AIOps入門

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幾年前，Gartner 首次使用“AIOps”一詞，當時他們預計ITOps流程將發生重大變化。它是一種正在發展的解決方案，將從根本上改變IT生態系統的管理方式，並基於人工智慧技術。

此後，IT行業的發展表明Gartner的預測是準確的。AIOps正越來越受歡迎和使用。企業正在使用這項新技術來提高正常執行時間、節省勞動力成本和處理不斷增長和增長的數字資料量。

什麼是AIOps？

AIOps是指在IT運營中使用資料科學和機器學習(ML)。AIOps解決方案利用大資料和ML能力的優勢來增強關鍵的IT運營任務，包括效能分析、管理和監控。

AIOps解決方案收集和分析組織IT網路產生的海量資料。然後，他們以有用、易於理解的方式提供資料。根據Gartner的資料，到2023年，30%的大型企業將使用AIOps解決方案來管理其基礎設施和應用程式，高於2018年的5%。

AIOps 的動機

AIOps是IT運營分析發展演變的下一個階段。以下幾種趨勢正在推動這種轉變：

• ITOps 需要處理資料呈指數級增長。效能監控平臺正在努力應對比以往任何時候都多得多的資料。物聯網裝置、API、應用程式以及數字和機器使用者的數量有所增加，使得手動流程難以組織和分析資料。

• 人類無法再管理IT環境的規模。過去的IT管理實踐需要人工干預和體力勞動。這已經不再足夠了。當人工監控不再可行時，人工智慧和機器學習(ML)支援就發揮了作用。

• 需要快速解決網路和基礎設施問題。隨著越來越多的公司實現運營自動化，IT成為企業至關重要的基本要素。客戶需要最佳效能，而且標準也在不斷提高。這意味著企業必須在IT問題出現時立即解決它們，理想情況下是在終端使用者意識到問題之前。

在開始使用AIOps之前，重要的是要注意，計算機並沒有取代人類。ITOps管理確實超出了人類的能力範圍。當然，為了管理永無止境的資料湧入，企業將需要AI、ML、大資料和自動化。但是，人們對這些流程至關重要，儘管是具有新技能組合的新工作中的人。

開始使用 AIOps 時需要注意的幾點

您的公司準備使用AIOps了嗎？釋放任何IT突破的全部潛力無疑將涉及學習曲線和一些反覆試驗。但要相信這種方法。最終，這不僅是值得的，甚至可能是公司成功的關鍵。

以下是我們關於開始使用AIOps 的最佳建議，以幫助您充分利用它。

• 技巧1 - 快速行動 - 即使您的公司沒有即將進行的AIOps專案，也請立即熟悉AI和ML的能力。優先順序可能會瞬息萬變，AIOps知識很快就會成為一個關鍵優先事項。

• 技巧2 - 仔細選擇您的初始測試用例 - 在實施像AIOps這樣具有革命性的東西時，從小處著手。選擇一個小型測試用例，然後從中學習並進行調整、修改和改進。在這種情況下，負面結果不會太嚴重。

• 技巧3 - 展示您的專業知識 - 一些人可能會抵制變化。您有責任透過展示您的專業知識、概述基本方法和確保優勢清晰地為領導和同事解釋AIOps的神秘之處。制定具體的策略來彌補您發現的任何經驗或技能差距。

• 技巧4 - 嘗試新事物 - 最好的AIOps系統允許自定義。立即嘗試不同的功能和設定。檢查您最大限度地提高AIOps對公司價值的選項。

AIOps 在實踐中

AIOps可以在實際環境中解決哪些型別的問題？讓我們來看看幾年前的一個案例。

澳大利亞的兩家大型雜貨店報告了極端的技術問題。事實上，情況非常嚴重，他們別無選擇，只能在嘗試解決問題的同時關閉許多門店。

這些企業在停業期間遭受了收入損失。此外，他們的聲譽也受到了嚴重打擊。顧客感到不滿。不過，誰能責怪他們呢？

這些都是 AIOps 可以更快地檢測、識別和解決的那種災難性中斷。許多中斷可以完全避免。

為什麼 AIOps 如此重要？

AIOps對於成功的數字化轉型至關重要。此外，對企業敏捷性的需求產生了一個不受歡迎的複雜副產品，使得人們很難跟上步伐。雖然執行敏捷性創造了更短暫的IT工作負載和流程狀態，但敏捷性對於業務創新和客戶體驗至關重要。

分散式架構、多雲、容器和微服務等重大進步產生的眾多多維資料流產生了過多的噪聲，並阻礙了IT識別和解決服務故障的能力。

AIOps 的未來

類似於程式設計或指令碼語言中的方法或函式，Terraform 的模組使開發人員能夠捆綁和重用常見功能。透過提高可讀性和將基礎設施組織成邏輯部分，模組還可以促進專案。此外，在團隊之間共享模組並將它們原始碼到其他 Terraform 專案也很簡單。

• 資料將成為業務的關鍵，並提供貨幣化機會。

• 增強的使用者體驗，因為客戶可以輕鬆地自助服務。

• 當敏捷性擴充套件到內部業務流程時，DevOps 將得到發展。

• 由於提高了生產力，從而減輕了員工的繁重工作，並使他們能夠專注於更有意義的成就，從而降低了支出。

結論

總而言之，在高科技未來的發展中，AIOps 將發揮巨大作用。