什么是 AIOps？
用于 IT 运维的人工智能（AIOps）是指使用人工智能（AI）技术维护 IT 基础设施的过程。您可以自动执行关键运维任务，例如性能监控、工作负载调度和数据备份。AIOps 技术使用现代机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）和其他高级 AI 方法来提高 IT 运营效率。该技术可以收集和分析许多不同来源的数据，为 IT 运维提供主动、个性化和实时的见解。
为什么 AIOps 如此重要？
当组织对运营服务和 IT 基础设施进行现代化改造时，您可在提取、分析和应用日益增加的大量数据期间受益。接下来，我们将分享使用 AIOps 平台的几个关键业务优势。
降低运营成本
借助 AIOps，组织可从大数据中获得切实可行的见解，同时保持精干的数据专家团队。采用 AIOps 解决方案，数据专家可有效加强 IT 团队，以精确地解决运营问题并避免代价高昂的错误。
此外，AIOps 可让 IT 运营团队将更多时间用于处理关键任务，而不是应对常见的重复任务。这可以帮助组织在日益复杂的 IT 基础设施中妥善管理成本，同时满足客户需求。
缩短问题缓解时间
AIOps 提供事件关联功能。该工具分析实时数据并确定可能指向系统异常的模式。借助高级分析，运营团队可以进行有效的根本原因分析并及时解决系统问题。这样可以最大限度地提高服务可用性。
同时，机器学习算法将无效信息与数据来源分离。因此，IT 工程师可以专注于重要事件。
启用预测性服务管理
借助 AIOps，组织可以通过使用机器学习技术分析历史数据来预测和缓解未来的问题。机器学习模型可以分析大量数据，并检测出无法通过人工评估的模式。不是被动应对问题，团队可以使用预测分析和实时数据处理来减少对关键服务的干扰。
简化 IT 运营
在传统环境中，IT 部门必须使用不同的数据来源。这会减慢业务运营流程，并可能使组织受人为错误影响。
AIOps 提供通用框架，用于聚合多个数据来源的信息。借助 AIOps，IT 团队可协作和协调工作流程且无需人工干预，从而提高工作效率。
提升客户体验
AIOps 工具可以分析来自聊天、电子邮件和其他通道的大量信息。一些公司使用 AIOps 平台来分析客户行为并改善服务交付。
AIOps 还可以防止代价高昂的服务中断影响客户。通过确保服务可用性和采用有效的事件管理策略，组织可以提供最佳的数字化客户体验。
支持云迁移
AIOps 提供统一的方法来管理公有、私有或混合云基础设施。组织可以将工作负载从传统环境迁移到云基础设施，而不必担心网络上的复杂数据移动。该工具提高可观测性，因此 IT 团队可以无缝管理不同存储、网络和应用程序中的数据。
有哪些 AIOps 使用案例？
AIOps 结合了机器学习、大数据和分析。该工具可以帮助您的 IT 和运营团队支持数字化转型计划。
应用程序性能监控（APM）
现代应用程序使用复杂的软件技术在云环境中运行和扩展。使用传统方法从现代场景中收集指标具有挑战性，例如微服务、API 和数据存储等组件之间的数据交换。
取而代之的是，软件团队采用人工智能进行应用程序性能监控，以大规模收集和编译相关指标。
根本原因分析
人工智能/机器学习（AI/ML）技术可以有效地帮助您确定事件的根本原因。这些技术可以快速处理大数据，并在多个可能的原因之间建立关联。通过采用 AIOps，您的组织可以调查影响系统性能的真正原因，而不仅仅是表面症状或提醒。
异常检测
异常是偏离监控数据标准分布的异常值。它们通常指示影响系统运行的异常行为。AIOps 提供实时评估和预测功能，可快速检测数据偏差并加快执行纠正措施。
借助 AIOps，IT 团队可以减少管理事件期间对系统提醒的依赖。借助该工具，IT 团队还可以设置基于规则的策略以自动执行补救措施。
云自动化和优化
AIOps 解决方案通过提供工作负载的透明度、可观测性和自动化来支持云转型。在管理相互依赖关系时，部署和管理云应用程序需要更大的灵活性和敏捷性。组织使用 AIOps 解决方案按需预置和扩展计算资源。
例如，可以使用 AIOps 监控工具来计算云使用量并增加容量以支持流量增长。
应用程序开发支持
DevOps 团队使用 AIOps 工具来提高代码质量。他们可以自动进行代码审查，应用编程最佳实践，以及在开发阶段的早期检测错误。AIOps 工具不是在开发周期接近结束时执行质量检查，而是尽量提前检查。
例如，当生产中出现异常时，Atlassian 使用 Amazon CodeGuru 将调查时间从几天缩短到几小时或几分钟。
AIOps 如何运作？
