這篇文章讓我們來看看 aiops 是什麼及其現狀。同時探索一下 aiops 的優勢和組成部分。
it 系統（硬體和軟體）正變得更加高效和精密。與此同時，它們變得越來越複雜。虛擬化和容器化是極其重要的技術，但它們的複雜性給 it 運營部門帶來了挑戰。
僱傭更多的員工或使用自動化工具來應對日益增長的複雜性並不是解決問題的辦法，有限的能力和資源使複雜的 it 系統難以簡化。
那麼答案是什麼？
aiops
近年來，人工智慧（ai）已經進入 it 運營部門。人工智慧 it 運維（aiops）現在被作為一種解決方案來管理日益增長的 it 複雜性。
aiops 通過結合機器學習、大資料和自動化決策來完成 it 任務。它使過程自動化無需大量的人工干預，使其不再依賴於人工資源。
人工智慧，機器學習，資料分析和 it 運營（ops）已經分別的存在了很多年。aiops 創新思想得以引用是將資料驅動的分析洞察力和 it 運維的實際情況結合在一起。
aiops 提供了兩個有利於 it 運維團隊的重要特性：
它為 it 運維團隊提供了一些工具，這些工具可以通過收集和分析資料來做出高階決策和執行自動化操作。
它幫助傳統的 it 運維管理員轉變為站點可靠性工程師（sre）角色，並支援與業務需求相一致的更可擴充套件的工作流。
現在我們知道了什麼是 aiops，我們也知道了它的發展和好處。但是，使用 aiops 需要做什麼呢？
要使 aiops 工作，您需要實現四個組成部分。
資料收集，這是使用aiops的第一步。
你需要從不同的資料來源收集資料。必須將這些資料轉換並聚合為具有足夠質量的可用資料，以驅動資料分析和機器學習。
資料分析，一旦資料被適當地收集和轉換，就要進行統計分析，從資料中得出見解。
機器學習，這是乙個使用從資料分析中推斷出洞察力，通過演算法實現自動決策的過程。
人工智慧（ai），這是指更廣泛的自動化決策範疇，其中機器學習只是其中的乙個組成部分。
當以上4個組成部分正確的實現了，aiops 能夠用於如下用例：
目前的aiops採用率還不確定，但gartner在2023年估計，到2023年，「25%的全球企業將戰略性地實施aiops平台，支援兩個或更多的主要it運營功能」。此外，根據techvalidate的調查，97%的受訪it組織同意，支援aiops的解決方案能夠提供可操作的見解，有助於自動化和增強總體it運營功能。
aiops已經被一些企業提前採用，儘管大多數企業可能需要一段時間才能部署aiops平台。
由於企業對aiops是否反映了真正的創新或僅僅是炒作的不確定性，目前很難採用更多的aiops。企業也發現收集高質量資料很困難，而且他們缺乏實現aiops支援的解決方案的最佳實踐。但這些障礙可以通過充分的研究和規劃來克服。
aiops是管理it系統複雜性的解決方案，它結合了資料驅動的分析洞察力和it操作的實用性。然而，儘管aiops有著巨大的前景，並且已經被一些企業採用，但大多數企業部署aiops平台可能還需要一段時間。改變正在路上，但不會一蹴而就。
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