AIOps：什麼、為什麼和如何？

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關於 AIOps 的一切指南：用例、優勢、挑戰、核心元素、AIOps 架構和未來。

自 Gartner 於 2016 年創造 AIOps 一詞以來，人工智慧已成為先進技術世界的流行語。AIOps 的目標是自動化複雜的 IT 系統解決方案，同時簡化其操作。

簡單地說，AIOps是一種轉型方法，它使用機器學習和AI技術來執行諸如事件關聯、監控、服務管理、可觀察性和自動化等操作。

藉助 AIOps，您可以收集和彙總從可觀察性和監控系統、不同應用程式或基礎架構生成的不斷增加的資料，過濾噪音以識別系統性能和可用性問題的事件和模式，並確定根本原因並經常自動解決它們或將警報傳送給 IT 團隊。

如果您不使用 AIOps 來完成該過程，那麼將很難與快速發生的技術創新一起執行。此外，如果您依賴傳統知識和舊系統，您的 IT 運營更有可能變得不可預測和不可擴充套件。

正如 Gartner 預測的那樣，到 2023 年，40% 的 DevOps 團隊可能會在其應用程式和基礎設施監控工具中實施 AIOps，以實現更好的平臺效能和功能。

AIOps 架構

AIOps 架構提供了有助於無縫整合企業監控、服務管理和自動化的方法和技術，以提供完整的 AIOps 解決方案。

AIOps 架構支援跨操作監控的洞察力。

如上圖所示，AIOps 在 IT 運營方面具有三個關鍵領域，即 Monitor（Observe）、Engage 和 Act。

與傳統的事件管理和監控工具不同，在

可觀察性方面，

基於機器學習的功能用於確保在滿足組織的監控需求的同時，無論其架構如何，都不會留下空白或盲點。

在可觀察性階段，發生的主要過程包括資料攝取、資料整合、事件抑制、事件去重、基於規則的關聯、機器學習關聯（包括異常檢測、事件關聯、根本原因分析和預測分析）、視覺化、協作和反饋。

AIOps

架構的參與部分與 IT 服務管理 （ITSM） 及其透過不同指標和功能處理流程及其執行的功能有關。

由於 Engage 部分處理服務管理的資料，它充當 ITSM 中發生的所有活動或操作的儲存庫，包括問題管理、配置管理、事件管理、變更管理、容量管理、可用性和服務級別協議。

在可觀察性事件中，指標、跟蹤和日誌充當主要資料；在 Engage 中，主要資料仍然圍繞在不同流程中的操作執行情況，其中資料是按需和實時分析的混合。

Engage 的主要階段包括事件建立、任務分配、任務分析、代理分析、變更分析、流程分析、視覺化、協作和反饋。

最後，在

Act

階段，實際的技術任務執行發生。該行為是執行所有技術任務的最後階段，例如變更執行、事件解決、服務請求執行等。在這裡發現的所有事件都得到解決，系統恢復正常狀態。

AIOps 是如何工作的？

您可以透過檢視支援其流程的技術元件（機器學習、大資料和自動化）來簡單地瞭解 AIOps 的工作原理。AIOps 在獨立部署時效果最佳，並提供一個集中式系統來協作收集和分析來自多個監控源的資料。

注意：

資料可以包括流式實時事件、網路資料、歷史性能事件、系統日誌和指標、事件相關或票務。

收集資料後，AIOps 實施機器學習和分析功能，以：

從大量資料中識別和分離重要的異常事件警報。

發現異常事件的根本原因並提出解決方案。

自動向運營分析師發出警報以及建議的解決方案。

根據問題的性質為異常事件建立補救措施並實時解決問題。

最後，基於分析結果，AIOps 的機器學習有助於調整演算法，甚至建立新演算法來確定早期階段的問題並提出極具影響力的解決方案。簡而言之，鑑於之前的結果，AIOps 模型繼續改進。

AIOps 的核心要素

說到這裡，你一定知道，AIOps 背後的 核心要素是大資料和機器學習。

為了理解這兩個術語，我們將在這裡更好地瞭解它們。

1。 大資料

由於 AIOps 從眾多資源中獲取資料，因此基於大資料技術構建 AIOps 平臺至關重要。大資料是指使用傳統軟體進行資料處理無法處理的複雜、龐大的資料集。它包含的資料種類更多、數量增加且速度快，也被稱為大資料的三個 V。

