使用規則管理it運維，主要是為了準確**未來事件及可能發生的行為，而it運維團隊，對**的準確性十分依賴。許多採用規則管理it運維工作的機構會反覆承諾，不斷新增新規則、改進舊規則和評估結果來提高其準確性。但是，保持規則的準確性會受到多重因素的干擾，即規則不斷調整，準確性卻絲毫沒有提高。這其實是規則範圍大小所導致的。
在本文，規則的「範圍」指的是可能影響系統效能的it方案的潛在因素。規則的範圍問題，就像是天空飄散的烏雲一樣，它掩蓋住了**的準確性。而要深究其因，可以想象一下，為什麼每個通勤上班的人會感到煩惱。
01 通勤路線的選擇，靠設定規則難以窮盡
開車通勤（上下班）的目的非常簡單，即駕駛時注意安全和準時上班。該過程包括上車、啟動發動機、開啟谷歌地圖、開車，最後，在遲到之前竄進你的座位。
通勤的決策邏輯是非常直截了當的，即存在乙個驅動器、簡單的二維道路系統，點a和點b之間的路線數量，以及駕駛所需的規則。儘管如此簡單，但每個人都抱怨交通狀況不斷惡化，如一些不可**的交通堵塞狀況，即使地圖上谷歌顯示為「綠色」暢行。
如果路上唯一的司機是你，那這種抱怨便不會存在。但是，都市市區是乙個龐大且複雜的系統，其中有數十萬或百萬的通勤者，而他們的隨機行為會產生無數不可**的結果。如果幸運的話，只是遲到的問題，但是如果遇到交通事故，那就另當別論了。
通勤決策的固有問題是其不可**性，在數學上經常會被描述為np完全問題。數學專家將此定義為計算的複雜性，即無論計算機有多大，你都可以拓展問題並快速解決它。例如，如果你可以通過膝上型電腦解決10輛車的通勤問題，那麼100輛汽車將占用地球上所有可用的計算能力。當然你可以看到，這種通勤方案的範圍，對於基於規則的方法來說太大。
02 it運維規則範圍的限制
對於it運維來說，如前文所說的通勤決策問題，規則主要是用於識別影響系統效能的問題。個人規則如同汽車中的駕駛員，簡而言之，「如果我獲得的警告是x或y，那麼結果將是z」。當操作變數的範圍很小時（類似於在空曠道路上的通勤），總是可以獲得結論性的、**準確的結果。
但是企業的網路系統絕不可能是空空無物的。基於業務活動的規模和型別，企業的網路系統每天能夠生成數百萬甚至數十億的事件資訊，這種活動規模所產生事件的複雜性和潛在組合，會讓地鐵通勤所產生的決策問題相形見絀。
使用規則來管理it運維難度很大，因為需要每個單獨的規則來解決每乙個場景，而且所有的規則必須協同工作，規則的結果通常還取決於其他規則。使用基於規則的方法，必須為每個方案驗證規則，以確保**的準確性，否則唯一的保證便是不可**的結果。
在地鐵通勤示例中，如果利用當前的數學技術和知識，來計算洛杉磯44萬乘客決定的所有潛在結果是絕不可能的。對基於規則的it運維來說，執行相同的操作也存在同樣的問題。兩者都是np完全問題。按照規則的話，範圍有限，無法知曉所有特定結果是否準確。因此，使用規則來保障it服務交付，是存在風險的。
03 aiops避免了規則範圍的限制
使用智慧型運維的方法，而不是基於規則的方法，能夠有效避免範圍的約束限制。aiops會極大減輕運維團隊的壓力和責任，不用花費大量的時間為每個可能的事件組合建立規則。通過人工智慧和機器學習技術，企業的監控系統可以採集到所有運維的資料，還能應用演算法確定事件的重要性。與基於規則的方法不同，aiops可以自我進行學習，而不必提前考慮每個輸入與輸出。
在監測和**可能妨礙系統效能事件方面，aiops的準確性會更高，還能讓團隊高效執行企業it系統。此外，aiops還具備乙個獨特的功能，即能從整體上處理資料，以檢測一些緊急行為。這對於基於規則的工具來說是個難題，因為它會受到範圍的束縛。但是aiops與地鐵通勤的使命一樣，都是為企業提供一條安全的路徑，防止it系統遇到故障或問題。
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