什么是AIOps？
自Gartner于2016年创造AIOps一词以来，人工智能已成为先进技术世界的流行语。AIOps的目标是自动化复杂的IT系统解决方案，同时简化其操作。
简单地说，AIOps是一种转型方法，它使用机器学习和AI技术来运行诸如事件关联、监控、服务管理、可观察性和自动化等操作。
借助AIOps，您可以收集和汇总从可观察性和监控系统、不同应用程序或基础架构生成的不断增加的数据，过滤噪音以识别系统性能和可用性问题的事件和模式，并确定根本原因并经常自动解决它们或将警报发送给IT团队。
如果您不使用AIOps来完成该过程，那么将很难与快速发生的技术创新一起运行。此外，如果您依赖传统知识和旧系统，您的IT运营更有可能变得不可预测和不可扩展。
正如Gartner预测的那样，到2023年，40%的DevOps团队可能会在其应用程序和基础设施监控工具中实施AIOps，以实现更好的平台性能和功能。
AIOps架构
AIOps架构提供了有助于无缝集成企业监控、服务管理和自动化的方法和技术，以提供完整的AIOps解决方案。
AIOps架构支持跨操作监控的洞察力。
如上图所示，AIOps在IT运营方面具有三个关键领域，即Monitor（Observe）、Engage和Act。
与传统的事件管理和监控工具不同，在可观察性方面，基于机器学习的功能用于确保在满足组织的监控需求的同时，无论其架构如何，都不会留下空白或盲点。
在可观察性阶段，发生的主要过程包括数据摄取、数据集成、事件抑制、事件去重、基于规则的关联、机器学习关联（包括异常检测、事件关联、根本原因分析和预测分析）、可视化、协作和反馈。
AIOps架构的参与部分与IT服务管理(ITSM)及其通过不同指标和功能处理流程及其执行的功能有关。
由于Engage部分处理服务管理的数据，它充当ITSM中发生的所有活动或操作的存储库，包括问题管理、配置管理、事件管理、变更管理、容量管理、可用性和服务级别协议.
在可观察性事件中，指标、跟踪和日志充当主要数据；在Engage中，主要数据仍然围绕在不同流程中的操作执行情况，其中数据是按需和实时分析的混合。
Engage的主要阶段包括事件创建、任务分配、任务分析、代理分析、变更分析、流程分析、可视化、协作和反馈。
最后，在Act阶段，实际的技术任务执行发生。该行为是执行所有技术任务的最后阶段，例如变更执行、事件解决、服务请求执行等。在这里发现的所有事件都得到解决，系统恢复正常状态。
AIOps是如何工作的？
您可以通过查看支持其流程的技术组件（机器学习、大数据和自动化）来简单地了解AIOps的工作原理。AIOps在独立部署时效果最佳，并提供一个集中式系统来协作收集和分析来自多个监控源的数据。
注意：数据可以包括流式实时事件、网络数据、历史性能事件、系统日志和指标、事件相关或票务。
收集数据后，AIOps实施机器学习和分析功能，以：
- 从大量数据中识别和分离重要的异常事件警报。
- 发现异常事件的根本原因并提出解决方案。
- 自动向运营分析师发出警报以及建议的解决方案。
- 根据问题的性质为异常事件创建补救措施并实时解决问题。
最后，基于分析结果，AIOps的机器学习有助于调整算法，甚至创建新算法来确定早期阶段的问题并提出极具影响力的解决方案。简而言之，鉴于之前的结果，AIOps模型继续改进。
AIOps的核心要素
说到这里，你一定知道，AIOps背后的核心要素是大数据和机器学习。
为了理解这两个术语，我们将在这里更好地了解它们。
1.大数据
由于AIOps从众多资源中获取数据，因此基于大数据技术构建AIOps平台至关重要。大数据是指使用传统软件进行数据处理无法处理的复杂、庞大的数据集。它包含的数据种类更多、数量增加且速度快，也被称为大数据的三个V。
