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企業(yè)如何使用AIOps工具大部分AIOps平臺?(圖)

時間:2022-04-29   訪問量:2137

使用 AI 驅動的 IT 運營技術自動監(jiān)控和管理 IT 產品。云平臺、托管服務提供商和正在進行數(shù)字化轉型的企業(yè)已開始從這一新興 IT 趨勢中受益。

這種稱為 AIOps 的新興技術可防止?jié)撛诘耐C時間和性能問題對運營、客戶以及最終的業(yè)務底線產生負面影響。但是,公司開始部署更先進的 AI 系統(tǒng),因為它不僅可以識別問題或在問題發(fā)生之前預測問題,還可以針對事件采取智能、自動化的緩解措施。

那么究竟什么是 AIOps?企業(yè)如何使用它?在本文中,我們將深入探討人工智能輔助 IT 運營的技術、戰(zhàn)略和挑戰(zhàn)。

什么是 AIOps?

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AIOps 是一種新興的 IT 技術,將人工智能應用于 IT 運營,幫助企業(yè)智能管理基礎設施、網絡和應用程序,以提高性能、適應性、容量、正常運行時間甚至安全性。通過將傳統(tǒng)的閾值警報和手動流程轉移到利用人工智能和機器學習的系統(tǒng),AIOps 使企業(yè)能夠更好地監(jiān)控 IT 資產并預測可能的負面事件和不利影響。

專業(yè)服裝零售商的首席信息官 John Hill 在三個主要領域利用 AIOps:服務管理、績效管理和 IT 自動化。現(xiàn)在,借助智能監(jiān)控,可以在問題影響用戶或客戶之前檢測到問題。

“AIOps 監(jiān)控環(huán)境并了解正在發(fā)生的事情的整個過程,并根據(jù)這些跡象采取行動,”Hill 說。 “以前it運維技術,人們會根據(jù)停電或發(fā)生異常工作的跡象知道去哪里。已修復,但客戶體驗在被發(fā)現(xiàn)之前已受到影響?!?/p>

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AIOps 工具

大多數(shù) AIOps 平臺都建立在歷史悠久的監(jiān)控系統(tǒng)之上,有些來自 AI 實驗室,然后向外發(fā)展。好的 AIOps 工具會生成有關機器負載的前瞻性猜測,然后觀察偏差。當出現(xiàn)異常時,會生成警報、電子郵件、Slack 帖子,如果偏差足夠大,還會生成尋呼消息。復雜的 AIOps 工具還提供“根本原因分析”,它創(chuàng)建流程圖來跟蹤問題并查看它們如何在同一個現(xiàn)代企業(yè)應用程序中的不同機器中傳播。每個考慮采用 AIOps 的人都希望評估每個 AIOps 產品與特定數(shù)據(jù)庫和服務的集成情況。以下 AIOps 工具是當今可用的一些最佳工具:

IBM Cloud Pak for AIOps New Relic One AIOps 應用案例

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AIOps 可能已經在您的 IT 產品中發(fā)揮作用,您甚至都不知道。先進的 CRM 或 ERP 系統(tǒng)通常具有內置的智能管理系統(tǒng)。大多數(shù)云平臺還使用機器學習驅動的監(jiān)控和管理工具。

但在單點解決方案中依賴內置功能也有不利之處。在 AIOps 調查中,65% 的 IT 組織表示他們仍然依賴于孤立、孤立或無法滿足整個 IT 環(huán)境需求的監(jiān)控方法(智能與否)。此外,根據(jù)最近的一項調查,42% 的 IT 組織在其 IT 環(huán)境中使用 10 多種不同的監(jiān)控工具。

從一開始就是這樣使用的。 “以前it運維技術,我們必須獨立監(jiān)控不同的環(huán)境,”希爾說。為了管理這種復雜性,Hill 選擇在兩個平臺上結合監(jiān)控,首先用于應用程序性能監(jiān)控,然后用于監(jiān)控基礎架構。

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黑色星期五和網絡星期一的購物熱潮經常會在公司網站上造成需要立即更改的性能問題。希爾說,當公司發(fā)現(xiàn)問題時,客戶已經感覺到服務質量下降了。

自 2017 年秋季部署以來,黑色星期五和網絡周高峰期間的停機時間為零。

“我們取得了創(chuàng)紀錄的增長,”希爾說。 “我們的增長速度是行業(yè)的兩倍,并且從未經歷過任何停機或性能下降?!?/p>

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于 2019 年初添加,用于本地和云環(huán)境的資源管理。 Hill 表示,新系統(tǒng)將利用率從 70% 提高到 92%。 “它為我們節(jié)省了大約 25% 的基礎設施成本。”

提高利用率的需求會自動處理,無需人工干預,而為此目的減少容量仍需要人工批準。

“一旦它檢測到我們遇到容量挑戰(zhàn),它就會提出更改請求,”Hill 說。 “當我們有太多容量時,它會在 中創(chuàng)建一個工單,只需單擊一下即可,因此我們還不需要自動化它?!?/p>

公司的下一步是自動化業(yè)務任務,例如使用文本識別和自然語言識別處理客戶訂單。

作者 Maria,在過去 20 年中一直關注新興技術和新興市場。

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