了解面向 IT 營運的人工智能(AIOps)如何使用資料和機器學習能力

什麼是 AIOps？

當今，随着企業數字化轉型的加速，IT營運面臨着越來越複雜的挑戰。為了更好地管理和監控IT基礎設施，AIOps技術應運而生。AIOps是一種利用人工智能（AI）和機器學習技術的解決方案，旨在自動化IT服務管理和營運流程，以提高效率、降低成本和縮短故障修複時間。

AIOps技術的核心在于資料處理和分析。AIOps平台可以自動收集、整合和分析來自多種IT基礎設施元件、應用需求和性能監視工具的大量資料。通過使用機器學習和人工智能技術，AIOps可以識别重要的事件和模式，進而幫助IT團隊快速定位性能和可用性問題的根本原因。

AIOps還可以自動化一些常見的IT管理任務，例如故障診斷、預測性維護和自動化響應。這些功能有助于提高IT營運的效率和可靠性，并降低人力成本。

除了提高效率和可靠性，AIOps還可以幫助IT營運團隊更好地預測和規劃未來的IT需求。通過分析曆史資料和趨勢，AIOps可以提供有關IT資源使用情況的洞察，并幫助IT團隊更好地規劃和優化IT基礎設施。

實施 AIOps

AIOps是一種利用人工智能（AI）和機器學習（ML）技術的解決方案，旨在幫助企業更好地管理和監控其IT基礎設施，并提高效率和可靠性。AIOps可以自動化IT服務管理和營運流程，以提高效率、降低成本和縮短故障修複時間。

實施AIOps需要一些關鍵功能，包括可觀察能力、預測性分析和主動響應。可觀察能力是指一些軟體工具和實踐，用于采集、彙總和分析分布式應用以及運作應用的硬體所産生的持續的性能資料流，以便更高效地監控、診斷和調試應用，滿足客戶體驗期望、服務級别協定（SLA）和其他業務需求。通過資料彙總與整合，提供有關應用、基礎架構和網絡的整體視圖，但并不采取糾正措施以解決IT問題。

預測性分析是AIOps的另一個關鍵功能，它可以分析和關聯資料，進而獲得更出色的洞察，采取更理想的自動化措施，幫助IT團隊始終掌控日益複雜的IT環境，并確定應用的性能。通過自動化的異常檢測、警報和解決方案建議，可以縮短總體當機時間以及事件和問題單的數量，進而使組織受益。

主動響應是AIOps的第三個關鍵功能，它可以幫助IT團隊更快地檢測出問題并解決它們。一些AIOps解決方案可主動響應意外事件，例如性能下降和營運中斷，實時地将應用性能和資源管理結合在一起。由于能夠在IT問題發生之前進行預測，AIOps工具可以啟動相關的自動化流程進行響應，快速糾正問題。

在實施AIOps之前，企業需要評估自身在這方面的現狀，并選擇具備上述三個關鍵功能的工具。這些工具可以收集和彙總來自多個IT領域的資料，幫助IT團隊更好地做出決策和應對技術問題。AIOps技術可以幫助企業改善員工體驗和客戶體驗，確定及時解決IT服務問題，并提供安全網，解決由于人為監督疏忽而可能導緻的問題，例如組織孤島、團隊資源不足等。

AIOps 的優點

AIOps（人工智能營運）是一種基于人工智能和機器學習技術的解決方案，可以幫助企業更好地管理和監控其IT基礎設施，并提高效率和可靠性。AIOps的優點主要展現在以下幾個方面：

1. 縮短平均解決時間（MTTR）

AIOps利用人工智能和機器學習技術，自動化IT服務管理和營運流程，可以快速發現、處理和解決性能下降和營運中斷事件。它消除了IT營運資料中的無用資訊，将多個IT環境中的營運資料關聯起來，比人工操作更迅速和準确地确定問題根本原因并提出解決方案。通過這種方式，AIOps可以縮短平均解決時間（MTTR），進而幫助組織實作以前難以想象的MTTR目标。

1. 降低營運成本

AIOps自動發現營運問題和重新編制響應腳本有助于降低營運成本，更高效地配置設定資源。這也将人力資源解放出來，使他們能夠從事更具創新性和更複雜的工作，進而改善員工體驗。同時，通過自動化營運流程和服務管理，可以提高效率和可靠性，降低人工幹預的出錯率。例如，Providence通過優化措施，節省了超過200萬美元的成本，同時在業務高峰期能夠確定應用性能。

1. 更高的可觀察能力和更出色的協作

AIOps監控工具中的內建能力可幫助DevOps、ITOps、治理和安全職能進行更高效的跨團隊協作。更出色的可視性、溝通和透明度幫助這些團隊改進決策，更快地對問題做出反應。通過對IT基礎設施的實時監控和綜合分析，AIOps可以提供更準确和可靠的資料，幫助團隊更好地了解問題的根源和影響。

