人工智能有望使機(jī)器或機(jī)器人能夠承擔(dān)企業(yè)許多部分的繁重工作?，F(xiàn)在，越來越多的計劃以及供應(yīng)商產(chǎn)品也將自主地承擔(dān)信息技術(shù)部門的繁重工作。當(dāng)然，IT功能的自動化已經(jīng)發(fā)展了幾十年 - 從20世紀(jì)90年代的工作調(diào)度系統(tǒng)到十多年前推出的自我修復(fù)系統(tǒng)。如今，IT自動化有許多名稱 - 例如自動系統(tǒng)，自動駕駛系統(tǒng)或機(jī)器人。最近，更多的是AIOps的綽號，加入了xOps方法論的游行，承諾應(yīng)用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)來機(jī)械化，標(biāo)準(zhǔn)化和自動化IT服務(wù)的交付。

到目前為止，AIOps非常好，至少在迄今為止的實現(xiàn)中是如此。一個調(diào)查的200名IT經(jīng)理說，他們誰已經(jīng)與工具或工作實踐中說，這是幫助他們管理自己的IT毛球。OpsRamp發(fā)布的這項調(diào)查顯示，87%的人認(rèn)為AIOps工具“通過主動的IT運營和改善的混合基礎(chǔ)架構(gòu)彈性來提供價值”。由于OpsRamp是AIOps工具的提供者，因此他們有理由鼓吹這些結(jié)果。同時，數(shù)據(jù)指向最佳部署AIOps的位置，并且一些問題仍然取得進(jìn)展。

讓我們從AIOps計劃遇到的問題開始。這些問題反映了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的一般問題 - 構(gòu)建值得信賴的數(shù)據(jù)集，并找到能夠使AI和AIOps成為現(xiàn)實的人才。超過三分之二的AIOps實施者表示，需要時間來建立對AIOps建議的相關(guān)性和可靠性的信任。在此之前，該調(diào)查的作者指出，“IT團(tuán)隊將把數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察力與人類判斷結(jié)合起來，為性能優(yōu)化得出正確的結(jié)論。”

64%的IT管理人員表示他們無法找到使AIOps成為現(xiàn)實的技能。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，雇傭數(shù)據(jù)科學(xué)和分析專業(yè)人員需要六到十二個月的大多數(shù)企業(yè)(53%)。十分之一以上，聘請數(shù)據(jù)科學(xué)家需要一年多的時間。從理論上講，從長遠(yuǎn)來看，AIOps應(yīng)該降低運行數(shù)據(jù)中心的技能要求。目前，IT團(tuán)隊需要獲得機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)方面的專業(yè)知識，并將其與事件分析技能相結(jié)合，以支持AIOps部署。

大多數(shù)IT經(jīng)理引用的另一個問題，即57%，也是過去對其他新技術(shù)表達(dá)的擔(dān)憂 - 失控。IT經(jīng)理是否準(zhǔn)備好完全控制自動駕駛自動系統(tǒng)，為問題診斷，故障排除和恢復(fù)提供可操作的見解?還沒有。

調(diào)查顯示，在積極與AIOps合作的人中，有一些明顯的好處，尤其是在運營方面。通過在事件生命周期中消除低價值，重復(fù)性任務(wù)(85%引用)，快速問題修復(fù)和更快的根本原因分析(80%)以及通過“降噪”實現(xiàn)更好的基礎(chǔ)架構(gòu)性能，可以提高生產(chǎn)率(77%) )。

該調(diào)查還探討了此時AIOps的五個主要用例：

智能警報（69％的人使用AIOps工具引用）。該調(diào)查的作者稱：“AIOps工具提供上下文警報通知，讓DevOps團(tuán)隊了解事件歷史記錄，簡化事件協(xié)作，并滿足解決問題的服務(wù)級別要求。”

根本原因分析（61％）。“AIOps通過快速的問題診斷確保更好的服務(wù)正常運行時間和可靠性，結(jié)合了影響可見性和服務(wù)環(huán)境，以確定可能的原因和運營問題。”

異常/威脅檢測（55％）。“機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以通過模式識別快速識別異常值，以便IT團(tuán)隊可以從噪聲中提取信號并識別偏離常規(guī)系統(tǒng)行為的事件。”

容量優(yōu)化（54％）。管理系統(tǒng)資源的能力一直是IT績效管理的基石，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)現(xiàn)在可以根據(jù)需要在各種云和本地系統(tǒng)中幫助實現(xiàn)這一目標(biāo)。

事件自動修復(fù)（53％）。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，五分之二的受訪者能夠顯著加快糾正事件的時間，十分之一的受訪者能夠?qū)⒄w事件解決時間縮短近一半。

到目前為止，AIOps的這些用例和優(yōu)勢涉及從內(nèi)部角度提高IT服務(wù)的性能和交付。雖然距離直接的商業(yè)利益還有一步之遙，但它仍有可能加強(qiáng)IT作為企業(yè)內(nèi)部業(yè)務(wù)的目標(biāo)，在保持低成本的同時提供卓越的客戶服務(wù)和客戶體驗。