【51CTO.com快譯】作為業務領導者，您可能會意識到您的企業正在采用越來越多的基于計算機的操作。隨著全球企業將其運營轉換為數字解決方案，我們創造了前所未有的企業數據。根據Gartner的數據，每年全球公司創造的數據都是上一年的兩到三倍。
數據呈指數級增長，造成了一場虛擬海嘯，越來越難以管理和分析。您一定已經注意到，企業的IT運營消耗了大量的時間、精力和金錢。這將使您的業務偏離其核心產品，并造成模糊。
但是，如果處理得當，企業產生的數據不僅可以幫助您創建更好的模型，而且從長遠來看還可以顯示出直接的貨幣優勢。通過將傳統的IT運營與AIOps進行交換，您的企業可以顯著減少投入IT操作中的時間、精力和金錢，同時可以提供更好的預測、分析和統計數據。AIOps是面向未來的、可靠的、可擴展的，并且無需花費大量精力即可輕松安裝到您的業務中。
什么是AIOps？它能夠為我的業務解決什么問題？市場上有哪些AIOps解決方案？購買AIOps產品時需要考慮什么？
在這篇文章中，我們將通過幫助您轉變為一個新的、面向未來的AIOps業務來簡化您的IT操作！讓我們開始吧。
什么是AIOps？
用于IT操作的人工智能（通常稱為AIOps）——是人工智能技術在改善公司IT操作中的應用。它也稱為IT操作分析（ITOA）。
AIOps使您的企業可以減少在執行冗余、重復性IT操作上所花費的時間和精力，并使您專注于核心產品。AIOps的核心是使用大數據，機器學習和智能分析來自動化和增強您的IT操作。它可以分析大量的業務數據，并為您的業務執行高度準確的預測和數據統計。
隨著業務的擴展，數據變得越來越動態、多樣化且難以分析。您的企業需要一名面向未來的運營經理。AIOps不僅減少了IT操作的時間和精力，而且還節省了大量的資金，這些錢本來會隨著業務規模的增長而用于升級傳統的ITOps。
傳統的IT操作可能需要花費數月的時間才能發現您的業務流程中的模式，創建有價值的分析，并在幾秒鐘的處理時間內達到AIOps所能提供的準確性！AIOps是Gartner在2016年提出的一種超現代的IT解決方案。作為業務領導者，您有機會在競爭對手還不知道AIOps是什么之前，通過將AIOps集成到您的業務中，極大地加快您的企業流程！

• AIOps為您的業務解決了什么問題？

擴展業務意味著增加數據量和數據類型。當你向更廣闊的市場銷售更多的產品時，無數的變量開始起作用，數據變得異常動態且難以處理。
IT運營人員的工作壓力比以往任何時候都要大。處理和處理永無止境且呈指數級增長的數據海嘯迫使員工在短時間內實現不切實際的目標。除了降低生產率之外，這種做法還會損害為您的企業工作的員工的士氣。
為了滿足這些需求，您的企業不得不雇傭更多的IT員工，并花費金錢和時間來升級IT基礎架構。盡管這在短期內可行，但您必須重復執行此過程以免被遺忘，因為企業數據的指數增長沒有盡頭。最終，您的企業將浪費太多的時間和金錢在甚至不構成您的核心產品上。
最重要的是，即使您繼續在IT上的支出不斷增加，您的生產效率仍將不斷降低，而對數據管理的需求將前所未有地增長。事實是，傳統的IT操作無法高效準確地掃描數百萬個數據字段，確定正確的模式，并進行高質量的預測。人工IT運營商的物理限制以及不斷增長的數據量，使AIOps成為唯一可持續的長期解決方案。
如果您想擴展業務，擴大客戶群，產生更多利潤，做出準確的預測，改善業務分析，AIOps是實現企業夢想的最佳方法！使用AIOps，您可以擺脫以下問題：

• 增加對IT運營的時間、金錢和資源的投資：AIOps自動化了大部分IT工作流程，從而減少了在人工工作上花費的時間和金錢。
• 工作人員的負擔過重：在CI / CD基礎架構上，AIOps獨自完成了大部分冗余、重復性工作，因此您的員工負擔繁重！
• 不準確/不準確的業務報告、預報和預測：將機器學習，智能分析和人工智能融合在一起，可以保證您的業務報告和預測是準確且有意義的。
• 緩慢的異常檢測和不準確的錯誤跟蹤：手動檢測異常并跟蹤錯誤點可能會花費大量時間，從而導致產品質量下降的可能性更大，并給您的企業帶來經濟損失。AIOps可以快速識別異常并提前警告您，然后跟蹤錯誤并查找核心問題！

