对于IT操作的AIOps见解，及其10大应用方向与其目标和优势

AIOps包括使用AI和ML技术以及大数据、数据集成和自动化技术，以帮助IT操作更智能、更具预测性。

人工智能用于IT操作（AIOps）涉及使用人工智能和机器学习技术以及大数据、数据集成和自动化技术，以帮助IT操作更智能和更具预测性。人工智能操作通过机器驱动的决策来补充人工操作。

AIOps解决方案的类型

在高层次上，AIOps解决方案分为两个领域：领域中心和领域不可知，正如Gartner所定义的那样。以域为中心的解决方案将aiop应用于特定域，如网络监视、日志监视、应用程序监视或日志收集。你会经常看到监控供应商声称AIOps，但他们主要是领域不可知的，将AI的力量带到他们管理的领域。领域无关解决方案的操作范围更广，跨领域、监控、日志、云计算、基础设施等工作，它们从所有领域/工具获取数据，并从这些数据中学习，以更准确地建立模式和推断。

数据质量和完整性

AIOps的成功取决于您提供给解决方案的数据的质量和完整性，数据越完整，它就越能从模式中学习并提供推论。如果您有IT性能可见性差距，首先建议使用现代的监视或可观察性解决方案来填补这些差距。

数据丰富

AIOps解决方案还必须了解应用程序服务和资产之间的相互关系，以便在出现警报或事件时，该工具可以考虑这些关系，从而更准确地驱动相关性或根本原因推断。大多数实现都依赖于手动或外部数据来将这些数据提供给aiop，随着时间的推移，aiop的实现和维护变得越来越麻烦和昂贵。

一些现代的AIOps工具（比如CloudFabrix）非常善于自己发现和建立其应用程序/服务上下文拓扑，还可以选择与CMDB或IT资产管理系统（ITAM）集成，将这些工具用于种子上下文或自动定期数据馈送。

10大常见AIOps用例

可以通过AIOP解决的一些常见用例或问题领域包括：

1.根据异常情况或与正常行为的偏差识别问题。

2.预测某个度量的值，以防止停机或提高操作准备度。

3.基于症状或文本描述对警报、事件或日志进行分组或聚类。

4.基于拓扑或警报属性的相关警报分组。

5.基于多个传感器或遥测数据导出应用程序或服务器运行状况。

6.识别相关的时间序列指标或症状，以便更快地推断根本原因。

7.发现类似事件，加快事件解决。

8.命名实体识别，丰富事件内容，加快事件处理速度。

9.根据事件属性预测事件分配组。

10.使用自然语言处理的事件分类也可以使用OpenAI/GPT-3等外部服务。

AIOps目标和主要优势

AIOps的最终目标是实现IT转型、智能化和预测性操作。利用AIOps工具，IT部门可以获得统一的事件智能，减少IT数据中的噪音并消除工作负担，减少IT票证数量，更快地解决IT问题，在客户受到影响之前预测/防止停机，自动化根本原因分析，加速事件或问题解决，提高IT生产效率，并降低总体拥有成本。
编辑：lyn