許多組織傾向于專用工具集或通過具有更廣泛技能的入門工程師來實現這些目標。但是很明顯，在大多數情況下，企業應該考慮一種更全面、更基礎的方法。在過去的幾年中，AIOps是簡化IT運營的一種途徑。本文將探討機器學習(ML)和AIOps在現代網絡管理中的作用，以及它可以幫助IT管理員轉變網絡以應對當今挑戰的多種方式。

 

Gartner公司指出，AIOps將大數據和機器學習相結合，以實現IT運營流程的自動化。它本質上是下一代IT運營，并通過機器學習(ML)和人工智能(AI)進行了增強。真正的AIOps技術包含三個關鍵要素。

 

第一個要素是能夠在IT環境中提取各種有用數據的能力。這包括動態數據和靜止數據，以及來自各種來源(流數據、數據包數據、API等)的實時和歷史信息。第二個要素是，它必須使用高級機器學習(ML)對所有這些數據源進行動態分析，以識別模式和相關性。這使平臺可以將大數據關聯起來，識別根本原因，甚至提供預測和見解。第三個要素是，AIOps技術可以讓組織在出現問題時主動做出響應。隨著系統學習模式并變得更加智能，它應該能夠通過自動化來建議或應用補救措施。有些解決方案依賴于統計處理來改善IT運營，但是AIOps技術對這三個要素采用了更為復雜的方法。

 

 

AIOps提供了從多維角度為網絡建立準確基準所需的情報。那么組織需要容納多少個用戶?他們通常在哪些位置工作?哪些應用程序和服務需要更多的帶寬，在什么時候需要這么多帶寬?跨這些類型的關鍵見解的自動化管理和監視，可以為組織的團隊提供對潛在異常的更好可見性。在解決網絡問題之前，這可以使組織變得更加敏捷和主動，從而不會影響到用戶體驗和利潤。它還使組織能夠識別并消除網絡資源的浪費和效率低下的情況。

 

使用AIOps，組織可以應用基于機器學習(ML)和人工智能(AI)的高級分析來自動執行IT團隊通常要管理的各種任務。這包括從持續監控到深入的故障排除過程的所有內容。最終結果是實現了一定程度的自動化，從而降低了當前和未來團隊成員的技能和培訓要求，并使他們能夠將時間花在其他關鍵任務上。

 

網絡工具的泛濫是AIOps技術可以為IT團隊解決的另一個主要挑戰。根據EMA網絡管理大趨勢的一次調查，超過一半的網絡運營團隊采用4到10個工具。這些IT工具通常專門用于檢查特定的數據源，并處理一組精確的問題。例如，應用程序性能監視(APM)解決方案通常無助于解決網絡降級的異常問題，IT基礎設施管理(ITIM)工具難以解決應用程序停機問題。AIOps可以通過攝取不同的數據源和相關的洞察力來幫助減少IT工具的泛濫，從而提供一定程度的可見性，否則這將需要多個工具和解決方案。這可以減緩IT團隊每天切換少數網絡工具時遇到的生產力挑戰，同時減少對不必要的許可成本和指導要求等需求。

 

 

AIOps還有許多其他好處。隨著許多組織繼續快速向云服務轉移，AIOps可以提供深入的網絡可見性，從而顯著降低云遷移的運營風險。更高的敏捷性和靈活性可以釋放IT團隊的時間和資源，IT團隊可以將這些時間和資源用于規劃和執行更好地支持業務的數字化轉型計劃。此外，AIOps技術還可以通過更高級的網絡可見性和洞察力來支持更有效的DevOps計劃和采用。簡而言之，除了AIOps技術的這些優點之外，它還可以推動和支持其他IT計劃。

 

相對來說，一些組織仍不愿采用AIOps這樣的早期技術。但是可以肯定的是：IT部門迫切需要現代化，并有一條切實可行的途徑來最大限度地減少時間和資源的限制。AIOps是實現更加自動化、更精簡、更優化的IT管理方法的關鍵，該方法可以幫助組織的團隊更快、更加有效地識別和解決網絡問題。

 

那些不確定其在未來網絡性能管理和IT運營中的作用的人應該考慮機器學習(ML)和人工智能(AI)用例如何迅速改變其他部門的發展，例如醫療保健和金融服務行業。考慮到這一點，可以肯定地說，AIOps將在未來幾年內成為最具革命性的技術之一。

 

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