通過集成AIOps，您可以使業務的重要部門實現自動化，并提高清晰度和精力，以提高績效！

• 您的企業如何使用AIOps？

如果您想知道AIOps將如何簡化您的IT操作，那么讓我們探索AIOps的各種用例吧！
傳統的IT方法發現越來越難以準確地分析公司數據。龐大的數據量使得性能分析難以在合理的時間范圍內進行。AIOps可以在非常短的時間和資源范圍內分析大量數據，包括最復雜的數據類型！
此外，AIOps將機器學習與智能分析相結合，可為您的業務提供更好、更可靠的預測和分析。

• 異常檢測

機器學習在識別數據異常值方面表現突出。它使用復雜的、經過微調的算法通過對過去到現在的比較來監視關鍵績效指標（KPI）。通過識別不符合常規業務模式的事件和活動，可以快速檢測異常并確定其來源。
實施AIOps的公司已經注意到，事件調查時間大幅減少了70％至90％！異常檢測的效率和準確性在質量控制節省了大量得資金，并確保為客戶提供良好的生產質量！

• 事件關聯

AIOps具有獨特的能力，能夠查看事件之間的相關性。AIOps有助于確定一個因素如何導致另一個因素，并使企業準確地跟蹤各種錯誤的根源。此外，AIOps將相關事件分組，并將其放入“熱門名單”。

• IT服務管理（ITSM）

AIOps可以單手管理廣泛的IT服務，包括產品設計、構建、交付、質量控制、管理等。它還可以作為ITSM員工的催化劑，并為他們提供更好的行動計劃和見解，以提高公司的IT運營和服務的生產率和效率。

• 自動化

傳統的IT操作完全依賴IT員工根據數據手動執行測試、分析和洞察。根據您雇用的技能，這些分析的結果可能會有所不同。AIOps始終提供出色的見解，而無需任何人工干預。
將數據提供給AIOps，它會神奇地為您呈現幾十年來最可靠和最有價值的事實、業務模式、預測和分析。AIOps的自動化減少了10%到15%的新應用程序上市時間。它使It操作更快、更便宜、更可靠！
使用AIOps的好處
人工智能充分利用了機器學習、大數據和智能分析的優勢，為您的企業帶來了巨大的收益，這使AIOps成為一項令人信服的投資。
讓我們探討一下AIOps為您的業務帶來的一些好處：
• 減少停機時間： AIOps自動檢測并修復錯誤，從而最大程度地減少了停機時間！
• 完整的分析和見解： AIOps結合了廣泛的數據源，包括傳統的IT 操作忽略的數據源，以創建更全面、準確的分析并提供更深入的見解。
• 節省時間，金錢和資源： AIOps可以擴展您的數據，而無需額外的精力或投資！
• 改進的服務交付： 通過特殊的監控和交付，提高生產速度和質量！
• 更好的錯誤預防： AIOps檢測錯誤模式并使用主動的預測技術來預防錯誤。
• 提高生產力和士氣： AIOps大大減輕了員工的工作負擔。創造一個更具生產力的環境，提高員工士氣！
適用于企業的現有AIOps解決方案
即使AIOps是一個相對較新的解決方案，市場上也有各種產品可以使AIOps成為您的企業。

1. Splunk是領先的AIOps供應商，它將人工智能和機器學習結合起來，提供一致的分析、預測、預測、事件管理、異常檢測、數據聚類等等！它是一個完整的軟件包，可以讓您的企業更快、更便宜地提供更好的It運營。
2. PagerDuty 是另一種有價值的AIOps產品，它使您的企業可以輕松地接受任何警報數據，利用ML來減少噪聲，對可操作的數據進行分類，利用自動化來解決事件。它提供了特殊的監視、關聯和分析解決方案。
3. 其他公司，包括BigPanda、Moogsoft、AppDynamics、Micro Focus、Centerity、Zenoss和Kentik，也為您的業務提供優秀的AIOps解決方案！

購買AIOps產品之前應考慮什么？
為AIOps選擇供應商時，以下是要考慮的因素：
• 適應性：AIOps解決方案應具有處理多種數據類型的能力。它應該有能力適應您的數據結構中的變化并為將來做好準備。
• 數據充實： AIOps解決方案能幫助企業充實其現有數據。當您的企業收集大量數據時，AIOps解決方案能將舊數據與實時數據結合起來以創建準確的預測。
• 自我學習： AIOps系統應了解其數據并具有跟蹤模式的能力。它應該記住危險模式，并在將來警告您。從字面上看，它應該自己了解數據模式。
• 易用性：如果您的IT員工無法完全操作AIOps系統，則在您的企業中安裝AIOps毫無意義。該界面應易于使用，學習曲線較短。
最后的想法
如果您是旨在日益數字化的世界中擴展業務的業務領導者，那么AIOps是您企業最可靠的長期解決方案。降低成本，提高預測準確性，提供有價值的見解，減少IT運營所花費的時間并提高員工士氣，AIOps觸及您企業的各個角度，以創建可持續的模型，為您帶來數十年的回報！

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