AIOps通過以算法方式分析IT數據，使IT運營和DevOps團隊能夠更智能、更快速地運營，使他們能夠在業務運營和消費者受到損害之前更快地發現和解決數字服務問題。
企業IT運營團隊可以使用AIOps來管理由現代IT基礎設施創建的巨大復雜性和數據量，防止發生故障、維持正常運行時間，并實現持續的優質服務。
通過將IT置于數字化轉型活動的中心，AIOps使企業能夠按照當代業務需求的速度運作。
AIOps是如何工作的?
AIOps產品并非都是相同的。企業應將其安裝為獨立的基礎設施，從所有IT監控源吸收數據，并作為交互的中央系統發揮作用，以從中獲得盡可能多的價值。
企業可以使用五種方法和算法為這樣的平臺提供動力，這將完全自動化并簡化IT運營監控的五個重要方面：
•數據選擇
從當代IT系統創建的大量極其冗余和嘈雜的IT數據中選擇數據塊，這通常需要過濾掉高達99%的無效數據。
•模式發現
在選定的相關數據組件之間關聯和建立鏈接，并對它們進行分類以供將來分析。
•推理
確定困難和重復出現的問題的根本原因，以便企業可以根據所學采取行動。
•協作
通知運營人員和團隊，并允許他們之間進行合作，特別是在人員地理位置不同的情況下，以及存儲可能有助于加快未來類似問題診斷的事件數據。
•自動化
為了使答案更加準確和快速，盡可能多地自動化響應和清理。
成功采用AIOps的4個步驟
(1)謹慎選擇初始用例
盡管有許多可能的數字化候選者(例如，BMC服務與咨詢專家通過將其產品系列和活動制作、服務管理和機械化的三項功能結合起來，幫助了許多客戶，這是非常驚人的業務定義解決方案)，關注可實現的和實用的以最大化數字化轉型至關重要。鑒于目前的人工智能開發水平，看到很多客戶首先關注基本的AIOps用例，這也可以用作更復雜用例的構建塊。
(2)為成功而采用新策略
采用AIOps需要的不僅僅是技術;它還需要實施新的角色、程序和數據策略。大多數企業有效采用AIOps需要文化轉變，因為它經常需要重組以專注于數據源而不是部署中涉及的技術。
(3)發展核心能力
IT團隊可以通過采用AIOps樹立榜樣，從而建立與其他數字化轉型技術類似的基本能力。
(4)跟蹤交付價值
IT必須展示在采用AIOps中實現的業務價值，才能成功推動數字化轉型工作。通過創建統一的正式業務價值數據庫，“客戶成功”支持客戶監控業務價值。該價值應與業務價值數據庫中更廣泛的組織目標相關聯，例如減少修復時間(MTTR)。
AIOps的驅動因素
似乎沒有草根運動來推動AIOps部署。行業專家O’Connell說：“AIOps由企業首席信息官領導，ITOps緊隨其后。這是有道理的，因為AIOps本質上是跨域的，并打破了孤島。如果將自動化添加到等式中，平衡點將更傾向于企業高管。”
根據EMA進行的一項研究，自動化在所有實踐領域都變得越來越流行。在缺乏人工控制的情況下，人們對接受自動化猶豫不決。當然，接受自動化的準備并不是自動發生的。它隨著時間的推移而發展。而與自動化的組合是AIOps的成功所在。”
AIOps的成功
據參與者介紹，更大的IT/業務同步、更高的IT服務性能以及增強的員工/客戶交互是AIOps項目的優勢之一。
總而言之，即使是最成功的技術解決方案也并非沒有困難。即使是最成功的AIOps用戶也面臨諸如技術成本、數據完整性和可用性、IT沖突以及對人工智能的不信任或懷疑等障礙。此外，大多數成功采用者希望在接下來的一年內研究新的AIOps系統。
根據EMA的研究，如果運營得當，對IT與公司其他方面之間的聯系的影響可能是變革性的，其部分原因是IT/業務協調的進步幾乎是不可避免的。自動化是正確執行AIOps的重要因素。然而，在這種情況下，在需要業務靈活性和堅如磐石的IT服務才能取得成功的社會中，這種組合很有可能成為一種生存機制。
關于AIOps和隨之而來的機械化的論點是如此簡單明了，以至于EMA預計AIOps這個術語會隨著時間的推移而消失。這些功能在現在是全新的，將簡單地成為IT運營的常規組成部分。另一方面，AIOps還有很長的路要走。
結論
AIOps是一種改變游戲規則的技術，是一條路徑，而不是終點。成功的初始部署可能有助于數字化轉型計劃并提升IT作為真正業務伙伴的形象。當今的企業希望IT技術能夠滿足不斷增長的消費者需求，為此，IT團隊必須采用AIOps等技術。企業不能在不改變后端技術的情況下在前端提供數字體驗。AIOps允許IT運營在整個混合云平臺上自主協調基礎設施、應用程序和服務，從而使復雜的分散環境更易于管理。
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