什麼是 AIOps?
AIOps 是一套新方法,可因應持續變化的使用者和 IoT 需求,非常適合當今的現代化複雜園區、分支和 WFH 網路。它的可見性和自動化能讓 IT 組織取得所需的深入解析資料,利於提高效率並加強使用者體驗。
AIOPs 釋義
AIOps 全稱為 Artificial Intelligence for IT Operations,意即協助 IT 運作的人工智慧,該詞描述 IT 團隊使用巨量資料、分析和機器學習來預測、快速因應或甚至預防網路中斷的情況。
- 「AIOps」一字最早由 Gartner 於 2017 年提出,指稱一種應用程式環境資料和資訊的管理方法。
- AIOps 結合了管理任務自動化、網路專家監督,以及 IT 專業人員的知識,目的是提高效率。
- 基於資訊安全和可見性的需求,AIOps 會使用 AI/ML 來進行網路深入解析和端點剖析,藉此確保本機與雲端應用程式的正常效能。
AIOps 如何運作?
AIOps 從每個網路和用戶端裝置收集遙測來建立基準,以自動識別問題、找出根本原因,並針對最佳化即時給予指引。
AIOps 包括以下項目:
- 巨量資料 – 大量收集的結構化和非結構化資料。
- 機器學習 – 具有學習力和適應力的演算法,還會接著改變能力或建立新能力,以及早發現問題並建議有效的解決方案。
為什麼要使用 AIOps?
傳統的 IT 工具缺乏智慧和自動化,無法處理遽增的新服務、遠端使用者、IoT 裝置、雲端技術和資料。
AIOps 具有以下優點:
- 讓 IT 團隊能在網路中斷之前做出回應、防止中斷。
- 減少平均解決時間 (MTTR),提高 IT 效率。
- 識別並過濾雜訊,IT 操作人員不必花時間處理較不重要的問題。
- 針對最佳化給予提示,改善網路、安全性和應用程式的效能。
AIOps 有哪些使用案例?
下表列出常見的網路難題,並說明 AIOps 可以如何解決這些問題。
挑戰 | 傳統工具失敗的原因 | AIOps 如何解決 |
---|---|---|
讓網路組態符合規定 | 靜態裝置設定無法滿足時時刻刻變化的業務需求。 | AIOps 不斷監視網路運作、提出建議,或針對最佳化自動變更。 |
滿足時時刻刻變化的業務需求 | 服務水準期望 (Service Level Expectations,SLEs) 必須由人工手動設定,成本高昂且耗時。 | 根據環境變化自動定義、監視和調整重要的網路閾值。 |
快速解決網路問題 | 客服通話是識別問題的主要形式,成本高昂、效率不彰。 | 提供深入解析,讓使用者先一步發現問題,預防問題影響使用者或 IoT 裝置,從而減少客服通話。 |
重現連線中斷問題 | 由於連線中斷問題難以重現,因此需要花費數小時或數天時間才能查明連線中斷問題。 | 內建資料擷取功能,藉由自動化和不斷監視的方式,找出持續發生與顯而易見的問題。 |
網路日益複雜 | 疑難排解和最佳化任務佔用 IT 人員 50% 以上的時間。 | 深入解析包括找出故障原因、根本原因分析和維修建議。 |
缺乏資源和技能 | 缺乏資源和訓練一直是爭論的焦點。 | 深入解析和搜尋功能可以協助和加強團隊的知識基礎。 |