面向IT運營的人工智能(AIOps)將成為2019年的最新流行術語，并迅速引起人們的興趣。根據調研機構Gartner 公司的調查，AIOps平臺利用大數據、現代機器學習和其他先進分析技術，通過主動、個性化和動態的洞察力直接和間接地增強IT運營(監控、自動化和服務臺)功能。考慮到組織需要數年的時間才能建立機器學習，這提出了一個問題，那就是“正在提供此功能的監控公司是哪些?”，而將AIOps置于現有監控和事件管理系統之上，希望它能收集有意義的數據來解決所有問題，這是一個具有缺陷的前提。

 

大多數AIOP解決方案仍然不斷發展，并不具備應用智能或實際的機器學習功能。而在早期階段，只能發現統計學或數學相關的相關性，沒有真正的因果關系。沒有場景的關聯是沒有意義的，它是從應用程序的場景中獲得的智能，直接鏈接到業務的運行，這在當前的AIOps部署中是缺乏的。

 

圍繞AIOps平臺的炒作與云計算的宣傳非常相似。與人們學習的方式大致相同，在宣傳炒作和數據遣返之后，云計算并不是安置工作負載的理想之地，組織將AIOps視為下一個萬能的解決方案，這一信念很快就會像當時人們對云計算的更高期望那樣幻滅。

 

在2019年，組織需要識別供應商聲明定位AIOps作為快速解決方案。必須讓企業意識到AIOps需要多年從重要數據攝取中獲得的應用經驗，才能有效地進行機器學習。如果沒有那么重要的學習時間，那么企業面臨的實際上是一個流行術語的承諾，而不是真正的AIOps。

 

AIOps解決方案并不收集獨特且有意義的數據，并將應用程序和業務環境應用于其“智能”，這顯然在影響業務之前無法有效地預防問題。

 

 

雖然超融合在2018年成為一個重要趨勢，但人們開始看到一個更具針對性的超融合用例，這會減緩其采用并限制擴展。由于內存、計算和存儲的工作負載要求不能線性擴展，因此融合將發揮更大作用，所有閃存存儲系統將繼續擁有關鍵任務應用程序工作負載。

 

 

在陣列中，非易失性存儲器快速(NVMe)將僅與5%-10%的企業工作負載相關，因為它仍然只在協議作為標準的最高端陣列中。這并不是說客戶對這種性能沒有固有的需求，因為雖然NVMe已經被證明是一種存儲陣列技術，但在服務器互連或結構技術方面，它甚至還沒有經過供應商測試，更不用說被主要用戶所采用。還有一些高端公司考慮采用NVMe over Fabric(NVMe-oF)。可用性和性能對所有人來說都很重要，但也會看到一些組織希望使用iSCSI而不是NVMe來降低成本。

 

 

盡管云計算發展的速度很快，正如2018年所預測的那樣，人們看到了很多企業在公共云運行的工作負載回歸到內部部署數據中心，這是由于云計算并不適合所有工作負載。人們認識到，云計算是混合部署的主要部分，但它不是云優先或僅云的策略。組織將看到云計算的真實應用情況，并就其運營的工作負載做出更明智的決策。

 

就云平臺中的服務等級協議(SLA)的需求而言，人們將看到對話和營銷語言的轉變，這項服務被認為是行業需求，因此現在被推廣為一種產品。但是隨著2019年的到來，人們仍然無法將真正的服務水平承諾或合同視為標準。

 

人們在2018年和2017年看到的“云計算節約成本”的概念現在不在考慮范圍之內。采用云計算，企業可以節省一些成本。而在云計算行業巨頭提供的營銷宣傳和新產品中，推出了高性能的公共云，人們可以看到對性能需求的認可，但其價格高昂。企業可能采用云優先策略，因為它更有效，或者具有靈活性、多功能性或彈性，但是組織必須支付更多的費用才能獲得好處。

 

 

2018年，應用程序的對話走到了最前沿。在2019年，應用程序的場景將成為IT工作負載部署以及運營管理方面的核心驅動因素。

 

IT正試圖趕上業務(實際上是應用程序的集合)的發展，并試圖將自身與應用程序、其對業務的重要性以及將給定應用程序的業務關鍵性分層的概念聯系起來，以使其更符合企業的要求。

 

 

現在，人們開始認識到思考和目的性在工作負荷安排中的重要性。然而，在沒有首先考慮應用程序的重要性或場景的情況下，很多組織急于采用超融合或云計算。

 

2019年，人們將看到圍繞有目的地將工作負載部署在整個基礎設施(無論是云計算、融整合還是傳統)上采取了更多的理解和戰略行動?；趹贸绦驅I務的重要性，將轉向討論工作負載分配。這一點反映了對AIOP平臺的采用，因為盡管這些平臺可以在沒有智能的情況下學習關聯模式，但是所收集的信息與業務場景并不相關。

 

 

2018年顯示出了用戶對自動化的持續需求，雖然由于缺乏推動自動化的背景和數據驅動的洞察力，自動化技術已經被低估了一段時間，而自助服務門戶是一回事，但是考慮到應用程序對業務的重要性的場景以及驅動智能、自動化和協調的工作負載要求的自動供應過程是完全不同的。因此，2019年可能是自動化變得智能化的一年，采用自動化平臺，AIOP可以在數月內實現企業的目標，而不是數年。

 

成功管理當今的混合基礎設施是一種平衡行為。它的成功取決于針對性的討論和實施工作負載分配、應用程序分層、業務關鍵性，以及基于工作負載要求的深入基礎設施選擇，而這是價格和性能之間的權衡。