AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)，即智能運(yùn)維，是將人工智能的能力與運(yùn)維相結(jié)合，通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來提升運(yùn)維效率。

在傳統(tǒng)的自動(dòng)化運(yùn)維體系中，重復(fù)性運(yùn)維工作的人力成本和效率問題得到了有效解決。但在復(fù)雜場(chǎng)景下的故障處理、變更管理、容量管理、服務(wù)資源過程中，仍需要人來掌控決策的過程，這阻礙了運(yùn)維效率的進(jìn)一步提升。而AI方法的引入，使得機(jī)器能夠代替人來做出決策，從而讓實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)化真正意義上成為可能。

如今的企業(yè)可以將DevOps工具整合到他們的AIOps戰(zhàn)略中，從而實(shí)現(xiàn)更快的數(shù)據(jù)收集、真正的可觀察性和深度數(shù)據(jù)分析。

DevOps(Development和Operations的組合詞)是一種重視“軟件開發(fā)人員(Dev)”和“IT運(yùn)維技術(shù)人員(Ops)”之間溝通合作的文化、運(yùn)動(dòng)或慣例。透過自動(dòng)化“軟件交付”和“架構(gòu)變更”的流程，來使得構(gòu)建、測(cè)試、發(fā)布軟件能夠更加地快捷、頻繁和可靠。

為什么AIOps如此流行?很簡(jiǎn)單。讓消費(fèi)者生活更輕松的技術(shù)，對(duì)企業(yè)來說可能是一場(chǎng)噩夢(mèng)。這就是機(jī)器真正發(fā)揮作用的地方。人工智能工具可以幫助企業(yè)全天候監(jiān)控他們的應(yīng)用，降低風(fēng)險(xiǎn)，分析性能，甚至幫助人類團(tuán)隊(duì)思考客戶服務(wù)機(jī)器人。

AIOps使這一切成為可能，以下是我們最喜歡的2022年AIOPs趨勢(shì)：

這伴隨著網(wǎng)絡(luò)安全的普遍擴(kuò)展。事件響應(yīng)(Incident response)是人工智能的深度學(xué)習(xí)能力可以讓人類從繁瑣的手工任務(wù)中解脫出來的領(lǐng)域。無論多么優(yōu)秀的網(wǎng)絡(luò)安全團(tuán)隊(duì)，都不可能同時(shí)出現(xiàn)在任何地方。人工智能可以學(xué)會(huì)及早識(shí)別違規(guī)行為和潛在威脅，在事件擴(kuò)散并造成進(jìn)一步損害之前，啟動(dòng)一系列行動(dòng)，比如關(guān)閉服務(wù)器或關(guān)閉對(duì)存儲(chǔ)系統(tǒng)的訪問。

提高可觀察性以減少平均修復(fù)時(shí)間 (MTTR)

借助第一種趨勢(shì)，對(duì)系統(tǒng)的一般可觀察性可以為事件提供上下文，并使企業(yè)能夠轉(zhuǎn)向積極的維護(hù)方法。 AI 的無所不包的監(jiān)視，即使是最復(fù)雜的系統(tǒng)，不是不斷地到處救火，而是幫助企業(yè)減少響應(yīng)和修復(fù)事件所需的時(shí)間。統(tǒng)一的云監(jiān)控系統(tǒng)使這成為現(xiàn)實(shí)。

可觀察性不同于監(jiān)視。使用監(jiān)視，標(biāo)志表明已經(jīng)發(fā)生了一些事情，但沒有提供下一步要做什么或如何做的步驟。另一方面，可觀察性減少了系統(tǒng)中的盲點(diǎn);人工智能可以從每次事件中學(xué)習(xí)，這使得它在檢測(cè)和修復(fù)未來事件時(shí)更加高效。

自動(dòng)化程度的提高

隨著越來越多的企業(yè)開始采用遠(yuǎn)程工作、加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全、追求客戶全方位服務(wù)，智能算法可以自動(dòng)實(shí)現(xiàn)所有這些工作。這種自動(dòng)化可以進(jìn)行模式檢測(cè)，更好地預(yù)測(cè)潛在的威脅，并為事件提供情景信息，無需人工團(tuán)隊(duì)的人工干預(yù)。

這使得IT能夠處理更高層次的任務(wù)，同時(shí)將系統(tǒng)交給有能力的人工智能。如今，算法可以在不犧牲速度的情況下處理大量數(shù)據(jù)類型，該領(lǐng)域的創(chuàng)新將增加能夠并愿意利用AIOps的企業(yè)數(shù)量。

AIOps和DevOps將合并

得益于5G的部署，智能互聯(lián)環(huán)境的基礎(chǔ)已經(jīng)形成。企業(yè)可以將DevOps工具整合到他們的AIOps戰(zhàn)略中，從而實(shí)現(xiàn)更快的數(shù)據(jù)收集、真正的可觀察性和深度數(shù)據(jù)分析。甚至上面提到的自動(dòng)化過程也將以人工智能開始和結(jié)束。

這是好消息。過時(shí)的技術(shù)工具可能會(huì)讓一家企業(yè)陷入困境，但現(xiàn)在所有的元素都可以讓AIOps發(fā)揮作用。企業(yè)可以在不犧牲安全或治理的情況下合并和簡(jiǎn)化操作，重新專注于他們所創(chuàng)造的價(jià)值。

未來屬于AIOps

人類無法跟上技術(shù)進(jìn)步的步伐，但人工智能的智能應(yīng)用可以讓企業(yè)處理大數(shù)據(jù)、新的網(wǎng)絡(luò)安全需求，并簡(jiǎn)化不斷增長(zhǎng)的架構(gòu)。它將從混亂中創(chuàng)造秩序，并使新一代互聯(lián)高效的操作成為可能。