“我们无法使用昨天的工具构建明天。” -斯科特麦克唐纳
IT 基础设施随着大数据而不断快速发展。全球企业正在从可预测的静态物理系统转向可根据消费者行为重新配置和适应的直观软件资源。
这种演变带来了对动态技术的需求增加，这些技术可以帮助企业无缝地进行这种转变并与 IT 进步保持同步。AIOps 一直是协助公司适应不断变化的环境和提高其运营能力的驱动力。
AIOps，简单的说就是人工智能技术在IT运营中的应用。通过对 IT 数据积累的内在分析，AIOps 帮助 DevOps 和 IT Ops 团队提高敏捷性并检测数字服务的问题，从而在客户或业务运营受到影响之前解决问题。使用 AIOps 的优势包括威胁检测、事件关联、自动修复和容量优化。
让我们看一下 AIOps 可观察性的一些常见用例，以了解它如何帮助企业的真正范围。
使用 AIOps 探索可观察性
数字化转型绝非易事。借助信息技术推动转型工作，AIOps 可帮助组织以现代商业环境所需的速度运营。以下是一些日常用例，它们展示了 AIOps 的可观察性如何帮助企业提高标准。
监控云原生公司的运营
中小企业一直是其运营中 AIOps 的主要用户之一，尤其是那些原生于云的企业。由于这些企业需要开发他们的软件并定期向消费者发布更新，因此他们利用了 AIOps 的可观察性。它可以帮助他们提高数据分析能力并始终如一地检测消费者行为。AIOps 还可以帮助中小企业预测潜在的故障、中断或故障，并在发生之前加以预防。
例如，一些运营商或中小企业可以订阅任何非关键事件的通知，这可以帮助他们识别和改进任何新的自动化机会，并降低可能被突破的门槛。同样，中小企业可以订阅任何关键事件（如潜在网络攻击）的警报，帮助他们保存宝贵的数据并保护有价值的消费者信息。
自动化内部部署和混合云环境
组织开始将他们的工作负载转移到云平台，以获得他们提供的各种好处。但是，对他们来说，将其 IT 基础设施特定的应用程序保留在本地也很实用。这就是混合云环境发挥作用的地方。
混合云环境给 DevOps 和 ITOps 团队带来了一系列挑战。AIOps 帮助运营团队保持对多个环境的整体和集中控制，并自动化重复流程，否则会消耗宝贵的工时。
自动化智能修复是 AIOps 在该领域提供的最重要优势之一。事实证明，识别已知问题并自动化闭环修复过程对运营团队来说非常有益。AIOps 还提供了对修复过程中在统计上最合理的方法的直观见解。
这方面的一个主要例子是Transamerica Life Insurance。这家保险公司利用自动化和机器学习的力量来提高员工在事件管理方面的工作效率。该公司可以自动处理 90,000 多个事件，从而节省了 9,000 多个小时的员工时间。这让保险公司的二级员工可以将更多的时间投入到战略活动中，从而提高公司的收入。
开发和运营团队的无缝协作
使用 DevOps 模型运营的组织可能会面临在各种角色之间保持适当对齐的困难。AIOps 模型可帮助组织无缝集成 Dev 和 Ops 团队或系统。通过让运营团队完全了解开发人员的工作并向开发团队提供 IT 环境的整体视图，AIOps 使两个团队的协作更加简化。
这随后有助于 CI/CD 模型无中断地运行，并有助于更快地开发应用程序和软件。
Gartner 最近在其“使用 AI 技术增强 DevOps 中的决策制定”报告中强调，到 2022 年，监控、支持和部署应用程序的 AIOps 平台将帮助 DevOps 团队将其交付节奏提高 20%。
无缝数字化转型
业务流程的数字化需要有能力且可自动化的 IT 技术，以便敏捷、高效和快速地运营。成功且全面的数字化转型需要群组分析能力，以及对多个领域的情境理解。AIOps 为企业提供这种支持。它提供了从许多资源收集数据的能力，并提供了各种系统和孤岛的集体跨域概览。
监控复杂环境和 IT 基础设施
如果您的公司拥有广泛的 IT 基础设施，并且所使用的技术类型极其多样化，AIOps 可以显着提高您的监控和可观察性。大型企业对 IT 敏捷性日益增长的需求只能通过像 AIOps 这样的面向未来的解决方案来满足，它可以像其他人一样消除扩展性和复杂性的问题陈述。
AIOps 的下一步是什么？
AIOps 在帮助企业减少流失和提高生产力方面发挥了重要作用。作为一个综合大脑，汇集了各种工具，并作为监控和协调的中心层，AIOps 是 21 世纪所有类型企业的重要资产。
AIOps 将继续变得越来越重要，并见证在现代 IT 环境中越来越多的采用。我们将见证越来越多以 AI 和 ML 为核心构建的新应用程序和服务，旨在帮助企业智能识别问题并自动修复。通过采用 AIOps 支持的工具，可观察性只会变得更容易。