將組織轉變為數字公司會遇到很多挑戰。缺乏專門的 IT 技能、組織變革管理、不斷變化的客戶需求和混合環境只是其中的一小部分。企業需要增強其 IT 運營（ITOps）以應對這些挑戰并滿足客戶期望。

數字化轉型：AIOps 之路

未來，ITOps 將結合算法和人工智能，使 IT 系統的性能變得透明，并幫助他們提供無縫體驗。

“AIOps 對 IT 運營的長期影響將是變革性的。” —— Gartner

AIOps 對于成功的數字化轉型至關重要，可以幫助系統以現代業務所需的速度運行。反過來，這將確定公司獲得和保持市場領先地位的速度。

現代 AIOps 技術在本地、云端或混合環境中提供 IT 基礎架構。它們的自動化使開發人員能夠專注于設計下一代業務應用，而不必擔心底層基礎設施。

什么是 AIOps？

AIOps 結合人工智能和機器學習來分析 IT 運營的數據。這是將人工智能應用于 IT 運營的過程。它可以幫助組織主動檢測錯誤，還可以幫助運營團隊在問題影響最終用戶之前預防問題。

傳統的 IT 管理技術已經無法應對數字化業務轉型。當 Gartner 創造 AIOps 一詞時，該公司預測 IT 運營過程將發生重大變化，組織管理其 IT 生態系統的方式也會發生巨大變化。

AIOps 平臺使用大數據。他們從各種 IT 運營和設備收集數據，以自動識別和實時響應問題，同時仍提供傳統的歷史分析。然后，AIOps 使用機器學習對組合的 IT 數據執行綜合分析。

結果是自動化驅動的洞察力驅使持續改進和修復。AIOps 支持基本 IT 功能的持續集成和部署 （CI/CD）。

AIOps 的范圍是什么？

開始使用 AIOps 最初似乎具有挑戰性，因此最好采取循序漸進的方法。我們需要從識別和理解 IT 運營數據開始。 AIOps

的核心是數據驅動。因此，它需要訪問所有相關的操作數據，包括非結構化數據、日志、指標、實時數據、API

輸出和設備數據。還需要結構化的業務數據，例如數據庫、社交活動和其他關系數據。 AIOps 平臺處理的相關數據越多，他們的預測就越準確。

企業需要了解他們的數據如何幫助他們解決最大的問題，無論他們身處哪個行業。他們應該實施 AIOps 來回顧他們過去的失敗，并確定哪些數據將幫助他們找到解決方案。

數據分析可用于查找中斷或系統變慢的根源。然后 AIOps 平臺可用于檢測常見問題及其補救措施。企業可以使用收集到的結果來實施機器學習和 AI，以進行實時監控和自動響應。這整個過程幫助公司推動 AI 成熟，有效地修復錯誤，避免停機，提高效率。

圖 1：AIOps 平臺可實現對 IT 運營監控 (ITOM) 的持續洞察（來源：https://www.gartner.com/en/documents/3971186）

為什么 2022 年需要 AIOps？

隨著企業加快數字化轉型，應用程序和系統架構變得非常先進。我們可以通過以下幾種方式見證這種復雜性：

• 組織正在從傳統的應用架構轉移到云原生、靈活和基于微服務的容器化應用堆棧。
• 這些應用也部署在本地、混合、公共和私有云平臺上。

隨著應用和 IT 環境的擴展，它們會產生大量數據。 IT 運營團隊因無法管理的數據而筋疲力盡。但是，人工智能可以處理大量數據。隨著數據量的擴大，將人工智能納入 IT 流程的機會要大得多。

異常檢測、分類和預測都可以通過使用機器學習和深度學習模型來完成，這些模型擅長分析海量數據并提供分析。AIOps 的許多功能可幫助公司通過交互式儀表盤提供良好的用戶體驗。

實施 AIOps 的企業報告了諸如無縫體驗、更低的運營費用、更快的客戶服務、更短的平均解決時間和更少的停機時間等好處。 AIOps 通過基于預測分析做出堅定的決策來支持 IT 運營。

最后一點

AIOps 是 IT 運營分析（ITOA）的下一步。 人工智能、認知技能和 RPA（機器人流程自動化）用于在基礎設施或 IT 運營問題成為問題之前自動修復它們。 自我修復系統是 AIOps 的最終目標。