企业 IT 基础设施每年产生的 IT 运营数据平均比原先多 2 到 3 倍。传统的 IT 管理解决方案可能难以处理如此大量的数据并有效解决问题。
在这种情况下，企业需要一种自动化解决方案，可以提醒 IT 人员注意重大风险、识别问题并自主解决重复出现的问题，而不是仅仅依靠员工的手动监控。
AIOps使用大数据和机器学习来实现 IT 运营的自动化。它有助于事件关联、异常检测和因果关系判断。
AIOps 用智能 AI 驱动的解决方案取代繁琐的手动操作，遵循快速的逐步流程，如上图所示。这有助于识别模式和事件、收集结构化和非结构化数据、报告问题并减少噪音。
这极大地提高了团队的工作效率，确保运营正常进行。
AIOps 的关键组件
由于没有一种万能的解决方案，每个企业都需要独特的 AIOps 解决方 记者电子邮件列表 案。这些 AI 解决方案可以有效地发现并应对实时问题。为此，AIOps 的一些核心元素发挥了重要作用。以下是 AIOps 的一些关键组件。
机器学习
IT 分析就是寻找模式。机器学习允许 AIOps 使用机器的计算能力来识别 IT 数据中的这些模式。
异常检测
系统行为的任何修改都可能导致系统无响应、客户体验不佳和停机时间增加。借助 AIOps，企业可以快速检测到任何类型的异常活动或行为。
预测洞察
AIOps 可以将预测性洞察融入 IT 运营中。这可以帮助 IT 人员在问题发生之前主动识别问题并减少服务台工单的数量。
自动根本原因分析
仅获得洞察力是不够的。企业还必须能够采取行动。传统解决方案无法及时管理和解决问题，而 AIOps 可以自动在后台识别根本原因，从而快速解决问题。
AIOps 的好处
AIOps 改善了 IT 运营，并为希望将高级解决方案纳入其流程的企业提供了无数好处。以下是其中一些。
数据驱动的决策
AIOP 在 IT 运营中利用机器学习技术，例如历史数据分析、预测分析和模式匹配。这些技术使企业能够从数据驱动的决策中受益，同时减少人为错误。这种自动化的数据驱动洞察使 IT 运营能够采取行动解决问题，而不是专注于找出根本原因。
主动 IT 运营
在这种竞争环境中，提高客户满意度对于保持领先至关重要。仅仅应对这些问题是不够的；预测是否会发生任何故障也很重要。因此，为了确保可预测性，AIOps 为 UT 团队提供了预测分析能力，使他们能够提前预测和解决问题。
检测异常
IT 运营团队可以使用聚类等 ML 技术来识别异常行为。AIOps 有助于开发可进一步用于异常检测的监控技术。
增强的时间分配和优先级设置：AIOps 有助于处理大量数据。它将有价值的信息与不相关的数据分开，为事件数据添加重要的背景，并有效地对其进行优先级排序。
最小化 IT 成本
AIOps 工具可通过自动化许多 IT 运营任务来帮助降低成本。它们可以在潜在问题导致昂贵的系统中断之前识别并预防这些问题。这种主动方法可最大限度地减少停机时间、服务中断和财务损失。
AIOps 的用例
IT AI运营以增强网络、系统和基础设施。
AIOps 的实际用例
Place Park Technologies 和 TDC NetDesign 使用 AIOps 进行预测警报。
舍弗勒集团利用 AIOps 避免服务中断。
Enablis 使用 AIOps 来正确监控系统。
结论
在当今数据驱动的世界中，企业可以通过实施 AIOps 和 MLOps 来保持竞争优势。在比较 MLOps 和 AIOps 时，需要注意的是，它们都涉及使用 AI 和机器学习，但它们的重点不同。
MLOps 旨在让机器学习发挥良好作用，并帮助人们利用数据做出更好的决策。另一方面，AIOps 则旨在管理 IT 系统并使其平稳运行。MLOps在 Signity Solutions，我们在 AI 和 ML 技术方面拥有丰富的经验，并拥有一支技术娴熟的开发人员团队。我们提供针对独特业务需求量身定制的高级解决方案。
想知道 MLOps 或 AIOps 是否适合您的业务需求？让我们谈谈。