除噪音长期以来，警报疲劳一直是事件响应中的一个主要问题。不断涌现的警报往往会麻痹员工的神经，让人看不清真正紧急的事情。理想情况下，我们需要确切地知道哪些警报的优先级较低以及哪些警报相互关联。AIOps关联、简化和优先级警报，消除警报疲劳并帮助团队有效地处理对可靠性构成最大威胁的故障。方法三结合背景突发事件往往非常混乱，形势瞬息万变。过多的信息会导致团队迷失方向，因此为运营人员提供背景信息以帮助他们找到正确的方向非常重要。AIOps可以自动映射事件并建立全面的理解。除了理解之外，上下文信息在事件解决中也起着重要作用。方法四提高智能化水平AIOps是持续开发的有效工具。过去的经验、现在的使用方式和用户的反馈共同为AIOps提供了很好的训练数据，进而帮助我们识别和预防过去发生过或比较相似的问题。随着信息的不断积累，模型的智能将不断增长，最终提供更有针对性的关联、洞察和建议。方法5集成数据并统一团队来自任何来源的事件数据将与企业现有的事件管理工具和工作流集成在一个地方。输入的数据越多，机器学习模型训练得越多，产生有针对性的高使用率结果的机会就越高。AIOps解决方案可以摄取数据，通过上下文丰富数据，并将结果传达给相关团队或响应者，供各种事件管理团队使用。基于此，团队将不必浪费时间在不同工具之间切换。对于还没有开始使用AIOps的组织来说，这项工作听起来让人不知所措。是的，AIOps确实有一定的门槛，但是已经有很多实用的标准可以帮助我们更轻松地跨越这些门槛。首先，考虑最适合您需求的用例。缩小您的思维范围，从小处着手，学习，并在测试中成长。第二，确保工作流程的透明。人天生就是抗拒变化的，所以我们必须破开谜团，让AIOps呈现出清晰明了的形象。最后，为包含AI和ML元素的新IT操作系统做好准备。今天，越来越多的组织正在采用AIOps技术来支持他们的操作系统，相信它最终会成为颠覆传统运营理念和思维的主流解决方案。
