如何开始AIOps

去年，澳大利亚最大的两家连锁超市遭遇了全国性的技术问题，迫使这些公司关闭门店，直到问题得到解决。结果是:收入减少，客户失望。现实情况是，IT团队正在处理越来越多的数据和各种监控数据的工具，这可能意味着在识别和解决问题方面的严重延迟。

“AIOps对IT运营的长期影响将是革命性的。”

“IT运营是挑战由IT基础设施和应用程序产生的数据量的快速增长，必须捕获、分析和采取行动，”他说最后伯恩他是Gartner的高级董事分析师。“再加上IT运营团队经常在互不关联的竖井中工作，这使得确保在任何给定时间解决最紧急的事件变得具有挑战性。”为了更快地预防、识别和解决高度严重的停机和其他IT运营问题，企业正在转向人工智能(AI)来解决它操作(AIOps)。

什么是AIOps?

简单地说，AIOps是机器学习(毫升)数据科学它操作问题。AIOps平台结合了大数据和ML功能，增强并部分取代了所有主要的IT运营功能，包括可用性和性能监控、事件关联和分析、IT服务管理和自动化。AIOps平台消费和分析IT生成的数据的数量、种类和速度不断增长，并以一种有用的方式呈现出来。

“IT领导者对将人工智能应用于IT运营的前景充满热情”

Gartner预测，大型企业独家使用AIOps和数字体验监控工具来监控应用程序和基础设施将从2018年的5%上升到2023年的30%。Byrne表示，AIOps对IT运营的长期影响将是变革性的。伯恩表示:“IT领导者对将人工智能应用于IT运营的前景充满热情，但就像移动一个大型物体一样，有必要克服惯性来提高速度。”“好消息是，人工智能的能力正在进步，每天都有更多真正的解决方案出现。”

如何启动AIOps计划

1. 不要等到．现在就要熟悉AI和ML的词汇和功能，即使AIOps项目还没有到来。优先级和功能会发生变化，因此您可能比预期更早地需要它。
2. 明智地选择初始测试用例．转换计划受益于从小处着手，从那里获取知识并进行迭代。采用相同的方法来合并AIOps以获得成功。
3. 发展和展示你的熟练程度．通过演示简单的技术，为你的同事和领导揭开AIOps的神秘面纱。找出技能和经验的差距，然后制定一个计划来填补这些差距。
4. 实验自由．尽管AIOps平台通常是成本高昂且复杂的产品，但有大量开源和低成本的ML软件可用于评估AIOps和数据科学应用和用途。
5. 超越IT．利用组织中可能已经存在的数据和分析资源。数据管理是AIOps的一个重要组成部分，团队通常已经很熟练了。业务分析和统计分析是任何现代组织的关键组成部分，许多技术跨越问题域。
6. 在可能的地方标准化，在可行的地方现代化．通过采用一致的自动化体系结构、基础设施即代码(IaC)和不可变的基础设施模式，准备好基础设施以支持最终的AIOps实现。
7. 想象完全采用．有许多变量:可用的产品将不断发展，AIOps“最先进的状态”以及您所负责的基础设施和应用程序也将不断发展。考虑建造与购买的连续性，以及每一种需要使用多少。