1. 從被動管理轉變為主動管理，再更新為預測性管理

AIOps通過内置的預測性分析功能不斷學習，以發現最緊急的警報并确定其優先級，使IT團隊能夠在潛在問題導緻性能下降或營運中斷事件之前解決它們。這使得IT團隊可以從被動管理轉變為主動管理，并實作預測性管理。通過這種方式，AIOps可以縮短平均檢測時間（MTTD），使IT問題的解決周期從幾周縮短到幾小時，并節省大量時間和資源。例如，Electrolux通過縮短平均檢測時間（MTTD），将IT問題的解決周期從3周縮短到1小時，并通過自動執行維修任務，每年節省1000多個小時。

AIOps 用例

當今的企業正面臨着IT基礎設施營運的複雜性和不可預測性，這同時也是一項重要的挑戰，需要企業通過新技術和新方法來解決。AIOps（人工智能營運）是這樣的一種技術，它基于大資料、進階分析和機器學習等能力，可以幫助企業更好地管理和監控其IT基礎設施，并提高營運效率和可靠性。

AIOps的應用場景非常廣泛，主要包括根本原因分析、異常情況檢測、性能監控、采用雲/遷移到雲和采用DevOps等。其中，AIOps可以幫助企業快速識别和解決IT營運中的問題。通過消除IT營運資料中的無用資訊，将多個IT環境中的營運資料關聯起來，AIOps比人工操作更迅速和準确地确定問題根本原因并提出解決方案。這可以縮短平均解決時間（MTTR），進而幫助組織實作以前難以想象的MTTR目标。

除此之外，AIOps還可以幫助企業降低營運成本。AIOps自動發現營運問題和重新編制響應腳本有助于降低營運成本，更高效地配置設定資源。通過自動化營運流程和服務管理，可以提高效率和可靠性，降低人工幹預的出錯率。這也将人力資源解放出來，使他們能夠從事更具創新性和更複雜的工作，進而改善員工體驗。

另外，AIOps還可以提高企業的可觀察能力和協作能力。AIOps監控工具中的內建能力可幫助DevOps、ITOps、治理和安全職能進行更高效的跨團隊協作。更出色的可視性、溝通和透明度幫助這些團隊改進決策，更快地對問題做出反應。通過對IT基礎設施的實時監控和綜合分析，AIOps可以提供更準确和可靠的資料，幫助團隊更好地了解問題的根源和影響。

最後，AIOps還可以幫助企業從被動管理轉變為主動管理，并實作預測性管理。通過内置的預測性分析功能不斷學習，AIOps可以發現最緊急的警報并确定其優先級，使IT團隊能夠在潛在問題導緻性能下降或營運中斷事件之前解決它們。這使得IT團隊可以縮短平均檢測時間（MTTD），使IT問題的解決周期從幾周縮短到幾小時，并節省大量時間和資源。

AIOps 如何工作？

AIOps（人工智能營運）是一種基于大資料、機器學習和自動化技術的IT營運管理方法，它的目的是将孤立的IT營運資料整合起來，通過分析和學習這些資料，進而提高IT基礎設施的效率和可靠性。

AIOps的工作方式主要包括以下幾個步驟：

1. 資料整合：AIOps利用大資料平台将各種IT營運資料整合到一起，包括曆史性能和事件資料、流式實時營運事件、系統日志和名額、網絡資料、事故相關資料和問題單、應用需求資料和基礎架構資料等。這些資料來自不同的資料源和工具，可能存在孤島現象，AIOps可以将它們整合到一個平台中進行管理和分析。
2. 信号與噪聲分離：在整合的資料中，有些資料是有價值的，可以提供有用的資訊，而有些資料則是噪聲，沒有實際的意義。AIOps利用重點分析和機器學習技術來将信号與噪聲分離，隻關注那些對IT營運管理有實際意義的資料。
3. 根本原因分析：AIOps可以将異常事件與環境中的其他事件資料相關聯，以确定中斷或性能問題的原因，并建議相應的補救措施。通過分析多個資料源和工具，AIOps可以更準确地識别問題的根本原因，提高故障修複的效率和準确性。
4. 自動響應：AIOps可以自動将警報和建議的解決方案傳送給相應的IT團隊，甚至可以根據問題的性質和解決方案來組建響應團隊。在許多情況下，它可以處理機器學習的結果，觸發自動系統響應，甚至是在使用者意識到問題之前實時解決問題。
5. 不斷學習：AIOps采用機器學習技術來不斷學習和改進自己的分析能力，進而更好地适應環境的變化和新的資料源。通過學習曆史資料和實時資料，AIOps可以不斷改進自己的模型，提高預測精度和準确性，為未來的IT營運管理提供更好的支援。