由于AIOps将来自不同来源的大型、复杂、多变的数据集集成到数据仓库中，因此如果不使用大数据平台，处理如此大量数据的速度可能会变得难以管理。
2.机器学习
AIOps的第二个也是最重要的部分是机器学习，这是人工智能的一个关键方面。机器学习的核心是研究人类行为，以使用算法和数据来复制它们。当ML在获取信息以解决任务后实施时，它可以提供比人类本身更好的结果准确性。
同样，ML帮助AIOps平台利用其能力来分析数据并检测模式和异常，同时监控事件和实体。然后使用分析的数据来提供见解并找到根本原因警报。
AIOps的好处和挑战
AIOps的主要优势如下：
- 更高的系统可用性：由于AIOps确保现代混合基础设施的最大应用程序可用性，它已成为潜在的游戏规则改变者。
- 在修复的同时更好地遵守SLA：与IT服务管理功能集成，AIOps可以找到事件模式，识别有用的见解，并允许自动化解决方案。所有这些都减少了平均修复时间，同时超出了SLA合规性。
- 最小的人为错误：由于AIOps自动化了IT团队处理的大多数日常和迭代的操作任务，它同时减少了人为错误。
- 更好的自动化事件检测：AIOps节省了大量时间，因为它通过引导事件分析来验证事件，从而减少了由于伪事件而产生的噪音。
- 预测和愤怒预防：AIOps使用基本KPI来衡量运营绩效，创建智能建议以帮助IT运营完成其目标。
- 成本优化：成熟的AIOps系统可以通过将任务从人类转移到算法来有效地降低运营成本，从而引导人力资源将时间花在其他重要任务上。
- 更好的环境可见性：使用AIOps，企业可以识别机会、制定战略决策并识别IT运营中的低效率。
AIOps面临的一些挑战是：
- 困难的组织变革管理。
- 不匹配的期望。
- 刚性过程。
- 数据可用性和监控困难。
- 缺乏领域输入。
- 不准确的预测分析。
- 由于数据漂移，历史数据的最低准确度。
- 难以理解机器学习。
AIOps的用例
众所周知，AIOps旨在收集和分析IT运营数据。AIOps的一些流行用例包括：
异常检测
AIOps不断分析数据并将其与有助于检测潜在问题的历史事件进行比较。
事件事件关联
您可以将AIOps用于事件事件关联，因为它可以快速处理和分析事件数据，同时在问题失控之前提供解决方案。
预测分析
除了早期错误检测外，具有数据收集和分析功能的AIOps还可以帮助机器学习算法了解当前和历史数据趋势，同时提供对未来结果的可行见解。
数字化转型
随着AIOps从ITOps中消除新技术的复杂性，创造了一个不受限制的转换的新空间。它可以帮助组织利用灵活性来实现新的进步来处理他们的战略目标。
根本原因分析
人们还可以使用AIOps通过关联大量数据点、跟踪事件模式等来分析根本原因。AIOps的根本原因分析可帮助企业及其用户更有效地识别和解决问题，从而改善客户体验。
云采用/迁移
借助AIOps，可以清楚地了解云采用和迁移正在转变的相互依赖关系，从而最大限度地降低与这种转变相关的风险。
AIOps的未来
鉴于技术的进步，大多数组织正在从传统基础架构转变为在虚拟化环境中运行的动态基础架构，可以根据需要进行重新配置和扩展。
但是，正如我们所知，这些系统往往会无休止地生成大量数据。甚至Gartner也表示，IT基础设施更有可能每年创建两到三倍的运营数据。
毋庸置疑，传统解决方案无法跟上这样的数据量，无法对周围环境中的事件进行分类或关联数据以提供对IT运营的实时分析和洞察以满足客户需求。
但是，由于AIOps在分析数据、提取异常事件或自动向IT团队发出警报时提供对整个基础架构的依赖关系和性能的可见性，它成为现代组织的最佳解决方案。
毫无疑问，AIOps是利用现代机器学习和大数据以及其他高级分析技术的平台，通过找到问题的根本原因并提供推荐的解决方案，通过动态、主动和个性化的洞察力来改进IT运营。
