嘿！讓我們談談AIOps！
由于快速的數字化轉型給 IT 企業組織帶來了很大的壓力，要求他們更加主動和敏捷，DevOps 原則和實踐一直是寶貴的資源。但是，為了保持領先地位，企業組織需要更強大的解決方案。那么，答案是什么？當然是 AIOps（用于 IT 運營的人工智能）！通過采用和利用 AIOps，IT 企業組織可以自動化和增強 IT 運營實踐，并持續了解其業務績效。
什么是 AIOps？
把我們擁有的一些行動、一些流程、一些能力、一些經驗與技術結合起來。將所有這些整合到人工智能（AI）和機器學習（ML）中，這就是AIOps真正開始發揮作用的地方。它增強了 人類的判斷力，改善了決策能力并實現了自動化。
簡而言之，AIOps 使用大數據、機器學習和分析來高效、主動地管理 IT 環境。
AIOps 能讓 ITOps 變得更好嗎？
要明白，AIOps 不是來取代 ITOps 的，而是來增強它的。AIOps有以下幾個特點：
- 主動響應：通過將所有手動 IT 操作統一在一個實體下，AIOps 使 IT 運營團隊能夠更快地做出響應，甚至是主動響應，并提供完整的堆棧可見性和上下文。
- 事件響應：借助 AI 支持的見解和情報，可以更快地進行根本原因分析，從而顯著縮短響應時間。
- 更快的 MTTD 和 MTTR：通過識別噪聲中的信號并篩選來自多個 IT 環境的數據，AIOps 可以輕松地更快地識別根本原因并準確解決它們，從而降低 MTTD 和MTTR。
將 AIOps 付諸行動！
迄今為止，IT 團隊手動執行了許多與 IT 相關的任務。AIOps 通過自動化工作流程并減少在重復和耗時操作上花費的時間來提供幫助。因此，IT運營團隊的主要目的是識別這些困難并部署AIOps，為客戶創造更好的用戶體驗。
案例：
網絡監控工具OpManager為我們提供了一個很好的例子！不同的內置監視器集，每個監視器都有其單獨的閾值配置。最初，客戶花費數小時甚至數天的時間根據顯示器的數量對其進行配置。通過大量的試驗、錯誤和反饋從我們的客戶那里，我們最終引入了AIOps來篩選數據。AIOps 可以分析和識別模式、趨勢和季節性。
最后，OpManager能夠為每小時設置一個閾值（即自適應閾值），并將所需的手動工作和時間減少到零。這一切都歸功于AIOps！
企業組織采用AIOps的原因
在當今世界，企業已經開始依賴數字技術，這反過來又催生了復雜的數字問題。多樣化、不斷變化的 IT 環境最終促使企業組織和 IT 專業人員傾向于 AI 和 ML，以確保整個 IT 環境的平穩運行。
實際上，幾乎70-80%的企業組織已經開始投資AI和ML等洞察力型技術。這些工具在環境中實現了一定的簡單性，因為它們可以從大量來源中提取數據并將其全部合并到一個捆綁包中，從而向 IT 團隊提供其 IT 環境的綜合視圖。
另一方面，采用AIOps，可以幫助工人完成定期執行的平凡和重復性任務，這使他們能夠專注于工作并提高工作效率。最終將提高其企業組織的整體效率。
企業組織可能面臨的挑戰
1. 技能不足
如今，許多簡單的任務都是由技術處理的。但是，在告訴員工交出這些簡單的任務并執行復雜的任務之前，應該思考以下三個問題：員工是否有足夠的技能來做到這一點？需要為他們提供培訓嗎？現在是從他們手中奪走簡單任務的合適時機嗎？
2. 不同的能力領域
在處理能力領域時，企業組織必須事先評估其成熟度水平以及愿意在其成熟度上進一步投資多少。企業組織需要關注的不同的能力領域。
3. 對人工智能缺乏信任
改變并不容易。許多企業組織面臨著一項令人厭煩的任務，即讓客戶意識到人工智能不會接管世界，它只是增強IT運營的工具。即使是一線的IT專業人員也對人工智能持懷疑態度，因為他們一直知道他們正處于另一場數字發展的頂峰。
4. 缺乏對數據驅動技術的認識
AIOps 預測分析的第一步是編譯數據。盡管了解此步驟的重要性，但大多數企業組織未能采取行動。一些曾經被認為完全是實體店的企業組織直面大流行的挑戰，并引人注目地展示了他們的存在。有趣的是，掙扎最多的公司是不完全確定是否要投資這項技術的公司。
ManageEngine的產品管理主管Chinnayan認為，AIOps必須成為一種商品，而不是奢侈品。
直到幾年前，AIOps 還由少數 IT 公司提供。它需要大量投資，而且不是所有人都能負擔得起的。因此，Chinnayan建議理想的選擇是選擇解決方案。他認為在添加更多功能之前，尋找產品并嘗試利用 AIOps 來處理簡單的用例和問題是明智的。
Chinnayan表示，如果負擔得起的話，提前嘗試利用 AIOps是一個不錯的選擇。可以在使用幾年后重新審視它，并在后端投入更多資金用于監控等等。
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