伴隨著企業網路的不斷發展，尤其是對數位化業務應用的轉型，維護業務的正常執行時間成為了乙個棘手的難題。舉例來說，目前的服務常常需要與遺留系統共存，這增加了管理工作的複雜性；隨著時間推移，基礎設施元件和服務的多樣性常常迫使我們部署多種管理工具；造成整個檢視的連續性變得更難維護，同時所造成的資訊孤島也使得可用資料的使用效率不斷下降。
更複雜的是，由這些元件生成的事件、不斷增加的日誌和資訊，最終導致it運營團隊只會超負荷工作。根據以上事實，我們越來越難找到基礎設施的問題根源，或主動地解決問題。這種情況不但導致平均恢復時間(mttr)延長，而且還會降低服務提供的質量，最終會帶來糟糕的客戶體驗，並影響客戶總體滿意度。
幸好，有了挑戰，有了應對之道，就有了應對。ai技術為aiops工具和平台帶來了前所未有的發展前景。aiops平台所提供的功能，已有希望完全適應現代商務服務所帶來的數位化轉型的複雜性和規模要求。
據gartner所說，「aiops平台將大資料和機器學習能力結合起來，以一種可擴充套件的方式獲取和分析it過程中迅速生成和分析各種不同型別的資料，從而支援各種核心it運營功能。此平台可支援多種資料來源、多種資料採集方法和分析表示技術。
最佳aiops工具需要通過資料彙總，提取洞察力，最終基於智慧型輸出提供價值。因此，乙個理想的aiops工具需要什麼基本功能呢？不能忽略七點。
首先，資料採集。
找乙個能和其他模式完美匹配的系統。實際上，企業的aiops解決方案必須能夠從多個源收集資訊，包括使用虛擬實體的服務和應用程式等物理基礎架構元件。公司的aiops專案在部署過程中也必須具備與現有監測工具和新出現的技術對接的能力。
其次，資料聚集。
注意幫助提高跨領域合作的能力。第一，企業的aiops解決方案需要有能力聚集it基礎設施監測(itim)、網路效能監測和診斷(npmd)、數字體驗監控(dem)和應用程式效能監測(apm)等。
三是資料豐富。
聚集是實現資料使用的第一步，但是要獲得真正的價值，我們的aiops也需要有能力去充分利用這些資料。aiops需要通過諸如日誌和事件等歷史資料提供追溯檢視，並且使用元資料和標籤來填充索引中的搜尋內容。
把資料點和時間戳疊加在一起，我們就能得到實時資料，比如效能和遙測資訊，從而產生具有實際意義的時序資訊。當隨後使用該資訊時，企業也可以新增適當的標籤來建立關鍵值-對，充分開發資料潛力。
四是剖析洞見。
aiops工具的價值核心在於洞察力。顯然，僅靠最基本的相關關係，還不足以支援我們對複雜的根源作出判斷。在一組優秀的aiops系統中，模式發現和異常檢測是乙個關鍵部分，並且可以為基於洞見的規則制定提供重要的實現基礎。除基礎設施操作方面的漏洞外，我們的aiops系統應該分析其對業務產生的特定影響。在此過程中，服務級別協議(sla)管理可以幫助企業在與非技術性利益相關者進行互動時得到極大的方便和價值。
五是自動化。
它能給it運營管理系統帶來極高的效率和效能。所以，對於企業來說，aiops工具最好能快速地生成和部署工作流，從而自動實現各種功能。具體地說，aiops系統應該提供自動的庫維護功能，以快速地跨業務流程實現工作流的共享。卓越的自動化能力不僅可以提高業務敏捷性，而且還可以顯著減少不可預料的錯誤，大大提高服務的可用性。
六是使用方便。
一些aiops平台提供了基於雲的管理，它可以幫助it團隊以一種安全、分布式的方式同時解決多個**上多個客戶的問題，從而提高管理效率。aiops平台通過監控資料流，可以幫助其他工具方便地獲取所收集的資訊，從而極大地促進團隊之間的合作。
七是靈活部署。
就服務保證而言，不同的企業總是有不同的實際和具體要求。所以aiops部署模式必須能夠滿足企業獨特的業務和操作需求，不管是採用自主託管、遠端管理還是平台即服務。
小結
據gartner**，30%的大公司將在2023年2月使用aiops平台。aiops用例表明，現有的技術能夠很好地實現真正的主動it運營管理功能。它所提供的優秀方法，將有助於我們在不斷發展的基礎結構中始終擁有一種優秀且被證實的複雜度管理方法。
公司在選擇aiops工具時一定要小心。唯有符合上述七個基本需求的優秀aiops工具，才能鞏固企業戰略成果，並帶來穩定可靠的it運作能力。
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