什么是 AIOps（IT 运营人工智能）
如今 IT 系统生成的数据量巨大，如果没有智能监控和分析工具，可能会导致错失机会、警报和昂贵的停机时间。然而，随着机器学习和大数据的出现，出现了一种新的 IT 运营工具类别，称为 AIOps.
AIOps 可以定义为人工智能增强、支持和自动化 IT 流程的实际应用。它利用机器学习、自然语言处理和分析来监控和分析复杂的实时数据，帮助团队快速检测和解决问题。
借助 AIOps，运营团队可以应对现代 IT 环境生成的巨大复杂性和数据量，以防止中断、维持正常运行时间并实现持续的服务保证。 AIOps 使组织能够以现代企业所需的速度运营并提供出色的用户体验。
AIOps 需要什么？
在进行的一项调查中 CA技术大多数受访者认为AIOps是IT运营的未来，超过80%的组织正在计划或已经开始实施AIOps解决方案。
以下是 AIOps 的必要性不断增加的五个主要原因。
由于监控工具的激增，分析变得具有挑战性。
使用不同的监控工具使得实现整个企业服务或应用程序的完整可见性变得困难。它还使得关联和分析多个应用程序性能指标几乎不可能。
AIOps 可以帮助提供跨所有领域的主要单一分析面板，这将帮助组织确保最佳的客户体验。 AIOps 有助于减少误报、建立警报关联并确定根本原因，而无需技术使用多种工具。
数量庞大的警报正变得难以管理。
平均每月有数千个警报需要主动处理，难怪人工智能和机器学习现在变得必要。 AIOps 可以通过减少停机时间和分析警报所花费的时间来帮助减少问题的影响，例如检测问题、跨团队协作以及所有工具之间的警报关联。
需要预测分析来提供卓越的用户体验。
如今，每家企业都可能会因为糟糕的用户体验而失去客户。考虑到这一点，公司对确保卓越的用户体验的重视也就不足为奇了。通过预测分析提供出色的用户体验是最重要的业务成果之一，因此，预测分析是最受欢迎的 AIOps 功能。
AIOps 的巨大预期收益
许多 IT 专业人士认为，AIOps 将提供可行的见解，帮助自动化和增强整体 IT 运营功能。他们还认为 AIOps 将提高效率、更快的修复、更好的用户体验并降低操作复杂性。这主要是通过 AIOps 的自动化功能实现的，包括跨整个工具链的自动化数据分析和预测洞察。
IT 运营的未来是 AIOps。
想要在当今数字经济中生存和发展的企业必须考虑在 IT 运营中使用人工智能。随着数据监控和分析挑战的不断增加，AIOps 将在为 IT 运营团队创造新的效率方面发挥关键作用。现在是评估和实施基于 AIOps 的解决方案的时候了，这些解决方案可以提供客户期望的卓越用户体验。
AIOps 是如何工作的？它的组成部分是什么？
组织应部署 AIOps 工具，作为从所有 IT 监控源获取数据的独立平台，以获取最大价值。这样的平台应该由五种算法提供支持，这些算法可以自动化和简化 IT 运营监控的关键维度。
- 数据选择： 获取现代 IT 环境生成的大量高度冗余和嘈杂的数据，并过滤掉表明问题的数据元素。
- 模式识别： 关联并查找所选数据元素之间的关系，并将它们分组以供进一步分析。
- 推理： 确定问题反复出现的主要原因，以便采取行动。
- 合作： 通知相关运营商和团队并促进他们之间的合作。
- 自动化： 自动响应和修复，使解决方案更加精确和快速。
AIOps 解决方案过滤掉数据集中的噪音和重复数据，并仅选择相关数据。这大大减少了运营团队必须处理的警报数量并消除了重复工作。然后使用文本、时间和拓扑等各种标准对相关信息进行分组和关联。然后，AIOPS 发现数据中的模式并推断哪些数据项代表原因以及哪些数据项代表事件。
该平台将分析结果发送到虚拟协作环境，参与解决事件的每个人都可以访问所有相关数据。然后，虚拟团队可以快速确定解决方案并选择自动响应来快速准确地解决事件。
AIOps 用例
根本原因分析
通过 AIOps，可以确定问题的根本原因，并采取适当的措施来解决问题。通过确定问题的原因，团队可以避免在解决问题的症状而不是核心问题方面进行不必要的工作。例如，AIOps平台可以跟踪网络中断的原因，立即修复，并采取保护措施防止将来出现类似问题。
异常检测
AIOps 工具可以扫描大型数据集并发现非典型数据点。这些异常值充当识别和预测问题事件（例如数据泄露）的信号，使企业能够避免代价高昂的后果，例如监管罚款、负面公关和消费者信心下降。
绩效监控
AIOps 充当云基础设施和存储系统的监控工具。它报告使用情况、可用性和响应时间等指标。它还利用事件关联来聚合信息，从而为用户带来更好的信息消费。
智能警报
AIOps 将有意义的数据过滤并关联到事件中，防止多米诺骨牌效应引发的警报风暴 - 例如，一个系统中的故障会触发警报，从而影响另一个也触发警报的系统。
自动修复
AIOps 有助于自动修复已知问题。一旦发现问题，AIOps 就会根据过去问题的历史数据提出加速修复的最佳方法。
AIOps 和 MLOps 有什么区别？
| 多播 | AIOps |
| 它是一组旨在数据科学家和运营专业人员之间更好地沟通和协作的实践。 | 它是人工智能在增强、支持和自动化 IT 流程方面的实际应用。 |
| 该学科结合了 机器学习、数据工程和 DevOps 发现更快、更有效的方法来部署机器学习模型。 | 它将大数据和机器学习相结合，实现 IT 运营自动化。 |
| 通过数据集验证、应用程序监控、再现性和实验跟踪，MLOps 可以有效地将模型投入生产并确保它们继续可靠地运行。 | AIOps 系统可识别 IT 事件的根本原因、检测异常并提供高质量的解决方案，使技术团队能够努力解决问题。 |
参考文献：
- https://www.gartner.com/en/information-technology/glossary/aiops-artificial-intelligence-operations
- https://www.moogsoft.com/resources/aiops/guide/everything-aiops/
- https://www.redhat.com/en/blog/6-benefits-aiops
- https://www.paloaltonetworks.com/cyberpedia/what-is-aiops
- https://docs.broadcom.com/doc/top-five-reasons-you-need-aiops#:~:text=AIOps%20makes%20complex%20automated%20decisions,before%20they%20become%20an%20issue
- https://www.bizops.com/blog/the-top-five-reasons-you-need-aiops
- https://newrelic.com/blog/best-practices/how-does-aiops-work
- https://www.bmc.com/learn/what-is-aiops.html#accordion-item-2
- https://www.ibm.com/cloud/learn/aiops
- https://www.appdynamics.com/aiops/aiops-use-cases
- https://www.veritone.com/blog/mlops-vs-aiops-important-differences-you-need-to-know/
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