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给初学者的AIOps指南:基本概念和相关特性

本指南为您提供了AIOps的基本概念和相关特性,方便您选择AIOps供应商,并购置其相关产品,进而达到替代传统IT运营的目的。

作者:陈峻编译来源:51CTO|2021-02-03 09:00

【51CTO.com快译】随着全球的企业持续将日常业务转换为数字化运营的方式,许多公司的内部数据正在以井喷的方式不断增长。根据Gartner的一项调查,全球各大公司每年所创建的数据量均比上一个年度增加2-3倍。

不过,数据在以指数级增长的同时,会造成所谓的“虚拟海啸”。它不但体现在数据会变得越来越难以管理和分析,也会让企业的IT运营人员持续增加时间、精力和资金的投入。

为了让它们不会对主营业务产生喧宾夺主的影响,我们需要通过恰当的处理,让企业数据不仅可以协助创建更好的模型,而且能够从长远的角度发挥其潜在的价值。据此,业界提出了将传统的IT运营转换为AIOps,从而为企业提供更好的预测、分析和统计信息。可以说,通过面向未来的、可靠的、可扩展的、且易于安装的AIOps,企业IT运营将会得到大幅简化。

下面,我将和您具体讨论什么是AIOps?它能够为业务解决什么问题?市场上有哪些流行的AIOps解决方案?以及在购置AIOps产品时应当考虑哪些方面?

什么是AIOps?

AIOps,即:针对IT运营的人工智能,是人工智能技术在改善公司IT运营方面的应用。有时,它也称为IT运营分析(ITOA)。作为一种超现代的IT解决方案,AIOps是由Gartner于2016年提出的。

AIOps可以使您的企业减少花费在执行那些冗余的、重复性的IT运营上的时间和精力,进而让您能够专注于核心业务与产品。通过大数据、机器学习和智能分析,AIOps不但可以自动化并增强您的IT运营,还能够在执行大数据分析的基础上,为业务提供高度准确的预测和统计数据。那些传统的IT运营可能需要花费数月的时间,才能发现业务流程中的模式。而AIOps则能够在几秒钟内,创建有价值的分析,并达到可观的准确度。

AIOps能为您的业务解决什么问题?

随着业务的扩展,企业数据不但在体量和类型上迅速增加,而且数据本身也会变得异常动态、且难以处理。显然,受到传统的人工IT运营方式的限制,他们往往无法持续、高效、准确地扫描数百万个数据字段,确定正确数据的模式,以及进行数据质量的预测。而通过使用AIOps,企业可以受益于如下方面:

  • AIOps可以为您的大部分IT工作流程实现自动化,进而减少人工和时间上的开销。
  • 在CI/CD基础架构上,AIOps能够独自地完成大部分重复性的工作,进而为运维人员减负。
  • 通过将机器学习、智能化分析、以及人工智能融合到一起,AIOps可以保证您的业务报告和预测是准确且有意义的。
  • 手动的异常检测和错误点的跟踪,往往会花费大量的时间,而且容易导致产品质量的下降和业务损失的增多。而AIOps能够快速识别异常,预先提供警告,并通过跟踪错误以查明核心问题。

此外,通过与AIOps的集成,企业可以将重要的业务部门实现自动化,提高日常IT运营的绩效和精准度。

企业如何使用AIOps?

如前文所说,AIOps可以在非常短的时间内,利用尽量少的资源,针对大量的数据和复杂的数据类型,采用机器学习与智能分析相结合的方式,为业务提供更好、更可靠的预测和分析。下面,我们来讨论几个在实际应用中,AIOps简化IT运营的实例。

异常检测

机器学习在识别数据异常等方面表现十分出色。它通过使用复杂的、经过调优的算法,将过往与当前的被监控关键指标(KPI)予以比较。通过识别非常规的业务模式的相关事件和活动,AIOps可以快速检测出异常,进而确定其来源。

有统计表明,那些实施了AIOps的公司在事件调查的用时方面,平均减少了70%至90%。可以说,异常检测的效率和准确性,不但能够为质量控制节省巨额的资金,还能够确保为客户带来出色的产品质量。

