IT運(yùn)營(yíng)的人工智能(AIOps)現(xiàn)在正式成為IT的一部分。這種采用新一代技術(shù)的平臺(tái)方法有望改變現(xiàn)代IT運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)的效率和有效性，這些團(tuán)隊(duì)經(jīng)常被洪水般的警報(bào)，數(shù)據(jù)，期限和壓力所掩蓋。
AIOps是Gartner Research定義的平臺(tái)，結(jié)合了大數(shù)據(jù)和人工智能功能，可替代廣泛的IT運(yùn)營(yíng)流程和任務(wù)，包括可用性和性能監(jiān)控，事件關(guān)聯(lián)和分析以及IT服務(wù)管理。應(yīng)用程序包括文本分析，高級(jí)分析，面部和圖像識(shí)別，機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言生成。
在本eWEEK數(shù)據(jù)點(diǎn)文章中，OpsRamp產(chǎn)品管理和云運(yùn)營(yíng)高級(jí)副總裁Bhanu Singh 提供了行業(yè)信息，建議在采用AIOps之前，任何組織應(yīng)采取的五個(gè)步驟。
數(shù)據(jù)點(diǎn)1：定義用例。
首先確定AIOps在組織內(nèi)可以和需要完成的任務(wù)。您是否需要通過(guò)事件補(bǔ)救提供服務(wù)可用性?AIOps是否應(yīng)該通過(guò)警報(bào)升級(jí)，抑制和重復(fù)數(shù)據(jù)刪除來(lái)支持您的ITSM實(shí)踐?或者，它是您的DevOps計(jì)劃的一部分，通過(guò)數(shù)據(jù)和指標(biāo)提取和推理建模提供連續(xù)，可操作的見(jiàn)解?
數(shù)據(jù)點(diǎn)2：設(shè)置成功基準(zhǔn)。
通常，AIOps的成功指標(biāo)將包括平均解決時(shí)間(MTTR)，預(yù)測(cè)和預(yù)防中斷，提高員工工作效率以及通過(guò)重復(fù)性手動(dòng)任務(wù)的自動(dòng)化減少工時(shí)或通過(guò)消除多點(diǎn)工具而節(jié)省的成本。這些成功基準(zhǔn)可以始終如一地驗(yàn)證用例的有效性和完成性。
數(shù)據(jù)點(diǎn)3：重要的細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)。
擁有廣泛客戶群的企業(yè)，如電子商務(wù)，醫(yī)療保健組織或流媒體內(nèi)容服務(wù)，將希望通過(guò)分析預(yù)測(cè)或避免服務(wù)中斷的數(shù)據(jù)來(lái)確保平臺(tái)可用性，低延遲數(shù)據(jù)傳輸和服務(wù)質(zhì)量。
或者，一些運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)對(duì)數(shù)據(jù)更感興趣，這些數(shù)據(jù)突出了應(yīng)用程序性能，正常運(yùn)行時(shí)間，依賴性以及對(duì)其他系統(tǒng)的下游影響。
數(shù)據(jù)點(diǎn)4：制定適應(yīng)性強(qiáng)的數(shù)據(jù)收集和分析計(jì)劃。
AIOps工具依賴于來(lái)自可能數(shù)千個(gè)設(shè)備，組件或客戶接觸點(diǎn)的最高優(yōu)先級(jí)端點(diǎn)的數(shù)據(jù)，這些設(shè)備，組件或客戶接觸點(diǎn)通常是龐大的IT環(huán)境。
IT運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)必須根據(jù)算法和攝取引擎主動(dòng)規(guī)劃如何處理數(shù)據(jù)的各種格式和狀態(tài) - 結(jié)構(gòu)化，非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化。隨著某些數(shù)據(jù)湖泊或資源可能比其他數(shù)據(jù)更有用，這些數(shù)據(jù)可能會(huì)隨著時(shí)間的推移而發(fā)展。在某些情況下，與數(shù)據(jù)無(wú)關(guān)的工具相比，本機(jī)檢測(cè)將是提供更清晰數(shù)據(jù)集的更好選擇。
這些數(shù)據(jù)源也將影響分析計(jì)劃。在這里，您可以優(yōu)化您的AIOps攝取引擎，以產(chǎn)生可操作的見(jiàn)解。
數(shù)據(jù)點(diǎn)5：設(shè)置自動(dòng)化。
為應(yīng)用程序性能監(jiān)控，安全漏洞警報(bào)和資源配置等基本活動(dòng)建立自動(dòng)化工作流程，Runbook和流程對(duì)于AIOps準(zhǔn)備工作至關(guān)重要。一旦確定了數(shù)據(jù)，就應(yīng)該盡可能自動(dòng)化，以充分利用AIOps的有效性，并將通常與警報(bào)管理相關(guān)的例行任務(wù)替換為更復(fù)雜的自動(dòng)化腳本