[techweb]aiops工具在it領域具有廣闊的應用前景，但是雲技術是aiops有望提供最大收益的領域之一。
在這一點上，雲計算在it行業中已經是成熟的領域，甚至有人說這很無聊。雲中的創新已經放慢了腳步，很難想象我們在雲中構建或管理應用程式方面將採取許多革命性的步驟。話雖這麼說，如果我不得不選擇乙個準備在不久的將來在雲中進行重大變革的概念，那麼我會把錢花在aiops和aiops工具上。
儘管aiops的影響絕不僅限於雲，但aiops是目前為數不多的破壞我們與雲基礎架構互動方式的力量之一。您需要了解有關aiops以及aiops工具和平台在未來可能扮演的角色。
定義aiopsaiops是ga程式設計客棧rtner在2023年創造的乙個術語，是指人工智慧在it運營工作中的應用。基本aiops涉及使用ai來幫助解釋或分析it環境中的資料。更高階的aiops用例集中於利用ai 自動執行員工傳統上必須手動執行的it管理任務（例如，重新啟動故障伺服器或更新防火牆規則以響應新檢測到的威脅）。
aiops概念在該術語發明之前就已經存在。實際上，如果您在過去20年中的任何時候使用機器學習或資料分析工具來輔助應用程式監視或安全測試，www.cppcns.com則您正在使用aiops。
但是在過去的幾年中，aiops和aiops工具迅速普及。這種趨勢反映了ai的日益成熟，以及現代it工作負載的規模和複雜性不斷增加（aiops通過使用ai對it工作流進行自動化和系統化來應對的挑戰）。
aiops與雲計算的未來aiops在整個it行業中都具有廣闊的應用前景。然而，在許多方面，雲計算是aiops有望提供最大收益的領域之一。這是因為aiops可以解決雲中一些最複雜的挑戰-其他技術尚未充分解決的挑戰。以下是四個主要示例：
1.成本優化在雲中執行工作負載非常容易。以成本優化的方式執行它們要困難得多。雲**商並沒有竭盡全力幫助客戶減少在平台上的花費。而且，儘管可以使用各種第三方工具來幫助**和管理雲成本，但是大多數工具需要it團隊進行相當多的手動工作才能建立和使用。您必須仔細標記您的雲資源，並花時間手動解釋這些工具為您提供的節省成本的建議。其中許多任務具還會根據過去的使用情況提出事後建議，而不是建議您可以實時進行雲配置更改以立即節省資金。
aiops承諾將對雲成本優化提高自動化水平和實時洞察力。aiops工具不僅可以為公司在雲中超支的地方提供建議，而且還可以採取自動重新配置工作負載以節省資金的額外步驟。例如，可以通過aiops工具將超額配置的虛擬機器例項自動遷移到成本較低的例項，或者將儲存在比其需要的**昂貴的物件儲存層上的資料遷移到成本效益更高的層上。即刻。
2.雲遷移從某種意義上說，雲遷移比以往更加困難。雖然興起multicloud，並出現類似kubernetes平台和anthos，已使得它更容易整合在乙個雲與託管在其他正在執行的工作負載，公有雲在其他方面變得更加本土。如果您採用azure stack或aws outposts之類的框架來幫助構建您的雲工作負載，則最終將高度依賴您的雲提供商，而無需簡單的方法即可將應用程式，資料和配置移至另乙個公共雲而無需重建所有內容從頭開始。aiops可能會成為應對這一挑戰的解決方案。如果it團隊原本需要從頭進行重建以從乙個雲遷移到另乙個雲，則aiops工具可以通過利用ai重寫新平台的配置來實現流程自動化。換句話說，it團隊不必讓aiops工具為它們建立繁重的工作，而不必手動為不同的雲重新建立iam策略，api配置等。結果是，即使不同的雲平台在其服務產品中變得更加複雜和獨特，雲遷移也將變得更加順暢。
3.雲架構規劃it團隊在使用雲環境時面臨的乙個主要挑戰是，有太多的雲服務可供選擇-每種服務的配置選項太多-識別每種工作負載的最佳服務型別令人望而生畏至少可以說。
如果將給定的應用程式部署到虛擬機器，容器或使用無伺服器功能，它會以最佳方式（以最具成本效益的方式）執行嗎？對於給定的工作負載，哪個或哪些雲區域將提供最佳結果？如果您想利用邊緣計算的優勢，那麼工作負載到底應該放在**：在雲閘道器上，在裝置上還是在兩者的組合上？
這些是it架構師在現代雲環境中不斷解決的問題。傳統上，了解哪種安排最有效的唯一方法是手動測試不同的選項並分析結uqwuljevx果。
借助aiops，可以更輕鬆地**哪種架構模式和配置最適合給定的雲工作負載。通過使用有關工作負載需求以及每個潛在體系結構解決方案的效能和成本的資料，aiops工具可以提供比it團隊可以手動設計的建議更強大，更系統的建議。
4.管理各種工作負載同樣，公共雲現在提供了一系列不同的服務，這意味著一些管理員很難掌握所有這些服務。這是可以理解的。很難期望有乙個工程師能夠指揮管理windows vm例項，kubernetes集群，基於雲的nosql資料庫，saas分析平台和無伺服器功能所需的專業知識（僅列舉組織如今通常在其中執行的各種工作負載中的一些）。雲）。
面對這一挑戰，企業傳統上必須聘請頂尖的it人才來獲得一次涵蓋多種不同型別的雲服務所需的技能，或者依靠大型it團隊在其專業領域中擁有足夠的人才來進行管理多樣化的雲服務。
但是，借助aiops，即使工程師彼此之間沒有廣泛的專業知識，他們也可以更輕鬆地管理多種雲服務。aiops工具可以分析和幫助管理幾乎任何型別的雲服務託管的工作負載，從而減輕了人工工程師的負擔。
結論可以肯定的是，aiops不是萬能藥。它無法解決雲中的所有挑戰，而且就其本身而言，它不會迎來全新的雲計算時代。儘管如此，與許多其他現代技術趨勢相比，aiops有望解決雲計算中的幾個關鍵挑戰。在這方面，它有望為uqwuljevxit生態系統中已經過時的部分注入新的活力。[techweb]
本文標題: 為什麼aiops工具最終可以為雲計算注入新的活力
本文位址: /news/roll/322445.html
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