在疫情給世界帶來業務運營和金融不穩定的轉變之前，企業就要求IT團隊少花錢多辦事。但是，隨著全球疫情的持續，企業比以往任何時候都更加努力地管理相互競爭的網絡資源，不斷增長的用戶需求，復雜的故障排除挑戰，新的數字轉型計劃和技術等等。IT主管正在加倍努力，尋找有效的方法來改善網絡，同時降低運營成本。許多人往往傾向于使用專門的工具，或具有更廣泛技能的工程師來完成這些目標。但在大多數情況下，企業需要考慮一種更全面的基礎性方法。問題是，什么是最佳策略?

AIOps是簡化IT運營的一種方法，在過去的幾年里，這種方法已經得到了廣泛的應用。讓我們探索機器學習(ML)和AIOps在現代網絡管理中的作用，以及它可以幫助IT管理員改造網絡以應對當今挑戰的多種方式。

了解AIOps

什么是AIOps?根據Gartner的說法，它 "結合了大數據和機器學習，使IT運營流程自動化"。換一種說法，它是下一代IT運營，由ML和人工智能(AI)增強。

真正的AIOps技術由三個關鍵部分組成。第一個是在IT環境中吸收大量有用數據的能力。這包括動態和靜態的數據，以及來自各種來源(流量數據、數據包數據、API等)的實時和歷史洞察力。接下來，它必須使用高級ML在所有這些數據源中進行動態分析，以識別模式和相關性。這使得平臺能夠將大數據進行情境化，識別根本原因，甚至提供預測性的見解。最后，AIOps技術可以讓你在問題出現時積極應對。隨著系統學習模式并變得更加智能，它應該能夠通過自動化來建議或應用補救措施。一些解決方案依靠純粹的統計處理來改善IT運營，但AIOps技術采用的是一種更復雜的方法，包括這三個組成部分。

轉變IT運營

AIOps從多維度的角度為網絡建立準確的基線，提供所需的情報。您需要容納多少用戶?他們通常在哪些地點操作?哪些應用和服務需要最多的帶寬，以及在什么時候?對這些類型的關鍵見解進行自動管理和監控，可以讓您的團隊更好地了解任何潛在的異常情況。這使您能夠在網絡問題影響用戶體驗和底線之前，更加敏捷和主動地解決它們。它還使您能夠識別和消除網絡資源浪費和低效。

使用AIOps，您可以應用先進的、基于ML和AI的分析，將日常管理的各種任務自動化。這包括從持續監控到深入的故障排除過程的所有內容。最終的結果是，自動化水平降低了您當前和未來團隊成員的技能和培訓要求，并使他們能夠將時間花在其他關鍵業務任務上。

網絡工具擴展是AIOps技術可以為IT團隊解決的另一個主要挑戰。根據EMA網絡管理趨勢調查，超過一半的網絡運營團隊依賴四到十種工具。這些IT工具通常是專門用來檢查特定的數據源和處理一組精確的問題。例如，應用性能監控(APM)解決方案通常無法幫助解決網絡退化異常問題，而IT基礎設施管理(ITIM)工具在解決應用停機問題時也無能為力。AIOps可以通過攝取不同的數據源和關聯洞察力來幫助減少IT工具的擴張，以提供一個需要多種工具和解決方案的可見性水平。這可以減輕IT團隊每天在少數網絡工具之間切換時遇到的生產力挑戰。

此外，隨著許多企業快速轉向云服務，AIOps可以提供深入的網絡可視性，從而顯著降低云遷移的操作風險。新增的敏捷性和靈活性可以釋放時間和資源，讓您的IT團隊可以直接規劃和執行新的數字化轉型計劃，更好地支持業務。此外，AIOps技術可以通過更高級的網絡可視性和洞察力，來支持更有效的DevOps計劃和采用。簡而言之，除了AIOps技術的許多直接優勢外，它還可以推動和支持其他IT計劃。

未來的道路

相對而言，AIOPs是一項早期階段的技術，一些企業仍在猶豫不決。但有一點是肯定的：IT部門迫切需要現代化和切實的路徑，以最大限度地減少時間和資源限制。AIOps掌握著更自動化、更精簡、更優化的IT管理方法的鑰匙，它可以幫助你的團隊更快速有效地識別和解決網絡問題。

那些不確定，其在未來網絡性能管理和IT運營中的作用的人，應該考慮ML和AI用例對醫療保健和金融服務行業等其他行業的轉變有多快。考慮到這一點，可以有把握地說AIOps將是未來幾年最具革命性的技術之一。