什么是AIOps？IT运营人工智能权威指南

从业务分析到 DevOps 和数据分析，人工智能 (AI) 已经扩展到所有 IT 领域。AI 的最新应用 AIOps 可帮助 IT 团队自动执行繁琐的任务，并最大限度地减少人为错误的机会。了解什么是 AIOps，组织如何使用它来增强其 IT 工作流程，以及如何开始使用 AIOps 来提高 IT 环境的效率。

什么是 AIOps？

AIOps 代表 IT 运营的人工智能。AIOps 正在使用人工智能和机器学习来监控和分析来自 IT 环境各个角落的数据。它使用数据的算法分析为 DevOps 和 ITOps 团队提供做出明智决策和自动化任务的方法。重要的是要注意 AIOps 不会让人们脱离等式。人工智能的使用填补了通常给人类带来困难的操作空白。

以下是 AIOps 可以为组织做些什么的快速总结：

• 从值得关注的问题中过滤低优先级警报
• 帮助识别并快速解决系统问题
• 自动化重复性任务
• 检测系统异常和偏差
• 停止传统的团队孤岛

评估 AIOps 如何适应当前的 IT 环境具有挑战性。它不会取代任何现有的监控、日志管理或编排工具。AIOps 存在于所有工具和领域的交汇处，处理和集成整个 IT 基础架构中的信息。通过这样做，AIOps 将部分视图转换为易于跟踪的同步 360 度操作图。

AIOps 环境由一组专门针对特定任务的专门算法组成。这些算法可以从嘈杂的事件流中挑选出警报，识别问题之间的关联，使用历史数据自动解决重复发生的问题等。所有这些过程的累积效应可以为企业创造奇迹。它可以提高系统的稳定性和性能，同时防止问题影响关键操作。

AIOps 架构

AIOps 有两个核心组件：大数据和机器学习。

它汇总了来自监控系统的观察数据和来自工单、事件和事件记录的参与数据。然后，AIOps 对收集的数据进行全面分析，并使用机器学习来找出改进和修复。将其视为 IT 功能的自动化驱动的持续集成和部署 (CI/CD)。

整个过程从监控开始。作为 AIOps 架构的一个重要方面，这些工具可以与多个来源一起工作，并处理现代 IT 环境中的海量数据和广泛差异的数据。一旦可以访问所有信息，AIOps 平台通常会使用数据湖或类似的存储库来收集和分散数据。

处理数据后，AIOps 系统通过各种人工智能驱动的活动获得洞察力，例如分析、模式匹配、自然语言处理、相关性和异常检测。最后，AIOps 广泛使用自动化来根据其发现采取行动。

AIOps 不是独立于 DevOps 的实体，而是一组补充 DevOps 工程师目标并帮助他们接受现代开发所需的规模和速度的技术。DevOps 的世界围绕着敏捷性和灵活性展开。AIOps 平台可以帮助自动化从开发到生产的步骤，预测部署的效果并自动响应动态 IT 环境中的变化。AIOps 还可以帮助处理由DevOps 管道生成的速度、数量和种类的数据，对它们进行实时排序和理解，以保持应用程序交付的稳定和快速。

以下是 AIOps 可以为 DevOps 工程师提供的好处：

• 帮助了解 DEV、QA 和生产环境的来龙去脉。
• 确定最佳修复
• 以快速安全的方式测试想法
• 自动化重复性任务
• 最大限度地减少人为错误
• 确定改进和优化

AIOps 确保使用 DevOps 工程师处理无法自动化的复杂任务。它使人们能够专注于为企业带来最大盈利能力的发展领域。

AIOps 的好处

根据个人操作和工作流程，AIOps 的某些优势可能比其他优势更具影响力。尽管如此，以下是部署 AIOps 带来的主要优势的细分：

降噪

通过机器学习和模式识别识别低优先级警报，AIOps 帮助 IT 专家梳理大量事件警报，而不会陷入无关或错误警报。降噪可以节省大量时间，但它还可以在影响业务的事件造成损害之前发现并解决它们。

IT 环境的统一视图

AIOps 将跨各种数据源的数据关联起来，并将它们作为一个整体进行分析。AIOps 消除了信息孤岛，并在整个 IT 领域提供了一个情境化的愿景。这允许所有团队都在同一个整体页面上，将整个系统变成一台运转良好的机器。

有意义的数据分析

AIOps 将整个系统的所有数据集中到一个位置，从而实现更有意义的分析，这种分析由于 AI 的存在而快速且彻底，因为它不遗余力地进行数字化处理。通过将所有数据整合在一起并对其进行准确分析，AIOps 对决策制定产生了重大影响。

省时的过程自动化

由于知识回收和根本原因分析，AIOps 可以自动执行简单的重复操作。发现问题后，AIOps 会实时做出反应。根据问题的性质，它会启动一项操作或进入下一步，而无需人工干预。