由於 AIOps 將來自不同來源的大型、複雜、多變的資料集整合到資料倉庫中，因此如果不使用大資料平臺，處理如此大量資料的速度可能會變得難以管理。

2。機器學習

AIOps 的第二個也是最重要的部分是機器學習，這是人工智慧的一個關鍵方面。機器學習的核心是研究人類行為，以使用演算法和資料來複制它們。當 ML 在獲取資訊以解決任務後實施時，它可以提供比人類本身更好的結果準確性。

同樣，ML 幫助 AIOps 平臺利用其能力來分析資料並檢測模式和異常，同時監控事件和實體。然後使用分析的資料來提供見解並找到根本原因警報。

AIOps 的好處和挑戰

AIOps 的主要優勢如下：

更高的系統可用性

：由於 AIOps 確保現代混合基礎設施的最大應用程式可用性，它已成為潛在的遊戲規則改變者。

在修復的同時更好地遵守 SLA

：與 IT 服務管理功能整合，AIOps 可以找到事件模式，識別有用的見解，並允許自動化解決方案。所有這些都減少了平均修復時間，同時超出了 SLA 合規性。

最小的人為錯誤

：由於 AIOps 自動化了 IT 團隊處理的大多數日常和迭代的操作任務，它同時減少了人為錯誤。

更好的自動化事件檢測

：AIOps 節省了大量時間，因為它透過引導事件分析來驗證事件，從而減少了由於偽事件而產生的噪音。

預測和憤怒預防

：AIOps 使用基本 KPI 來衡量運營績效，建立智慧建議以幫助IT 運營完成其目標。

成本最佳化

：成熟的 AIOps 系統可以透過將任務從人類轉移到演算法來有效地降低運營成本，從而引導人力資源將時間花在其他重要任務上。

更好的環境可見性

：使用 AIOps，企業可以識別機會、制定戰略決策並識別 IT 運營中的低效率。

AIOps 面臨的一些挑戰是：

困難的組織變革管理。

不匹配的期望。

剛性過程。

資料可用性和監控困難。

缺乏領域輸入。

不準確的預測分析。

由於資料漂移，歷史資料的最低準確度。

難以理解機器學習。

AIOps 的用例

眾所周知，AIOps 旨在收集和分析 IT 運營資料。AIOps 的一些流行用例是：

異常檢測

AIOps 不斷分析資料並將其與有助於檢測潛在問題的歷史事件進行比較。

事件事件關聯

您可以將 AIOps 用於事件事件關聯，因為它可以快速處理和分析事件資料，同時在問題失控之前提供解決方案。

預測分析

除了早期錯誤檢測外，具有資料收集和分析功能的 AIOps 還可以幫助機器學習演算法瞭解當前和歷史資料趨勢，同時提供對未來結果的可行見解。

數字化轉型

隨著 AIOps 從 ITOps 中消除新技術的複雜性，創造了一個不受限制的轉換的新空間。它可以幫助組織利用靈活性來實現新的進步來處理他們的戰略目標。

根本原因分析

人們還可以使用 AIOps 透過關聯大量資料點、跟蹤事件模式等來分析根本原因。AIOps 的根本原因分析可幫助企業及其使用者更有效地識別和解決問題，從而改善客戶體驗。

雲採用/遷移

藉助 AIOps，可以清楚地瞭解雲採用和遷移正在轉變的相互依賴關係，從而最大限度地降低與這種轉變相關的風險。

AIOps 的未來

鑑於技術的進步，大多陣列織正在從傳統基礎架構轉變為在虛擬化環境中執行的動態基礎架構，可以根據需要進行重新配置和擴充套件。

但是，正如我們所知，這些系統往往會無休止地生成大量資料。甚至 Gartner 也表示，IT 基礎設施更有可能每年建立兩到三倍的運營資料。

毋庸置疑，傳統解決方案無法跟上這樣的資料量，無法對周圍環境中的事件進行分類或關聯資料以提供對 IT 運營的實時分析和洞察以滿足客戶需求。

但是，由於 AIOps 在分析資料、提取異常事件或自動向 IT 團隊發出警報時提供對整個基礎架構的依賴關係和效能的可見性，它成為現代組織的最佳解決方案。

毫無疑問，AIOps 是利用現代機器學習和大資料以及其他高階分析技術的平臺，透過找到問題的根本原因並提供推薦的解決方案，透過動態、主動和個性化的洞察力來改進 IT 運營。