隨著AIOps市場的成熟，許多業內人士認為，由于這些平臺能夠原生獲取數據并進行分析，企業將轉向AIOps平臺作為唯一的監控工具。現代數字企業需要AIOps工具來實現跨IT堆棧的持續洞察。隨著需要監控和管理的系統變得越來越復雜分散，且越來越脫離當一切都在本地時提供的嚴格控制，這種洞察力變得越來越重要。

特別是，使用基于云的資源使網絡管理更具挑戰性。隨著網絡擴展到第三方托管的基礎設施即服務云，應用/數據轉移到平臺即服務(PaaS)和SaaS環境，網絡監控和警報工具的可見性出現了差距。

雖然更多的監視和警報功能是很好的，但它們可能會增加IT人員的工作負擔。這就是為什么該行業正正在從單獨的網絡、應用程序和設備監控工具轉向被稱為IT運營的人工智能，或簡稱AIOps的原因。

AIOps平臺將傳統監控工具與流式遙測技術相結合，并使用人工智能對其進行分析。人工智能分析每個數據源，并關聯多個異常以自動識別問題，同時還提供如何解決問題的詳細信息。因此，如果正確使用AIOps平臺，它不僅可以提供對潛在問題的更多可見性，而且還可以消除許多手動故障排除和修復任務。

AIOps解決方案應該自動發現狀態數據和業務成果之間的關系。在基于規則的系統中，需要與許多手動系統相同的設置工作量。

監視和管理之間也有區別。工具應該提供洞察力，而不是讓用戶查看數據，然后整理出正在發生的事情。該工具應該告訴IT經理，有哪些事情需要注意，且AIOps提供自動化，以減少人工干預的時間，并允許更多的時間用于應用程序。

專家觀點

這樣的系統提供了關于系統背后發生的事情的完整見解，允許IT團隊實現運營效率和高可用性，從而使客戶滿意。

這是Gartner首席分析師PankajPrasad最近舉辦的戰略咨詢會議“Gartner對2022年及以后的AIOps展望”的主題。

而普拉薩德表示：“我們發現，很多組織都傾向于AIOps平臺。在這一點上，兩人指出，AIOps跨越了IT運營的三個領域：

(1) 分析指標

AIOps通過分析事件指標、跟蹤和拓撲提供實時和歷史數據，并管理數據分析、異常檢測、性能分析、相關性和上下文化。

(2) 參與IT服務管理

IT內部發生了什么，它與最終用戶有什么關系?AIOps提供了關于事件、依賴關系和變更的通知，并涵蓋了任務自動化、變更風險分析、SD代理性能分析和知識管理。

(3) 行為自動化

AIOps支持腳本、運行手冊和應用發布自動化。

AIOps發展分析

隨著市場的成熟，許多業內人士認為，企業將轉向AIOps平臺作為唯一的監控工具，因為這些平臺能夠在本地獲取數據并進行分析。這使得它在業務運營的許多方面都是理想選擇，包括IT、運維、站點可靠性工程師，甚至SecOps在內的許多團體都很有用。

因此，該市場有望大幅增長。Gartner去年預測，IT運營管理市場的AIOps將從2020年的10億美元以上，到2025年以每年15%的復合年增長率增長。

AIOps的部分吸引力在于，隨著復雜性的增長，它有助于解決問題。公司經常使用多個云，并混合使用多個云服務和遺留系統。它提供了對這些系統狀態的深入了解。

此外，大多數公司現在必須支持更多的設備和應用程序。IT人員通常無法跟上大量警報、日志、遙測數據等信息。因此，他們希望AIOps幫助管理IT運營和安全，依靠人工智能和機器學習來幫助整理數據。

AIOps的承諾不僅僅是幫助IT團隊響應宕機和性能問題。也許最大的價值在于使用預測分析來識別和防止即將發生的故障。越來越多的開發者開始采用AIOps。具體來說，DevOps團隊已經開始將其用于籌備的早期階段，以分析開發和預生產環境，降低風險。