AIOps是人工智能和IT運(yùn)營(yíng)的融合，通常被稱為解決方案，代表著有效的自動(dòng)化。但在許多情況下，它只解決了一小部分問(wèn)題——對(duì)警報(bào)進(jìn)行分類，并將數(shù)據(jù)級(jí)別降低到更易于管理的程度。為了充分挖掘其潛力，組織應(yīng)該為AIOps尋找更復(fù)雜的用例，這些用例可以擴(kuò)展到IT操作之外——想讓DevOps自動(dòng)化的AI，或者更好的BizDevSecOps。

AIOps的作用和責(zé)任

通過(guò)使業(yè)務(wù)、開發(fā)和運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)能夠自動(dòng)化現(xiàn)代云環(huán)境并驅(qū)動(dòng)自愈應(yīng)用程序，此類AIOps有巨大的潛力來(lái)加速數(shù)字創(chuàng)新。這是一種更全面的方法來(lái)控制數(shù)據(jù)增長(zhǎng)，這需要一種新形式的AIOps。為了支持這一點(diǎn)，AI需要立即從廣泛、結(jié)構(gòu)良好、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，而不是簡(jiǎn)單地分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集中的歷史模式。因此，組織必須重新思考捕獲、處理和操作數(shù)字服務(wù)數(shù)據(jù)的方式。

云原生技術(shù)和多云環(huán)境

創(chuàng)新者正越來(lái)越多地依賴云本地技術(shù)和多云環(huán)境來(lái)提高其數(shù)字靈活性并加速轉(zhuǎn)型。然而，這增加了復(fù)雜性，這往往使IT和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)難以管理動(dòng)態(tài)技術(shù)堆棧。AIOps，即人工智能和IT運(yùn)營(yíng)的合并，通常被視為一種解決方案，但在許多情況下只解決了一小部分問(wèn)題——將警報(bào)分類并將數(shù)據(jù)級(jí)別降低到更易于管理的程度。要解鎖其完整的多云組織，組織應(yīng)該為AIOps尋找更復(fù)雜的用例，這些用例擴(kuò)展到IT操作之外——想想AI自動(dòng)化DevOps，或者更好的BizDevSecOps。

AIOps的潛力

通過(guò)使業(yè)務(wù)、開發(fā)和運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)能夠自動(dòng)化現(xiàn)代云環(huán)境并驅(qū)動(dòng)自愈應(yīng)用程序，此類AIOps有巨大的潛力來(lái)加速數(shù)字創(chuàng)新。這是一種更全面的方法來(lái)控制數(shù)據(jù)增長(zhǎng)，這需要一種新形式的AIOps。為了支持這一點(diǎn)，AI需要立即從廣泛、結(jié)構(gòu)良好、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，而不是簡(jiǎn)單地分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集中的歷史模式。因此，組織必須重新思考捕獲、處理和操作數(shù)字服務(wù)數(shù)據(jù)的方式。

人們普遍認(rèn)為，人工智能的智能程度取決于用戶提供給它的數(shù)據(jù)。因此，組織專注于提高其技術(shù)環(huán)境的可觀察性，以確保從所有可用來(lái)源捕獲數(shù)據(jù)，從而豐富其人工智能產(chǎn)生的見(jiàn)解。然而，云本地多云和多云環(huán)境的使用導(dǎo)致了復(fù)雜性，這使得難以以標(biāo)準(zhǔn)化和整體的方式捕獲每天產(chǎn)生的數(shù)PB的數(shù)字服務(wù)數(shù)據(jù)。業(yè)務(wù)、運(yùn)營(yíng)和開發(fā)團(tuán)隊(duì)使用多種監(jiān)控工具來(lái)捕獲不同的數(shù)據(jù)源。因此，數(shù)據(jù)收集和交付格式不一致，使得人工智能很難保留防止多重跛行所需的結(jié)構(gòu)和場(chǎng)景。