AIOps是人工智能的应用可以用于增强IT运营
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。
AIOps(面向IT运营的人工智能)是人工智能(AI)在增强IT运营方面的应用。具体来说，AIOps使用大数据、分析和机器学习功能来收集和汇总由多个IT基础架构组件、应用程序和性能监控工具生成的巨大且不断增长的运营数据。它还可以智能地从“噪音”中过滤“信号”，以识别与系统性能和可用性问题相关的重要事件和模式。机器学习和分析的结合可以帮助诊断根本原因，并将其报告给IT部门进行快速响应和补救，或者在某些情况下，自动解决这些问题，而无需人工干预。
通过用单一的智能和自动化IT运营平台取代多种手动IT运营工具，AIOps使IT运营团队能够以更少的工作量更快(甚至主动)地响应减速和停机。
一方面，信息技术弥合了日益多样化、动态化和难以监控的信息技术环境与用户对几乎不间断的应用程序性能和可用性的期望之间的差距。大多数专家认为，AIOps是IT运营管理的未来。
然而，人工智能操作系统的世界是双重的。一方面，这是一项新技术，首次将操作和AI结合起来。另一方面，该领域的许多解决方案都是传统工具，已经更新以利用人工智能。新旧玩家、传统玩家和创业公司的混合使得这个空间特别有趣。根据一份报告，以下是人工智能操作趋势的主要亮点。
当今市场上的人工智能操作系统工具涉及到人工智能的使用。虽然有些工具在云和非云系统的监控和管理中系统地使用了知识引擎，但大多数工具只是在事后才使用人工智能，并没有驱动工具的大部分功能。
企业通常采用AIOps作为对现有运营工具的升级，保持品牌忠诚度。这意味着AIOps领域的新人很难进入这样一个市场，在这个市场中，现有的参与者本质上将使用相同的基本信息进行销售：将AI与您的可信管理和监控相集成。考虑到这一点，我们可能会在明年看到合并，因为市场集中在少数参与者身上，但今天只有大约两个。
AIOps似乎有两个方向：自愈和非自愈。一些人工智能操作系统可以解决受管理和/或受监控系统的问题。这意味着如果工具发现问题，它将启动一个进程来尝试纠正问题，例如重新启动服务器或网络集线器。其他解决方案更加被动，可以在不采取自动纠正措施的情况下提醒用户注意问题。趋势是使用主动或自愈的AIOps工具。
这些工具都是关于数据的。它们在监控系统的同时存储数据，并可以识别需要立即关注的问题，例如服务器停机。或者，他们可以深入分析历史数据，以确定可能表明故障或其他潜在问题的趋势。任何AI系统的生命线都是训练AI模型所需的数据，这对AIOps工具来说是一个机会。被监控的云或本地系统每周会剥离出几千兆字节的数据，这些数据可以被输入到由人工智能增强的分析系统中。
希望利用这些工具的企业应该仔细了解它们的功能，并在企业和非云平台上测试这些工具。报告了兼容性问题，其中大多数是在部署后发现的。
其中许多工具正在转向“按需”模式，这意味着它们将提供基于云的服务。对于拥有或将拥有公共云上大多数系统的用户来说，这是一个机会。然而，对于大多数仍在本地部署的系统来说，这可能不是一个好的模型。
本文就为大家讲解到这里了。