嘿！让我们谈谈AIOps！
由于快速的数字化转型给 IT 企业组织带来了很大的压力，要求他们更加主动和敏捷，DevOps 原则和实践一直是宝贵的资源。但是，为了保持领先地位，企业组织需要更强大的解决方案。那么，答案是什么？当然是 AIOps（用于 IT 运营的人工智能）！通过采用和利用 AIOps，IT 企业组织可以自动化和增强 IT 运营实践，并持续了解其业务绩效。
什么是 AIOps？
把我们拥有的一些行动、一些流程、一些能力、一些经验与技术结合起来。将所有这些整合到人工智能（AI）和机器学习（ML）中，这就是AIOps真正开始发挥作用的地方。它增强了 人类的判断力，改善了决策能力并实现了自动化。
简而言之，AIOps 使用大数据、机器学习和分析来高效、主动地管理 IT 环境。
AIOps 能让 ITOps 变得更好吗？
要明白，AIOps 不是来取代 ITOps 的，而是来增强它的。AIOps有以下几个特点：
- 主动响应：通过将所有手动 IT 操作统一在一个实体下，AIOps 使 IT 运营团队能够更快地做出响应，甚至是主动响应，并提供完整的堆栈可见性和上下文。
- 事件响应：借助 AI 支持的见解和情报，可以更快地进行根本原因分析，从而显著缩短响应时间。
- 更快的 MTTD 和 MTTR：通过识别噪声中的信号并筛选来自多个 IT 环境的数据，AIOps 可以轻松地更快地识别根本原因并准确解决它们，从而降低 MTTD 和MTTR。
将 AIOps 付诸行动！
迄今为止，IT 团队手动执行了许多与 IT 相关的任务。AIOps 通过自动化工作流程并减少在重复和耗时操作上花费的时间来提供帮助。因此，IT运营团队的主要目的是识别这些困难并部署AIOps，为客户创造更好的用户体验。
案例：
网络监控工具OpManager为我们提供了一个很好的例子！不同的内置监视器集，每个监视器都有其单独的阈值配置。最初，客户花费数小时甚至数天的时间根据显示器的数量对其进行配置。通过大量的试验、错误和反馈从我们的客户那里，我们最终引入了AIOps来筛选数据。AIOps 可以分析和识别模式、趋势和季节性。
最后，OpManager能够为每小时设置一个阈值（即自适应阈值），并将所需的手动工作和时间减少到零。这一切都归功于AIOps！
企业组织采用AIOps的原因
在当今世界，企业已经开始依赖数字技术，这反过来又催生了复杂的数字问题。多样化、不断变化的 IT 环境最终促使企业组织和 IT 专业人员倾向于 AI 和 ML，以确保整个 IT 环境的平稳运行。
实际上，几乎70-80%的企业组织已经开始投资AI和ML等洞察力型技术。这些工具在环境中实现了一定的简单性，因为它们可以从大量来源中提取数据并将其全部合并到一个捆绑包中，从而向 IT 团队提供其 IT 环境的综合视图。
另一方面，采用AIOps，可以帮助工人完成定期执行的平凡和重复性任务，这使他们能够专注于工作并提高工作效率。最终将提高其企业组织的整体效率。
企业组织可能面临的挑战
1. 技能不足
如今，许多简单的任务都是由技术处理的。但是，在告诉员工交出这些简单的任务并执行复杂的任务之前，应该思考以下三个问题：员工是否有足够的技能来做到这一点？需要为他们提供培训吗？现在是从他们手中夺走简单任务的合适时机吗？
2. 不同的能力领域
在处理能力领域时，企业组织必须事先评估其成熟度水平以及愿意在其成熟度上进一步投资多少。企业组织需要关注的不同的能力领域。
3. 对人工智能缺乏信任
改变并不容易。许多企业组织面临着一项令人厌烦的任务，即让客户意识到人工智能不会接管世界，它只是增强IT运营的工具。即使是一线的IT专业人员也对人工智能持怀疑态度，因为他们一直知道他们正处于另一场数字发展的顶峰。
4. 缺乏对数据驱动技术的认识
AIOps 预测分析的第一步是编译数据。尽管了解此步骤的重要性，但大多数企业组织未能采取行动。一些曾经被认为完全是实体店的企业组织直面大流行的挑战，并引人注目地展示了他们的存在。有趣的是，挣扎最多的公司是不完全确定是否要投资这项技术的公司。
ManageEngine的产品管理主管Chinnayan认为，AIOps必须成为一种商品，而不是奢侈品。
直到几年前，AIOps 还由少数 IT 公司提供。它需要大量投资，而且不是所有人都能负担得起的。因此，Chinnayan建议理想的选择是选择解决方案。他认为在添加更多功能之前，寻找产品并尝试利用 AIOps 来处理简单的用例和问题是明智的。
Chinnayan表示，如果负担得起的话，提前尝试利用 AIOps是一个不错的选择。可以在使用几年后重新审视它，并在后端投入更多资金用于监控等等。
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