积极主动的问题管理方法

AIOps 分析历史数据以寻找系统行为模式。AiOps 是领先于未来事件的好方法，使团队能够解决根本原因并运行更无缝的系统。在自动化、问题解决和深入分析之间，AIOps 工具使工作流程更快、更一致。因此，它减少了发生人为错误的机会。同时，IT 团队可以专注于他们的专业领域，而不必处理那些分散注意力并减慢他们速度的低价值任务。

AIOps 用例

AIOps 不断发展并提供新功能，目前，它用于以下用例：

智能警报监控和升级

通过从 IT 环境的所有部分摄取数据，AIOps 工具可以阻止警报风暴通过连接的系统造成多米诺骨牌效应。它可以减少警报疲劳并帮助准确地确定问题的优先级。

跨领域态势理解

AIOps 在聚合数据的同时创建因果关系/关系，从而在整个 IT 领域提供持续清晰的视线。

自动根本原因分析

一旦发生警报，​​AIOps 平台就会提出最重要的可疑原因，以及导致其得出此类结论的证据。

自动修复 IT 环境问题

AIOps 自动修复已经多次出现的问题。他们使用过去问题的历史数据来识别它们，并提供最佳解决方案或彻底解决问题。

监控应用程序正常运行时间

通过主动监控原始利用率、带宽、CPU、内存等，基于 AI 的分析可用于增加整体应用程序正常运行时间。

队列分析

虽然人类为此苦苦挣扎，但分析大量数据是 AIOps 的强项，可以轻松处理大型系统。

采用 AIOps 的组织

不同的原因促使组织转向 AIOps。在 IT 运营中采用人工智能最前沿的组织是拥有大型环境的企业、云原生 SME、DevOps 团队负担过重的组织以及拥有混合云和本地环境的公司。

正如OpsRamp 进行的一项调查所证明的那样，大多数组织在部署后都获得了同样的积极影响：

• 大约 87% 的组织表示 AIOps 支持的解决方案取得了良好的效果
• 最常见的用例是智能警报，67% 的组织提到，其次是根本原因分析，61% 的受访者强调
• 超过 50% 的组织提到异常/威胁检测、容量优化和事件自动修复是对其系统的关键升级
• 超过 85% 的受访组织表示，借助 AIOps，他们能够将繁琐的任务自动化
• 77% 的组织声称在实施 AIOps 后未处理的事件单数量下降

自 2018 年以来，目前正在部署或考虑部署 AIOps 的组织数量增加了 83%，这不足为奇。有远见的公司将 AIOps 视为摆脱基于规则的脆弱流程、信息孤岛和过多的重复的手工活动。

在评估 AIOps 的优势时，必须超越其直接降低成本的能力。通过防止关键数字服务中断以及加速检测和解决，AIOps 为改善用户体验和提高客户保留率铺平了道路。它还为 IT 团队提供了充足的创新空间，并专注于有价值的活动，从而使顶尖人才保持快乐并远离竞争对手。

为 IT 运营实施并开始使用人工智能

向 AIOps 的转变始于绘图板。如果您正在权衡 AIOps 是否适合您的团队，请参考以下提示：

了解人工智能

您应该尽可能多地了解人工智能驱动的操作。本文是一个很好的开始，但您应该考虑聘请 IT 顾问来更好地评估您的系统是否适合 AIOps。您还想熟悉 AI 和 ML 的功能，以更好地了解这些技术可以提供什么。

识别耗时的 IT 任务

确定团队的大部分时间和精力都花在了哪里。如果您得出结论，大部分精力都用于解决平凡和重复的任务，那么您很可能是实施 AIOps 的主要候选人。

考虑其他应用

数据管理是 AIOps 的重要组成部分，并非专为您的 IT 部门保留。业务分析和统计分析是任何现代组织的关键，因此请检查您在这些方面是否也需要 AIOps。

一次自动化一个流程

无需立即全力投入 AIOps。确定您的最高优先级问题并评估该技术如何解决它。首先在那里部署 AI 的使用，如果产生结果，稍后考虑将其扩展到其他系统。

衡量速度和效率

要了解对 AIOps 的巨额投资是否有回报，您需要知道您将关注哪些指标。衡量投资回报率和成功的方法因企业而异，但大多数指标都涉及衡量流程速度和效率的改进。

到 2023 年，全球 AIOps 市场预计将增长到 110.2 亿美元，同时享有 34% 的综合年增长率 (CAGR)。随着组织开始寻求方法来管理超出人类规模的数字数据的速度、数量和种类，人们对 AIOps 的好处的兴趣开始上升。该领域展示了提高客户和人才保留率的明显能力。预计希望在 IT 运营中实施人工智能的公司数量将激增。AIOps 将继续存在。它允许 ITOps 专注于解决关键和高价值问题而不是“保持亮灯”的能力正在改变游戏规则。AIOps 成为行业规范只是时间问题。