为什么您的 AIOps 部署可能会失败？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-07-05
随着这种转变，我们已经看到组织涌向 AI 和 ML 部署以简化其 IT 流程
然而并不是每个人都有正确的计划来实现他们预期的成功，例如一些通过在 IT 系统中部署 AIOps 开始人工智能之旅的组织没有利用早期采用者开发的已知方法和策略，并且只会看到小的、增量的结果，而不是企业范围的结果变化，AIOps 代表 IT 运营的人工智能，它的存在是为了通过利用机器学习和大数据来提高 IT 运营的效率和速度，然而IT 团队经常在手动流程和孤立的遗留系统中苦苦挣扎，从而创建极其分散和不同的工作流。
通过正确使用AIOps 使 IT 团队能够快速高效地采取行动
并通过访问 IT 问题的历史背景、提供有价值的诊断和解决方案来主动、实时地响应问题，为确保 IT 团队能够获得这些好处并提高 AIOps 投资的 ROI，IT 需要牢记以下注意事项，以便为成功做好准备，专注导致大结果，企业开始其 AIOps 之旅的方式是从单一用例、重点方法开始，一旦产生了预期的结果，组织就可以进行适当的扩展。企业通常过于急于部署 AIOps，并且会倾向于过快扩展或部署初始 AIOps 解决方案，而没有确定所需的目标和目标，这可能对组织不利，并为未来 AIOps 的成功制造障碍或怀疑。
确定企业的初始 AIOps 部署将在何处提供 ROI 的好方法是查看 IT 事件并确定经常发生的问题
例如我的团队一直在观察客户如何通过部署由人工智能驱动的虚拟代理来帮助解决和减少远程工作中的事件报告的涌入，从而取得更大的成功，这是一个相当小的部署，然而它正在创造巨大的成果和丰富的体验，通过专注于将产生投资回报的初始部署，IT 可以展示 AIOps 的力量和成功，并为在整个企业中投资更多部署提供理由，通过这样做，他们可以开始建立数据驱动的文化思维方式，这是在整个企业中成功扩展 AIOps 部署所需的。
连续的数据流是必不可少的
由于缺乏 AIOps 解决方案可以访问的当前和历史数据，许多组织也可能会遇到问题，这是 IT 中的一个常见问题，因为 IT 部门经常难以将其数据源中的大量信息组织和整合到一个地方，然而这一障碍不成比例地阻碍了 AIOps 部署的成功，因为 AIOps 依赖于历史和实时数据来提供上下文并在出现问题时解决问题，例如AIOps 有能力检测何时会发生 VPN 中断，并通过从数据中识别模式和异常来自动解决中断问题，但是如果 AIOps 无法轻松访问该数据，则基本上就像一只手被绑在背后工作一样 - 它没有上下文和数据驱动的基本原理来有效地修复 IT 问题，为确保 AIOps 解决方案拥有畅通无阻的数据集，IT 应该对其 IT 系统采取统一的方法，许多 IT 部门都在努力管理相互竞争的解决方案，而这些解决方案通常不能很好地相互配合，整合解决方案使 IT 能够从整体上查看所有资产，这有助于确保将所有数据集中到一个位置，从而使 AIOps 解决方案更容易做出明智的决策。
利用 AIOps 的力量
然而并不是每个人都有正确的计划来实现他们预期的成功，例如一些通过在 IT 系统中部署 AIOps 开始人工智能之旅的组织没有利用早期采用者开发的已知方法和策略，并且只会看到小的、增量的结果，而不是企业范围的结果变化，AIOps 代表 IT 运营的人工智能，它的存在是为了通过利用机器学习和大数据来提高 IT 运营的效率和速度，然而IT 团队经常在手动流程和孤立的遗留系统中苦苦挣扎，从而创建极其分散和不同的工作流。
通过正确使用AIOps 使 IT 团队能够快速高效地采取行动
并通过访问 IT 问题的历史背景、提供有价值的诊断和解决方案来主动、实时地响应问题，为确保 IT 团队能够获得这些好处并提高 AIOps 投资的 ROI，IT 需要牢记以下注意事项，以便为成功做好准备，专注导致大结果，企业开始其 AIOps 之旅的方式是从单一用例、重点方法开始，一旦产生了预期的结果，组织就可以进行适当的扩展。企业通常过于急于部署 AIOps，并且会倾向于过快扩展或部署初始 AIOps 解决方案，而没有确定所需的目标和目标，这可能对组织不利，并为未来 AIOps 的成功制造障碍或怀疑。
确定企业的初始 AIOps 部署将在何处提供 ROI 的好方法是查看 IT 事件并确定经常发生的问题
例如我的团队一直在观察客户如何通过部署由人工智能驱动的虚拟代理来帮助解决和减少远程工作中的事件报告的涌入，从而取得更大的成功，这是一个相当小的部署，然而它正在创造巨大的成果和丰富的体验，通过专注于将产生投资回报的初始部署，IT 可以展示 AIOps 的力量和成功，并为在整个企业中投资更多部署提供理由，通过这样做，他们可以开始建立数据驱动的文化思维方式，这是在整个企业中成功扩展 AIOps 部署所需的。
连续的数据流是必不可少的
由于缺乏 AIOps 解决方案可以访问的当前和历史数据，许多组织也可能会遇到问题，这是 IT 中的一个常见问题，因为 IT 部门经常难以将其数据源中的大量信息组织和整合到一个地方，然而这一障碍不成比例地阻碍了 AIOps 部署的成功，因为 AIOps 依赖于历史和实时数据来提供上下文并在出现问题时解决问题，例如AIOps 有能力检测何时会发生 VPN 中断，并通过从数据中识别模式和异常来自动解决中断问题，但是如果 AIOps 无法轻松访问该数据，则基本上就像一只手被绑在背后工作一样 - 它没有上下文和数据驱动的基本原理来有效地修复 IT 问题，为确保 AIOps 解决方案拥有畅通无阻的数据集，IT 应该对其 IT 系统采取统一的方法，许多 IT 部门都在努力管理相互竞争的解决方案，而这些解决方案通常不能很好地相互配合，整合解决方案使 IT 能够从整体上查看所有资产，这有助于确保将所有数据集中到一个位置，从而使 AIOps 解决方案更容易做出明智的决策。
利用 AIOps 的力量
正如我们在整个大流行期间目睹的那样，商业环境和组织需求在不断变化，对于 IT 部门来说拥有必要的工具来保持敏捷并快速响应问题或中断从未如此重要，IT 运营将继续执行关键任务工作并管理不断发展的业务的复杂性，如果在部署时考虑到上述因素，AIOps 仍将是支持 IT 部门执行此流程的强大工具，事实上AIOps 代表了 IT 如何利用 AI 的力量来提高服务质量、减少服务停机时间并大幅提高运营效率的一个典型例子，AIOps 终可以确保在面临下一次重大中断时的业务弹性，鉴于我们从过去一年中学到的知识，这一点至关重要。
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