事件关联

AIOps具有查找各个事件之间相关性的独特能力。通过协助分清某个因素是如何导致另一个因素产生的,AIOps能够让企业准确地跟踪各种错误的根源。此外,AIOps还可以将相关事件进行分组,并将他们放入“权重列表(hit list)”中。

IT服务管理(ITSM)

AIOps可以管理包括产品设计、构建、交付、质量控制等方面的IT服务。同时,作为ITSM人员的得力助手,AIOps可以为他们提供更好的行动计划和洞见,进而提高公司的IT运营水平和服务效率。

自动化

传统的IT运营需要完全依赖IT人员手动进行数据的测试分析。如果参与处理的人员在技能上参差不齐,那么他们的分析结果则会产生差异。而AIOps无需任何人工干预,即可协调统一,并提供高品质的输出。

使用AIOps的好处

总的说来,得益于机器学习、大数据智能分析、以及人工智能的优势,AIOps能够为企业业务带来如下好处:

  • 减少停机时间:AIOps能够通过自动检测和错误修复,来最大程度地减少停机时间。
  • 完整的分析和见解:AIOps结合了广泛的数据源,其中包括那些传统IT Ops曾经忽略的数据源,进而创建更全面、更准确的分析,并提供更深入的见解。
  • 节省时间、资金和资源:AIOps可以轻松自动地为企业扩展数据的管控规模。
  • 改进的服务交付:AIOps能够通过特定的监控方式,来提高产品的交付速度和质量。
  • 更好地预防错误:AIOps能够检测并发现到错误的模式与规律,使用主动预测技术,来预防错误的发生与恶化。
  • 提高生产力:AIOps既可以大幅减轻人员的工作量,又能够创造出一个更具生产效率的环境。

适用于企业的AIOps解决方案

尽管AIOps是一个相对较新的解决方案,但市场上已经出现了不少大公司的成熟产品与方案,可供企业挑选与实现。其中包括:

  • Splunk,是业界领先的AIOps供应商。通过将人工智能和机器学习相结合,它提供了一致性的数据聚类、分析、预测、事件管理、以及异常检测等服务。Splunk通过一个完整的软件包,让用户企业更快地实现并交付IT运营。
  • PagerDuty,是另一种实用的AIOps产品。为了让用户企业可以轻松地提取各种警报数据,它使用机器学习来减少噪声,对可操作的数据进行分类,以及利用自动化来解决各类事件。此外,它还提供了特定的监控、关联和分析等解决方案。
  • 该领域的知名公司与出色方案产品还包括:BigPanda、Moogsoft、AppDynamics、Micro Focus、Centerity、Zenoss和Kentik等。

购置AIOps产品之前应考虑什么?

在选择AIOps供应商,并购置其产品之前,我们应考虑如下因素:

  • 适应性:AIOps解决方案不但应具有处理多种数据类型的能力,而且应该具有适应数据结构变化,并具有面向未来扩展的能力。
  • 数据改进:AIOps解决方案应当能够协助用户企业改进其现有的数据。也就是说,当企业收集到大量数据时,AIOps应该可以将过往数据与实时数据相结合,以创建准确的预测。
  • 自我学习:AIOps系统应当能够了解其目标数据,并具有跟踪模式的能力。例如,它可以发现并记录各种危险模式,并在将来警告用户团队。
  • 易用性:凭借着其易用的界面,以及平缓的学习曲线,用户企业的IT人员应当能够轻松地全面操控AIOps系统。

小结

综上所述,在日益数字化的浪潮中,AIOps可以为企业降低成本,提高预测的准确性,提供有价值的数据洞见,减少IT日常运营的各项成本与开销,以及为业务创建各种可持续使用的数据模型。最后,希望本文能对您了解AIOps提供帮助。

原文标题:A Beginner’s Guide toAIOps,作者: Mir Ali

【51CTO译稿,合作站点转载请注明原文译者和出处为51CTO.com】

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