如何转变IT管理

IOps将大数据和机器学习相结合，以实现IT运营流程的自动化。它本质上是下一代IT运营，并通过机器学习(ML)和人工智能(AI)进行了增强。真正的AIOps技术包含三个关键要素。

• 第一个要素是能够在IT环境中提取各种有用数据的能力。这包括动态数据和静止数据，以及来自各种来源(流数据、数据包数据、API等)的实时和历史信息。
• 第二个要素是，它必须使用高级机器学习(ML)对所有这些数据源进行动态分析，以识别模式和相关性。这使平台可以将大数据关联起来，识别根本原因，甚至提供预测和见解。
• 第三个要素是，AIOps技术可以让组织在出现问题时主动做出响应。随着系统学习模式并变得更加智能，它应该能够通过自动化来建议或应用补救措施。

有些解决方案依赖于统计处理来改善IT运营，但是AIOps技术对这三个要素采用了更为复杂的方法。

网络工具泛滥

AIOps提供了从多维角度为网络建立准确基准所需的情报。那么组织需要容纳多少个用户?他们通常在哪些位置工作?哪些应用程序和服务需要更多的带宽，在什么时候需要这么多带宽?跨这些类型的关键见解的自动化管理和监视，可以为组织的团队提供对潜在异常的更好可见性。在解决网络问题之前，这可以使组织变得更加敏捷和主动，从而不会影响到用户体验和利润。它还使组织能够识别并消除网络资源的浪费和效率低下的情况。

使用AIOps，组织可以应用基于机器学习(ML)和人工智能(AI)的高级分析来自动执行IT团队通常要管理的各种任务。这包括从持续监控到深入的故障排除过程的所有内容。最终结果是实现了一定程度的自动化，从而降低了当前和未来团队成员的技能和培训要求，并使他们能够将时间花在其他关键任务上。

网络工具的泛滥是AIOps技术可以为IT团队解决的另一个主要挑战。根据EMA网络管理大趋势的一次调查，超过一半的网络运营团队采用4到10个工具。这些IT工具通常专门用于检查特定的数据源，并处理一组精确的问题。例如，应用程序性能监视(APM)解决方案通常无助于解决网络降级的异常问题，IT基础设施管理(ITIM)工具难以解决应用程序停机问题。AIOps可以通过摄取不同的数据源和相关的洞察力来帮助减少IT工具的泛滥，从而提供一定程度的可见性，否则这将需要多个工具和解决方案。这可以减缓IT

（编辑：江门站长网）

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