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什么是AIOps(第一期)
2021/09/22

由于IT技术的发展,几乎所有行业对应IT技术的使用率都得到了显著的提高。不断增长的业务需求增加了企业对于部署、管理和快速迭代的新型业务模型的需要,这种基于IT技术发展的模式,正在重新定义企业IT运营管理。

数字终端、监控数据和应用系统的增加也同样增加了企业所生成的数据量,这将为企业带来两项挑战:

  1. 使用标准的管理体系难以融合复杂多样的系统
  2. 随着系统服务的增加在应用运行过程中系统的噪点数据会显著增长,从而导致较高的错误误报。

这些问题导致在企业IT领域产生了新的技术方向:“AIOps”——智能运维

AIOps正在迅速成为企业IT管理的一项重要选择,他可以为企业提供完整的IT管理体系建设。

然而现在AIOps仍然是一项相对较新的技术,围绕该技术的功能和用途也随之增多。

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什么是 AIOps?为什么选择 AIOps

首先,我们来说明一下AIOps是什么,以及它在当今的企业IT环境中为什么如此重要。

AIOps是指利用AI和机器学习来获取企业IT数据,对其进行分析并为企业自动化的IT运营采取应对策略的解决方案。它有助于将企业IT运营从缓慢和被动转变成敏捷和主动,从而解决许多关键的IT运营和业务挑战。

自动化IT运营可以可以轻松部署现代敏捷的IT系统,从而支持企业数字化转型工作,例如各业务云对于企业自动化的支持。传统的IT管理解决方案通常都涉及到很多繁琐且可重复的流程工作中,无法跟上企业IT快速变化的脚步,并使整个IT团队面临围绕基础设施环境复杂、各业务系统之间数据隔离无法打通,从而导致解决IT故障的时间延长,以及不同系统之间不一致和多变的业务衡量指标所带来的挑战。

部署AIOps以智能数据指标的方式来评估企业系统行为和异常检测,从而制定解决方案并主动采取行动来解决IT故障并能有效防止IT运营中断,从而加速企业数字化进程,提升企业运营效率。

随着企业运营规模、系统复杂性和技术发展的加速变化,使得整个组织数字化进程逐渐增大,AIOps将不仅仅是一种选择,而是会变成企业发展的必须品。

由于企业生产经营中会生成和传入大量复杂性较高的数据,使用传统的IT系统来处理这些数据可能会变得异常困难,而要对这大量的数据进行理解分析就需要基于人工智能的管理工具来进行管理。

此外,由于这些数据可能来自不同的系统和服务,如果使用传统的IT管理手段,可能导致存在数据孤岛,以及处理大量的重复工作。因为传统的IT管理缺乏提供各项数字服务之间相关联的关系,以及跨业务进行数据管理的能力,因此,传统的IT管理手段难以与现有的IT架构相匹配,也无法从这些数据和信息中获取有价值的方案。

只是简单的理解数据和各项信息并不能解决问题,还要根据从这些数据中得出的推论中采取行动,智能的自动化管理将起到非常重要的作用。因此,需要一个高度智能、自动化和可扩展的解决方案,该解决方案可以结合大数据、企业业务、用户行为、基于AI/ML的分析和智能自动化管理,以帮助企业进行混合环境下的全栈可见性、了解影响用户体验、了解问题根因从而修复问题、异常告警等,从而产生对于企业IT业务的直接影响。