AIOps 用例：人工智能如何重塑 IT 管理
不久前，IT 只是帮助企业顺利运营。但现在，随着人们主要通过数字服务与品牌互动，IT 已成为业务的重要组成部分。它需要快速改变，以跟上客户的需求。
如今，几乎每家企业都依赖数字服务来顺利运作并开发新的创新理念。但随着技术的变化，在运作业务和开发新理念之间找到适当的平衡变得越来越复杂。
然而，这些新的工作方式会产生大量数据，
IT 团队需要帮助来理解这些数据。这使得很难快速发现和解决问题。这也意味着问题会被忽视或需要很长时间才能解决。这可能会让客户不满意，造成延误，并阻碍新想法的产生。有趣的是，这些问题的解决方案通常隐藏在数据中。IT 团队需要帮助来快速连接这些点。
IT 运营人工智能(AIOps) 解决了这个问题。AIOps 平台使用智能计算机程序和机器来学习处理和理解来自整个公司 IT 系统的大量数据。它通过将所有数据汇总在一起并找到必要的部分，使事情变得不那么混乱。它寻找模式并分组有用的信息，以便 IT 团队可以更快地解决问题。
AIOps 旨在帮助 IT 团队在问题变得严重之前处理它们。它希望为 IT 团队提供工具，以便在问题发生之前阻止它们。这可以节省时间并使事情变得更好。AIOps 还可以预测未来可能出现的问题。
AIOps 越来越受欢迎，因为它们可以帮助公司更好地工作。尽管它仍然很新，但它不仅仅是一堆空洞的承诺。一些首批使用它的公司已经看到了良好的效果。
但是 AIOps 能为大公司做些什么呢？他们如何使用它，以及它在未来能做什么？让我们探索 AIOps 可以提供帮助的一些重要方式。
什么是 AIOps？
IT 运营人工智能 (AIOps) 是一种智能工具，可帮助公司在数字化转型时代有效管理其计算机系统。AIOps 平台采用智能计算机程序和学习机器来持续监督这些系统。它通过检测偏离常态的情况来识别问题，并可以预测潜在问题，从而防止重大中断。
此外，AIOps 通过对类似的警报和消息进行分类来简化 IT 团队的工作量，以避免不堪重负。它分析各种事件并推断其重要性，指导 IT 团队采取必要的行动。
AIOps 如何工作？
AIOps 如何工作？
AIOps 通过三个主要步骤运行：大数据、机器学习和自动化。
1）大数据
在 AIOps 中，广泛的数据系统通常用于从 IT 设置的不同部分（如网络和应用程序）收集数据。这些数据可能包括过去的性能记录、实时操作更新、系统日志和网络信息。例如，如果您经营一家在线商店，数据可能包括有关用户访问和购买的详细信息。
2）机器学习
数据收集完成后，会通过一个流程来教导智能算法如何运作。这个过程包括三个主要阶段：提取正确的信息、准备信息和加载信息。例如，如果数据中的额外内容不重要，则此阶段会将其删除，以便智能算法专注于重要内容。
3）自动化
智能算法经过训练后，便开始工作。它们会留意任何异常或重要的事情，例如问题或变化。它们甚至可以自动帮助修复小问题或提出改进方法。例如，如果您的网站上发生了一些奇怪的事情，系统会注意到并通知 IT 团队。它还可以执行诸如查找问题、挖掘有价值的数据和发出警报等操作。这有助于 IT 团队更好地工作。智能算法的见解和建议会显示在屏幕上，以帮助 IT 团队顺利运行。
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AIOps 优势
AIOps 优势
AIOps 节省了整理系统故障报告的时间，从而提高了团队效率。它非常宝贵，因为它可以在问题发展成为影响业务或用户的重大问题之前发现它们。采用 AIOps 平台方法有几个主要好处：
1）更快的问题解决
随着人工智能系统变得越来越先进，它能够更好地找出问题所在和原因。这意味着团队可以更快地解决问题。例如，在网络流量问题的情况下，团队将处理已经从不必要信息中整理出来的数据。
2）更好的协作和生产力
团队的工作效率更高，因为他们不必查看日志来查找问题。再次以网络流量为例，AI 操作系统会针对其引发的停机时间推荐解决方案。不同的部门可以更有效地协作，因为他们可以根据过滤后的数据知道系统的哪些部分出现了问题。
关系数据库的主要优势之一是数据完整性。通过实施约束，这些数据库可确保存储的数据保持准确和可靠。此外，使用事务可确保以一致且隔 手机号码列表 离的方式执行数据库操作，从而最大限度地降低数据损坏的风险。这些系统的稳健性使其在各个行业得到广泛采用，尤其是金融、医疗保健和电子商务。
3）节省成本
