什么是 AIOps？
AIOps 是一种新方法，可满足当今全新的复杂园区、分支机构和 WFH 网络不断变化的用户和物联网需求。可见性和自动化可为 IT 组织提供提高效率和增强用户体验所需的数据分析。
讲解过的 AIOP
AIOps 表示用于 IT 运维的人工智能，它描述了 IT 团队使用大数据、分析和机器学习来预测、快速响应甚至防止网络中断的方式。
- “AIOps”的说法最初由 Gartner 于 2017 年提出，指的是一种对应用程序环境中的数据和信息进行管理的方式。
- AIOps 可将管理任务的自动化和网络专家的监督以及熟练 IT 专业人员的专业知识相结合，以提高效率。
- AI/ML 的使用用于网络数据分析、出于安全目的的端点分析以及确保本地和云端应用程序正常性能所需的可见性。
AIOps 的工作原理是什么？
AIOps 可使用从每个网络和客户端设备收集的遥测数据创建基线，进而自动帮助识别问题，确定根本原因并实时提供优化指导。
AIOps 包括以下元素：
- 大数据——大量收集的结构化和非结构化数据。
- 机器学习——可以学习和适应环境变化的算法。获得这种能力后，就可以改进或构建新的能力，以尽早发现问题并推荐有效的解决方案。
为什么要采用 AIOps 技术？
传统的 IT 工具缺乏处理新服务、远程用户、IoT 设备、云技术和数据急剧增长所需的智能和自动化功能。
AIOps 具有以下优势：
- IT 团队能够在中断发生之前做出响应并防止中断。
- 缩短平均解决时间 (MTTR)，以提高 IT 效率。
- 识别并过滤掉噪音，使 IT 运维人员不会将时间花在低优先级问题上。
- 提供优化技巧，以提高网络、安全性和应用程序期望值。
AIOps 用例有哪些？
下表描述了常见的网络挑战以及 AIOps 如何解决这些挑战。
| 挑战 | 为什么说传统工具无法满足要求 | AIOps 如何解决挑战 |
|---|---|---|
维持网络配置合规性 | 静态设备设置无法满足不断变化的企业需求。 | AIOps 可以持续监控网络运行，并建议或自动进行优化更改。 |
满足不断变化的企业需求 | 必须手动配置服务水平期望值 (SLE)，这样做既费时，成本又高。 | 根据环境变化自动定义、监控和调整重要的网络阈值。 |
快速解决网络问题 | 帮助台呼叫是发现问题的主要形式，这种形式成本高，效率低。 | 提前深入分析有助于在问题影响用户或 IoT 设备之前发现问题，从而减少帮助台呼叫。 |
重复性间歇问题 | 由于难以复制，因此查找间歇性问题会花费数小时或数天的时间。 | 不间断自动监控功能可通过内置的数据捕获功能分辨出问题是持续存在的问题，还是显而易见的问题。 |
网络复杂性增加 | 故障排除和优化任务会占用 IT 部门 50％ 以上的时间。 | 深入分析包括故障原因、根本原因分析和维修建议。 |
缺乏资源和技能 | 缺乏资源和培训一直是争论的焦点。 | 深入分析和搜索功能旨在辅助和增强团队的知识基础。 |
