許多組織傾向于專用工具集或通過具有更廣泛技能的入門工程師來實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)。但是很明顯，在大多數(shù)情況下，企業(yè)應(yīng)該考慮一種更全面、更基礎(chǔ)的方法。在過去的幾年中，AIOps是簡化IT運(yùn)營的一種途徑。本文將探討機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和AIOps在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)管理中的作用，以及它可以幫助IT管理員轉(zhuǎn)變網(wǎng)絡(luò)以應(yīng)對(duì)當(dāng)今挑戰(zhàn)的多種方式。

 

　　Gartner公司指出，AIOps將大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，以實(shí)現(xiàn)IT運(yùn)營流程的自動(dòng)化。它本質(zhì)上是下一代IT運(yùn)營，并通過機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和人工智能(AI)進(jìn)行了增強(qiáng)。真正的AIOps技術(shù)包含三個(gè)關(guān)鍵要素。

 

　　第一個(gè)要素是能夠在IT環(huán)境中提取各種有用數(shù)據(jù)的能力。這包括動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和靜止數(shù)據(jù)，以及來自各種來源(流數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)包數(shù)據(jù)、API等)的實(shí)時(shí)和歷史信息。

 

　　第二個(gè)要素是，它必須使用高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)對(duì)所有這些數(shù)據(jù)源進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，以識(shí)別模式和相關(guān)性。這使平臺(tái)可以將大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來，識(shí)別根本原因，甚至提供預(yù)測(cè)和見解。

 

　　第三個(gè)要素是，AIOps技術(shù)可以讓組織在出現(xiàn)問題時(shí)主動(dòng)做出響應(yīng)。隨著系統(tǒng)學(xué)習(xí)模式并變得更加智能，它應(yīng)該能夠通過自動(dòng)化來建議或應(yīng)用補(bǔ)救措施。

 

　　有些解決方案依賴于統(tǒng)計(jì)處理來改善IT運(yùn)營，但是AIOps技術(shù)對(duì)這三個(gè)要素采用了更為復(fù)雜的方法。

 

 

　　AIOps提供了從多維角度為網(wǎng)絡(luò)建立準(zhǔn)確基準(zhǔn)所需的情報(bào)。那么組織需要容納多少個(gè)用戶?他們通常在哪些位置工作?哪些應(yīng)用程序和服務(wù)需要更多的帶寬，在什么時(shí)候需要這么多帶寬?跨這些類型的關(guān)鍵見解的自動(dòng)化管理和監(jiān)視，可以為組織的團(tuán)隊(duì)提供對(duì)潛在異常的更好可見性。在解決網(wǎng)絡(luò)問題之前，這可以使組織變得更加敏捷和主動(dòng)，從而不會(huì)影響到用戶體驗(yàn)和利潤。它還使組織能夠識(shí)別并消除網(wǎng)絡(luò)資源的浪費(fèi)和效率低下的情況。

 

　　使用AIOps，組織可以應(yīng)用基于機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和人工智能(AI)的高級(jí)分析來自動(dòng)執(zhí)行IT團(tuán)隊(duì)通常要管理的各種任務(wù)。這包括從持續(xù)監(jiān)控到深入的故障排除過程的所有內(nèi)容。最終結(jié)果是實(shí)現(xiàn)了一定程度的自動(dòng)化，從而降低了當(dāng)前和未來團(tuán)隊(duì)成員的技能和培訓(xùn)要求，并使他們能夠?qū)r(shí)間花在其他關(guān)鍵任務(wù)上。

 

　　網(wǎng)絡(luò)工具的泛濫是AIOps技術(shù)可以為IT團(tuán)隊(duì)解決的另一個(gè)主要挑戰(zhàn)。根據(jù)EMA網(wǎng)絡(luò)管理大趨勢(shì)的一次調(diào)查，超過一半的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營團(tuán)隊(duì)采用4到10個(gè)工具。這些IT工具通常專門用于檢查特定的數(shù)據(jù)源，并處理一組精確的問題。例如，應(yīng)用程序性能監(jiān)視(APM)解決方案通常無助于解決網(wǎng)絡(luò)降級(jí)的異常問題，IT基礎(chǔ)設(shè)施管理(ITIM)工具難以解決應(yīng)用程序停機(jī)問題。AIOps可以通過攝取不同的數(shù)據(jù)源和相關(guān)的洞察力來幫助減少IT工具的泛濫，從而提供一定程度的可見性，否則這將需要多個(gè)工具和解決方案。這可以減緩IT團(tuán)隊(duì)每天切換少數(shù)網(wǎng)絡(luò)工具時(shí)遇到的生產(chǎn)力挑戰(zhàn)，同時(shí)減少對(duì)不必要的許可成本和指導(dǎo)要求等需求。

 

 

　　AIOps還有許多其他好處。隨著許多組織繼續(xù)快速向云服務(wù)轉(zhuǎn)移，AIOps可以提供深入的網(wǎng)絡(luò)可見性，從而顯著降低云遷移的運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)。更高的敏捷性和靈活性可以釋放IT團(tuán)隊(duì)的時(shí)間和資源，IT團(tuán)隊(duì)可以將這些時(shí)間和資源用于規(guī)劃和執(zhí)行更好地支持業(yè)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃。此外，AIOps技術(shù)還可以通過更高級(jí)的網(wǎng)絡(luò)可見性和洞察力來支持更有效的DevOps計(jì)劃和采用。簡而言之，除了AIOps技術(shù)的這些優(yōu)點(diǎn)之外，它還可以推動(dòng)和支持其他IT計(jì)劃。

 

　　相對(duì)來說，一些組織仍不愿采用AIOps這樣的早期技術(shù)。但是可以肯定的是：IT部門迫切需要現(xiàn)代化，并有一條切實(shí)可行的途徑來最大限度地減少時(shí)間和資源的限制。AIOps是實(shí)現(xiàn)更加自動(dòng)化、更精簡、更優(yōu)化的IT管理方法的關(guān)鍵，該方法可以幫助組織的團(tuán)隊(duì)更快、更加有效地識(shí)別和解決網(wǎng)絡(luò)問題。

 

　　那些不確定其在未來網(wǎng)絡(luò)性能管理和IT運(yùn)營中的作用的人應(yīng)該考慮機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和人工智能(AI)用例如何迅速改變其他部門的發(fā)展，例如醫(yī)療保健和金融服務(wù)行業(yè)。考慮到這一點(diǎn)，可以肯定地說，AIOps將在未來幾年內(nèi)成為最具革命性的技術(shù)之一。