什么是AIOps？好处和采用注意事项
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-10-30
IT中生成的各种数据量只是在增长
因此IT运营可能难以跟上，这就是为什么与AIOps相关的自动化和预测功能对于IT运营如此有前途的原因，AIOps工具可自动快速提取大量数据。机器学习可以分析数据以进行预测或警报，从而实现自动化或做出更好的决策。
什么是AIOps？它能做什么？
但是在投资AIOps之前，了解它的现实很重要。术语“ AIOps”是人工智能 （AI）和操作（Ops）的组合。这意味着在IT运营中使用人工智能来管理或应用人工智能，但不仅限于此。让我们看一下AIOps的功能，以及它是否适合您的IT组织。
AIOps解决方案使IT运营和其他团队能够通过对即将到来的数据量和类别进行更好的分析来改善关键流程
任务和决策制定，这些工具的采用可以自动快速地提取大量数据，机器学习用于分析数据并提供可预测或警告您问题的发现，然后可以将这些新发现的知识用于自动化或决策，您应该尝试AIOps吗？ 您如何知道AIOps是否适合您的IT组织？考虑您的IT运营组织是否面临以下任何问题：
1、被监视的环境会生成大量数据，但是结果是决策很困难。
2、您的IT运营团队很难确定不同问题的优先级以进行解决。他们面临着大量的警报，其中许多警报是多余的。
3、您的技术团队正在努力以实时或主动方式管理软件和基础架构性能方面，这正在影响您的客户。
4、您的团队可以使用特定于域的工具来管理关键的操作问题，但是对于整体的IT操作方法而言，没有端到端的可见性。
AIOps的3大好处
假设以上情况之一引起您的共鸣，您可能会问：那么AIOps的好处是什么？首先，它是关于快速处理数据的： AIOps使您能够启用实时数据关联，甚至更好的是，几乎所有数据都可以用于此处理，原始数据可以被摄入由机器学习和大数据支持的智能算法中，这可以帮助您从原始数据集中获得新的见解，然后，此数据提取和分析可以帮助您创建和设置关键指标的新目标，例如平均检测时间和平均修复时间，这种新发现的自动化功能使您的员工可以专注于解决方案而不是检测。
与数据驱动的决策有关
机器学习基于可从数据中学习而无需依赖基于规则的编程的算法，AIOps为您的IT运营带来了关键的机器学习技术，包括模式匹配，预测分析，历史数据分析和因果分析，通过启用纯数据驱动的自动响应，这有助于做出决策，对事件的这种自动响应消除了人为错误和数据噪声，这种新发现的自动化功能使您的员工可以专注于分辨率而不是检测。
IT工作将变得更加积极主动
无论您的组织有什么目的和使命，您的成功都取决于您的客户对产品或服务的满意程度，在竞争激烈的环境中，仅对实际事件做出响应已远远不够，现在必须预测可能的问题和瓶颈。这意味着IT运营必须能够预测和纠正应用程序，服务和基础架构中的性能问题，然后才能实现并给客户或合作伙伴带来问题，AIOps有助于实现这一转变。
采纳AIOps之前的其他注意事项
尽管AIOps有很多潜力可以为您的IT组织带来好处，但在全面投入使用之前，您必须考虑一些基本因素，首先结果将仅与所利用数据的质量一样好，在大多数情况下，现实情况是，转移到AIOps要求提高来自托管环境的数据质量，其次实现必须有特定的目标-没有使用AIOps的方法，这将取决于您的组织的性质及其挑战，许多实施失败了，因为一开始没有设置正确的成功度量。
归根结底这一切都是关于贵公司的优先事项
因此IT运营可能难以跟上，这就是为什么与AIOps相关的自动化和预测功能对于IT运营如此有前途的原因，AIOps工具可自动快速提取大量数据。机器学习可以分析数据以进行预测或警报，从而实现自动化或做出更好的决策。
什么是AIOps？它能做什么？
但是在投资AIOps之前，了解它的现实很重要。术语“ AIOps”是人工智能 （AI）和操作（Ops）的组合。这意味着在IT运营中使用人工智能来管理或应用人工智能，但不仅限于此。让我们看一下AIOps的功能，以及它是否适合您的IT组织。
AIOps解决方案使IT运营和其他团队能够通过对即将到来的数据量和类别进行更好的分析来改善关键流程
任务和决策制定，这些工具的采用可以自动快速地提取大量数据，机器学习用于分析数据并提供可预测或警告您问题的发现，然后可以将这些新发现的知识用于自动化或决策，您应该尝试AIOps吗？ 您如何知道AIOps是否适合您的IT组织？考虑您的IT运营组织是否面临以下任何问题：
1、被监视的环境会生成大量数据，但是结果是决策很困难。
2、您的IT运营团队很难确定不同问题的优先级以进行解决。他们面临着大量的警报，其中许多警报是多余的。
3、您的技术团队正在努力以实时或主动方式管理软件和基础架构性能方面，这正在影响您的客户。
4、您的团队可以使用特定于域的工具来管理关键的操作问题，但是对于整体的IT操作方法而言，没有端到端的可见性。
AIOps的3大好处
假设以上情况之一引起您的共鸣，您可能会问：那么AIOps的好处是什么？首先，它是关于快速处理数据的： AIOps使您能够启用实时数据关联，甚至更好的是，几乎所有数据都可以用于此处理，原始数据可以被摄入由机器学习和大数据支持的智能算法中，这可以帮助您从原始数据集中获得新的见解，然后，此数据提取和分析可以帮助您创建和设置关键指标的新目标，例如平均检测时间和平均修复时间，这种新发现的自动化功能使您的员工可以专注于解决方案而不是检测。
与数据驱动的决策有关
机器学习基于可从数据中学习而无需依赖基于规则的编程的算法，AIOps为您的IT运营带来了关键的机器学习技术，包括模式匹配，预测分析，历史数据分析和因果分析，通过启用纯数据驱动的自动响应，这有助于做出决策，对事件的这种自动响应消除了人为错误和数据噪声，这种新发现的自动化功能使您的员工可以专注于分辨率而不是检测。
IT工作将变得更加积极主动
无论您的组织有什么目的和使命，您的成功都取决于您的客户对产品或服务的满意程度，在竞争激烈的环境中，仅对实际事件做出响应已远远不够，现在必须预测可能的问题和瓶颈。这意味着IT运营必须能够预测和纠正应用程序，服务和基础架构中的性能问题，然后才能实现并给客户或合作伙伴带来问题，AIOps有助于实现这一转变。
采纳AIOps之前的其他注意事项
尽管AIOps有很多潜力可以为您的IT组织带来好处，但在全面投入使用之前，您必须考虑一些基本因素，首先结果将仅与所利用数据的质量一样好，在大多数情况下，现实情况是，转移到AIOps要求提高来自托管环境的数据质量，其次实现必须有特定的目标-没有使用AIOps的方法，这将取决于您的组织的性质及其挑战，许多实施失败了，因为一开始没有设置正确的成功度量。
归根结底这一切都是关于贵公司的优先事项
您是想从AIOps中获得竞争优势，还是打算消除IT运营团队的压力？在跳入之前，请确保您花时间确定真正希望摆脱AIOps的因素，容易怀疑另一个有前途的“ Ops”工具，但是，请考虑您的IT运营团队在为数字化转型工作增值方面承受的压力，如果您可以简化他们的工作，那么您可能会增加士气和保留度，同时还可以腾出时间专注于转型的更具战略意义的方面。
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