企业实际上很难将 AI模型集成到公司的整体技术架构中
新时代，高科技越来越发达。朋友们读了很多关于科技的重要新闻。我们也应该在生活中使用很多这些高科技的东西。朋友应该注意什么？今天，我想和大家分享一条关于科技的知识。我希望你会喜欢它。
这是一个公司未能采用人工智能的常见故事。他们与有前途的技术供应商密切合作。他们通过概念验证投入时间、金钱和精力来取得完全的成功，并证明人工智能的使用将如何改善他们的业务。然后，一切都停止了——公司发现自己陷入了困境，他们出色的概念证明被封存，他们的团队受挫。
失望的结局是怎么解释的？嗯，其实把AI模型整合到公司整体技术架构里面是非常困难的。要做到这一点，需要将新技术正确地嵌入到更大的IT系统和基础设施中——如果你不能将一流的AI连接到现有系统，一流的AI将毫无用处。然而，尽管公司将他们的时间和资源投入到他们自己对人工智能模型的思考中，但他们经常这样做，而没有考虑如何使它真正与他们拥有的系统一起工作。
这里缺少的组件是人工智能操作——简称“人工智能操作”。这是一种实践，涉及构建、集成、测试、发布、部署和管理系统，以将人工智能模型的结果转化为最终用户所需的洞察力。从根本上说，AIOps不仅要有合适的硬件和软件，还要有合适的团队：拥有将AI集成到现有公司流程和系统中的技能和知识的开发人员和工程师。它是从软件工程和实践发展而来的，旨在将软件开发和软件运行融为一体，是将人工智能引擎的工作转化为真正的业务产品，实现大规模、可靠的人工智能的关键。
从合适的环境开始
在很多AI驱动的业务中，只有一小部分代码是专门用于AI功能的——实际上，实际的AI模型只是一个大系统的一小部分，用户如何与之交互和模型本身一样重要。要释放AI的价值，你需要从一个设计良好的生产环境开始(在代码与用户相遇的真实环境中开发人员的名字)。从一开始就考虑这个设计会帮助你管理项目，从探索AI解决方案是否可以开发并集成到客户端的IT环境中，到算法在客户端操作系统中的集成和部署。您需要一个软件和硬件可以无缝协作的环境，以便企业可以依靠它来运行实时的日常业务运营。
良好的产品环境必须成功满足三个条件：
可靠性。目前，人工智能技术充满了技术问题。比如输入错误的、畸形的数据，AI驱动的系统和模型就会停止运行。此外，当他们必须吸收大量数据时，他们的运行速度将不可避免地降低。这些问题充其量只会减缓整个系统的运行速度，最坏的情况是系统崩溃。
避免数据瓶颈对于创建可靠的环境非常重要。谨慎的处理和存储架构可以解决吞吐量和延迟问题。另外，期待是关键。一个优秀的AIOps团队将考虑防止环境崩溃的方法，并针对问题制定应急计划。
灵活性强。业务目标和支持流程以及整个系统的流程都在不断变化。同时，一切都需要在系统层面像发条一样运转，这样AI模型才能发挥应有的优势：数据导入必须按照一定的固定规则定期进行，报告机制必须不断更新，旧数据必须避免频繁刷新。
为了满足不断变化的业务需求，生产环境需要足够灵活，以便在不影响运营效率的情况下快速、平稳地重新配置系统并同步数据。思考如何通过将可分解的块分解成可管理的块来最好地构建一个灵活的架构，例如可以在以后添加、替换或移除的乐高块。
可扩展性和可扩展性。随着业务的扩展，基础设施中的“管道”不可避免地要适应。这可能涉及扩展现有功能和扩展新功能。然而，不可避免的事实是，不同的IT系统通常具有不同的性能、可扩展性和可扩展性特征。结果：试图跨越系统边界时可能会出现许多问题。
在嵌入升级后的AI模型的同时，保持“一切照旧”对于业务扩展非常重要。成功很大程度上取决于团队使用新提出的解决方案不断调整、修复和测试现有系统的能力，以及平衡旧系统和新系统功能的能力。
优秀的系统来自优秀的团队
因此，问题不是你是否需要一个AIOps团队，而是哪个AIOps团队对你的业务最有意义。对于大多数企业来说，他们与AIOps团队一起做出的最重要的决定是他们是希望在内部构建还是外包。两者都有优点，但这是一种妥协：
自己动手。从好的方面来看，创建自己的团队来构建和维护生产环境可以让您完全控制整个设置。它还可以节省很多潜在的管理和合同问题，因为它必须与外部供应商合作。这既适用于可能希望将AIOps团队垂直化的大型公司，也适用于希望扩展其IT团队直接处理生产环境的能力的中小型企业。
本文就为大家讲解到这里了。