借助 AIOps，组织可以采取更加积极主动的方法来解决 IT 运营问题。IT 团队无需依赖连续的系统提示，而是使用机器学习和大数据分析。这可打破数据孤岛，提升态势感知能力，以及自动对事件做出个性化响应。借助 AIOps，组织可以更妥善地执行 IT 策略来支持业务决策。
接下来，我们将讨论相互关联的 AIOps 阶段。
观察
观察阶段是指从您的 IT 环境中智能收集数据。AIOps 提高了组织网络中不同设备和数据来源的可观测性。
通过部署大数据分析和机器学习技术，您可以实时提取、聚合和分析大量信息。IT 运营团队可以识别模式并将日志和性能数据中的事件关联起来。例如，企业使用 AI 工具来跟踪 API 交互中的请求路径。
参与
参与阶段包括使用人类专家来解决问题。运营团队可减少对传统 IT 指标和提示的依赖。他们使用 AIOps 分析来协调多云环境中的 IT 工作负载。IT 和运营团队通过通用控制面板共享信息，以简化诊断和评估工作。
系统还会向相应的团队发出个性化和实时的提示。系统既可以预先发出提示，也可以在发生事件时提示。
操作
操作阶段是指 AIOps 技术如何采取行动来改善和维护 IT 基础设施。AIOps 的最终目标是实现运营流程的自动化，并将团队的资源重新集中在处理关键任务上。
IT 团队可以根据机器学习算法生成的分析结果创建自动响应。他们可以部署更智能的系统，从历史事件中吸取经验教训，并使用自动化脚本抢先防范类似的问题。例如，开发人员在向受影响的客户发布软件更新之前，可以使用人工智能自动检查代码并确认问题解决方案。
AIOps 有哪些类型？
AIOps 为组织创造简化运营并降低成本的全新可能性。但是，存在两种类型的 AIOps 解决方案，它们可满足不同的要求。
以域为中心的 AIOps 是人工智能支持型工具，旨在于特定范围内发挥作用。例如，运营团队使用以域为中心的 AIOps 平台来监控联网、应用程序和云计算性能。
IT 团队可使用域无关型 AIOps 解决方案跨网络和组织边界扩展预测分析和人工智能自动化。这些平台收集从多个来源生成的事件数据并将它们关联起来，以提供有价值的业务见解。
AIOps 和其他相关术语之间有什么区别？
AIOps 是相对较新的概念，它促进使用机器学习和大数据处理来改进 IT 运营。以下是 AIOps 与几个相关术语的比较。
AIOps 与DevOps
DevOps 是一种软件实践，它弥合了开发和支持工作流程之间的差距。DevOps 通过在软件和运营团队之间共享信息，帮助组织应用更改并快速解决用户的问题。
另一方面，AIOps 是一种使用人工智能技术来支持现有 IT 流程的方法。DevOps 团队使用 AIOps 工具来持续评估编码质量并缩短软件交付时间。
AIOps 与MLOps
MLOps 框架可帮助软件团队将机器学习模型集成到数字产品中。该框架涉及模型选择和数据准备。它包括在生产环境中训练、评估和部署机器学习应用程序的过程。
同时，AIOps 会应用机器学习解决方案来生成可行的见解并提高新 IT 系统和现有 IT 系统的流程效率。
AIOps 与SRE
站点可靠性工程（SRE）是一种工程团队可用于自动化系统操作和使用软件工具执行检查的方法。SRE 团队不依赖手动方法，而是通过自动检测和解决问题来改善软件可靠性和客户体验。
AIOps 与 SRE 有着重叠的目标。AIOps 使用业务运营的海量数据和基于机器学习的预测性见解来帮助站点可靠性工程师缩短事件解决时间。
AIOps 与DataOps
借助 DataOps 计划，组织可优化商业智能应用程序的数据使用情况。DataOps 涉及设置数据管道，数据工程师可以使用这些管道从不同域提取、转换和传输数据，以此支持业务运营。
与此同时，AIOps 是一种更为复杂的实践。AIOps 使用 DataOps 提供的信息来检测、分析和解决事件。
AIOps 如何支持您的 HTTPS 要求？
Amazon Web Services（AWS）提供多种人工智能/机器学习服务，可帮助您开始实施 AIOps。可以使用这些服务来增强客户体验、改善业务服务交付并降低成本。
以下是一些为满足 AIOps 要求而构建的 AWS 产品：
- Amazon DevOps Guru 是一项机器学习支持型服务，可帮助软件团队自动检测云中的异常操作
- Amazon CodeGuru Security 是软件测试工具，可使用机器学习算法自动扫描和识别代码漏洞
- Amazon Lookout for Metrics 可自动对 AWS 工作负载和第三方云应用程序进行异常检测和性能监控
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