成本可以通过多种方式降低。从问题出 如何选择正确的 yoast 焦点关键词 现到解决方案实施的时间更短，从而降低停机成本。此外，使用AIOps 系统可能需要更少的员工。此外，由于系统用户体验不足而导致收入损失的风险也较小。
4）从反应转向预测
预测接下来会发生什么对于规划和预算来说是一个很大的优势。随着人工智能操作系统从更多数据中学习，其预测能力不断提高，这对长期规划很有帮助。
5）针对不同行业制定不同的策略
不同的算法对不同数据类型的处理方式也 电话号码 bl 不同。例如，金融和电子商务对训练模型的需求不同。这些差异可用于制定更具体的策略。此外，同一行业的公司可以根据自己的需求使用量身定制的AIOps 实践。
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AIOps 用例
AIOps 用例
用于 IT 运营的 AI，即用于 IT 运营的人工智能，在一系列与 IT 相关的场景中找到了有价值的应用。它利用人工智能和机器学习来改善事件管理、警报处理、容量规划、安全分析和 IT 运营的其他重要方面。这些 AIOps 用例使组织能够更智能地工作并维护强大的 IT 环境。
1）事件检测
AIOps 解决方案对于提前发现问题非常有用。例如，它能够在系统中发生的异常情况成为实际问题之前识别它们。这种主动方法可确保您在潜在问题影响客户之前就意识到这些问题，从而让您有更多时间解决这些问题并保持平稳运行。
2）降噪
警报疲劳是处理事件时的一个重要问题。当您收到大量警报时，很容易不知所措并忽略它们，即使其中一些很重要。目标是过滤掉不太紧急的警报并将相关警报归为一组。AIOps 策略可以通过组织、减少和排名警报来提供帮助。这样，您的团队就可以专注于影响可靠性的最关键问题。
3）事件关联
由于基础设施团队经常收到大量警报，但其中只有少数警报具有真正意义，因此 AIOps 在事件关联中变得无价。AIOps 解决方案采取行动来区分这些关键警报，利用推理模型对它们进行分组并确定问题背后的主要原因。这使得基础设施团队不再被警报电子邮件淹没，而是只收到一两个真正重要的通知。
4）持续改进
从过去的事件、当前情况以及用户的意见中学习，可以为避免类似问题提供宝贵的信息。这对于持续改进至关重要。AIOps 工具利用这些知识不断学习并变得更加智能，提供个性化的连接、见解和建议。
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5）智能警报和升级
一旦通过根本原因警报查明问题，IT 运营 (ITOps) 团队就会使用人工智能及时向相关专家或响应团队发出警报，以便快速解决问题。人工智能甚至可以在需要人工干预之前开始解决问题。在许多情况下，AIOps 工具会使用机器学习持续监视硬件，根据过去和当前的数据在错误发生之前预测错误。然后，它们会自动发送详细的票据，其中包含解决问题的说明，确保您了解情况并有能力解决问题。
6）数据集成
来自各种来源的数据与您现有的事件管理工具和流程无缝连接。您收集的数据越多，您的机器学习就越聪明，从而提供更多定制化和有用的结果。AIOps 解决方案会接收这些数据，添加重要信息，然后通过他们已经熟悉的事件管理工具通知相应的团队或响应者。这样团队就无需浪费宝贵的时间在不同工具之间切换。
7）事故自动补救
AIOps 的第七个实际应用涉及自动化事件解决。AIOps 是IT 服务和运营管理工具之间的全面链接。传统上，IT 服务管理团队必须手动整理基础设施数据以查找和修复主要问题。AIOps 通过从基础设施警报中推断出根本原因并使用集成 API 路径将其直接发送给 IT 服务管理团队或工具来简化此过程。
8）容量优化
最终的 AIOps 应用程序就是充分利用您的资源。这涉及预测未来的需求并使用统计分析或 AI 驱动的工具来确保您的应用程序在您的基础架构上顺利运行。AIOps 监控使用情况、带宽、CPU 和内存，以确保您的应用程序高效运行。
通过使用 AI，AIOps 策略可帮助您有效管理 IT 运营，同时节省整体 IT 预算。它可在当今复杂的 IT 设置中自动执行解决方案，使问题解决更加顺畅。
结论
AIOps 是重塑 IT 管理的先锋，将自动化、智能化和效率推向了前沿。像Veritis 这样的知名组织（被公认为史蒂夫奖获得者）提供 AIOps 服务，推动企业进入 IT 卓越的新境界。这些服务使公司能够主动管理事件、简化警报、优化容量并实现卓越运营，最终提供可靠性、成本节约和不间断的服务。
