AIOps 概述

AIOps：用于 IT 运营的人工智能，简称为 AIOps。 AIOps 是数据分析的高级应用，我们以机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 的形式获得。 AIOps 负责更好的编程操作，以便 ITOps 可以高速执行。借助 ML 数据，它有助于预测真实原因分析 (RCA) 和加速平均修复时间 (MTTR) 的后果。 AIOps 为现代企业更好的发展发挥了重要作用。

正如我们所知道的一代人及其需求的巨大变化，我们无法处理或解决旧技术的需求或问题，因为必须进行技术升级。

解决现代 IT 运营问题的复杂性要求：

系统：可分离、分布式和动态的系统的复杂性，其组件是瞬时的。
数据：数据生成有关其内部操作的信息，即日志、指标、跟踪、事件记录等等。由于数据量大、特异性、多样性、冗余性，这些数据更加复杂。
工具：用于监控和管理数据和系统。许多工具的用途越来越窄，它们并不总是互操作，并有助于创建操作和数据孤岛。

AIops 在业务中的重要性：

消除数据孤岛：在业务中，每一项工作都基于数据，并且他们必须使用大量数据来操作并面临许多困难，为了避免这些困难，AIops 帮助行业打破数据孤岛并获得更好的性能。
更好的跟踪和管理： AIops通过机器学习程序直接辅助系统中的问题，并尽快评估。
自动解决问题：最初解决问题的修复过程由系统记录，因此无需从头开始参考并投入努力。

AIops 的工作流程：

AIops 在大数据、机器学习和自动化等主要技术的帮助下工作。

AIops 使用大数据接口来集群 IT 运营，将所有数据收集在一个地方。该数据涉及几件事，即

真实的性能和事件数据。
压倒实时操作事件。
系统日志和指标。
网络数据，包括数据包数据。
发生相关数据和票证。
基于文档的数据。

AIops 然后专注于分析和机器学习功能：

它来自“噪音”的离散重大事件警报。
识别根本原因和目的解决方案。
机器驱动的响应，包括实时主动解决。
不断升级以改进对未来问题的处理。

AIops 的好处：

它通过应用多种 IT 运营工具来增强 IT 运营以识别、解决和解决问题。
实现更快的平均解决时间 (MTTR)：它消除了来自多个 IT 组织的噪音和相关运营数据。它直接关注问题的根源，并在短时间内以高精度解决问题。
继续响应主动式预测管理
AIops 不断体验实时环境，并始终保持自身升级。它不允许不必要的警报。
技术化您的 IT 运作和 IT 运营团队。
它不会获得常规警报，而是仅提供逻辑所需的警报，以进行更好的检测并做出更快的决策。 AIops 在其操作中总是能更好地工作，并使人类工作在可管理的时间内毫不费力。