AIOps：人工智能有助于构建和运行人工智能

最近，为IT运营采用人工智能的概念（AIOps）-Gartner定义为AI，大数据和ML的组合，用于管理主要的IT运营功能，“包括可用性和性能监控，事件关联和分析，以及IT服务管理和自动化”。Gartner预测，大型企业仅使用AIOps和数字体验监控工具来监控应用程序和基础架构的比例将从2018年的5％增长到2023年的30％。

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照片：乔·麦克肯德里克

近几个月来，公司团队的分散工作使他们更加认识到，IT必须以尽可能少的照明模式运行。但是，AIOps的含义远远超出了最近的COVID-19危机。由于IT活动的主要目标是在整个企业中开发，扩展和支持AI，因此我们正处于AI可以帮助我们构建，部署和管理下一代AI的时刻。

AIOps能为企业IT商店做什么？IBMWatson工程部副总裁JessicaRockwood在最近的一篇文章中对方法进行了说明，该帖子恰逢IBM宣布在其Watson平台上增强AIOps功能的同时：

“从整个IT基础架构中收集从性能警报到事件单的各种来源的数据。这些数据可用于通过识别一天中特定时间对IT资源的需求较低来降低成本并帮助提高生产率，并自动转移计算资源。”

“如果不需要自动调整，则可以以可视格式显示数据，从而为IT运营经理或站点可靠性工程师提供建议的措施，并解释这些建议的依据。”

“自动化任务，例如将流量从一台路由器转移到另一台路由器，释放驱动器上的空间或重新启动应用程序。

“还可以对AI系统进行自校正培训，以便IT经理及其团队可以将时间花在高价值的工作上，同时完全了解企业的​​运营情况。”

AIOps平台有什么用？SameerPadhye，BishnuNayak和EnzoSignore在其电子书《傻瓜型AIOps》中探讨了基本的构建基块：

开放数据提取：AIOps平台收集的数据可能包括“操作洞察力，例如故障，日志，性能指标，日志警报，故障单等。从多种多样的数据源中提取数据的能力至关重要，因为它可以实现以下目的：准确，实时地查看混合IT环境中所有活动部件的信息。”

自动发现：“企业需要一个自动发现过程，该过程需要跨所有基础结构和应用程序域自动收集数据，包括本地，虚拟化和云部署。自动发现还可以标识所有基础结构设备，正在运行的应用程序以及由此产生的结果。商业交易。”

关联：“AIOps平台以上下文形式关联此数据。它需要确定基础结构元素之间，应用程序及其基础结构之间以及业务交易与应用程序之间的关系。”

可视化：可视化使IT操作可以“迅速查明问题并采取纠正措施”。

机器学习：“AIOps解决方案使用有监督的和无监督的机器学习来确定时间序列中的事件模式。它们还从预期的行为和阈值中检测异常，并预测中断和性能问题。”

自动化：自动化“通过自动化人员IT操作任务，减少大量运营费用并加快创新来提供ROI。它还可以降低MTTR并提高客户满意度。”

COVID-19危机给IT领导者施加了削减开支的压力，并想办法以更少的钱做更多的事。同时，对由AI驱动的方法的需求无穷，这将不可避免地给IT基础架构增加负担。例如，去年，Gartner的分析师发现，通用AI项目的范围正在扩大。人工智能项目的平均数量为四个，但受访者预计在未来12个月内将再增加六个项目，并在未来三年内再增加15个项目。具有讽刺意味的是，人工智能本身正在提供一种支持可行基础架构的方法，以支持不断增长的人工智能计划。