什么是 AIOps?

AIOps 定义

IT 运营人工智能 (AIOps) 通过利用大数据和机器学习来自动化 IT 流程,包括异常检测、事件关联、采集和处理运营数据。

借助 AIOps,团队可以显著减少大规模检测、理解、调查和解决事件所需的时间和精力。能够节省故障排除时间使 IT 团队能够专注于更高价值的任务和项目。

AIOps 如何工作?

AIOps 整合了监控功能,并添加了机器学习和统计分析,以实时识别威胁和解决问题。它通常使用可扩展的数据平台来整合所有类型的 IT 数据。这可以包括

  • 历史数据
  • 日志和指标
  • 性能和事件数据
  • 基础设施和网络数据
  • 事件相关数据
  • 应用程序数据,例如跟踪

通过集中所有这些数据,AIOps 工具应用高级分析和机器学习来准确、主动地识别需要关注的问题。这些工具对于分析现代组织生成的巨量原始可观测性数据是必要的。由于应用程序、工作负载和部署继续分布和分散在云端(混合或多云),因此这些数据通常很复杂。

AIOps 平台有助于管理现代环境的复杂性和快速变化。这些工具可以帮助 IT 团队

  • 识别重要警报:并非所有事件都是相同的。AIOps 可以将信号(异常)与噪声(其他所有正在发生的事情)分开。
  • 启用根本原因分析:AIOps 工具可以识别更大问题的症状、呈现相关的因素,并提出解决问题的方案。
  • 实时监控:在基础层面上,AIOps 工具可以监控许多不同的系统是否存在异常。然后,当出现问题时,可以通知相应的团队。通过自动修复,即允许警报触发系统响应的能力,可以进一步发展这一功能。通过自动修复,可以在最终用户意识到问题发生之前解决问题。
  • 持续改进:像任何利用机器学习的事物一样,它会随着时间的推移而变得更好。随着问题的识别和解决,模型可以学习和适应,从而更好地解决未来的问题。

AIOps 功能 — 您的系统所需

为了最大限度地发挥工具投资的价值,AIOps 解决方案需要适当的功能。这包括

  • 集成:为了使 AIOps 工具有效,它需要与您已经使用的工具和系统进行全面的集成。这可以帮助您从各种来源采集数据,以识别组织内部哪些工作正常以及哪些工作不正常。
  • 映射和跟踪:能够通过直观的可视化查看您的基础设施、流程、事务流和依赖关系,使团队能够从鸟瞰的角度更好地了解正在发生的事情。因此,团队需要服务依赖关系映射功能和分布式跟踪来支持对遥测数据的调查。
  • 平台方法:利用统一的 AIOps 平台来支持可观测性APM 等,可以让你对数据有一个统一的视图,打破传统的孤岛。
  • 支持云原生技术:AIOps 工具需要能够聚合来自容器、微服务和编排工具(如 Kubernetes)的数据。这有助于 AIOps 工具了解应用程序和基础设施层面上发生的事情,从而支持 DevOps 工作流程和可扩展性。

谁在使用 AIOps?

AIOps 被 IT 团队和 DevOps 团队用来从来自不同来源的大量数据中获取见解。AIOps 使用高级分析和机器学习的能力使其成为具有复杂数字生态系统的前瞻性企业必不可少的解决方案。

为什么 AIOps 很重要?

AIOps 很重要,因为它可以帮助 IT 运维人员减少故障排除的时间。他们可以更好地利用时间来设想和实施他们的目标。通过利用人工智能和机器学习,AIOps 可以帮助

聚合多个数据源
许多 AIOps 解决方案可以监控日志文件、配置数据、指标、事件和警报。这包括贵组织特有的任何非结构化数据类型。它们可以将这些数据提取到一个地方,为组织创建一个“单一玻璃窗”。一旦集中化,就可以更高效地审查数据。

调查问题的根本原因
AIOps 的主要优势之一是根本原因分析。AIOps 可以帮助团队找到系统中出现的任何问题的根源。一旦确定了问题,IT 团队就可以直接找到源头并纠正它。

预测潜在的问题场景
AIOps 可以使用预测分析和机器学习来捕获你的 IT 团队可能不会注意到的异常,甚至预测未来的趋势。AIOps 异常检测算法比较来自不同来源的实时和历史数据,以查找不寻常的、有问题的模式。它们可以捕获可能不会触发高优先级警报,但仍可能在未来导致重大问题的危险信号。在某些情况下,AIOps 可以完全通过自动修复自行解决数据问题,无需人工干预。

发现并过滤误报
通过 AIOps 进行事件关联可以精确定位并过滤掉“白噪声”事件。这些白噪声事件可能会触发警报,但实际上并不是重要问题。然后,系统会将它们列为低优先级项目。这种自动组织功能使你的 IT 运维团队可以首先关注最重要的任务。

持续从数据流中学习
AIOps 机器学习作业在分析所有数据流时会不断改进自身。随着机器学习模型的进步,它们能够更好地识别你的业务面临的异常情况。监督式机器学习模型从用户那里获取输入,以便随着时间的推移更准确地了解你的优先级。随着你的业务发展,AIOps 也会随之发展,从而对你的运维团队更有帮助。

AIOps 的五大优势

  1. 支持你的员工
    高技能的 DevOps 和运维团队可能会因繁琐的手动数据分析工作而不堪重负。AIOps 允许他们自动化这些任务并抵消部分工作负载。通过将繁琐的分析委托给 AIOps 解决方案,他们可以将自己的专业知识集中在更关键的领域。
  2. 加速新服务和产品的开发
    AIOps 可以让你的业务更快地运转。在基于人工智能的分析的支持下,你的团队可以快速跟踪新的 IT 服务和功能。通过在大量事件和遥测数据中显示最相关的信息,AIOps 还可以使你的事件管理流程更加高效。
  3. 提供 IT 环境的广阔视图
    AIOps 解决方案可以利用数据湖或数据仓库,在集中位置高效存储和聚合不同的数据流。跨职能仪表板和分析将所有数据整合在一起,因此运维团队不必将注意力分散在多个孤立的视图上。
  4. 提高客户满意度
    AIOps 还可以监控响应时间、使用情况和可用性等性能要素。预测分析有助于防止事件和中断,让你更快更好地解决问题并推出升级。因此,AIOps 可以帮助你为最终用户提供无缝的体验,从而为你和你的品牌带来良好的声誉。
  5. 节省资金
    AIOps 缩短了平均恢复时间 (MTTR) 并防止中断发生。它还可以提供有关哪些工作负载正在推动组织内部成本的见解。通过更快地纠正代价高昂的错误并更高效地使用你的团队,AIOps 可以为你提供额外的预算空间。

AIOps 与 DevOps 和 MLOps 有何不同?

AIOps 和 MLOps 是互补的学科。DevOps 是一套实践和工具,两者都可以从中受益。

AIOps 与 DevOps

DevOps 代表了组织的文化转变。它简化了开发和运维的流程,从而实现更高效的软件发布和开发生命周期。AIOps 和 DevOps 都强调自动化的好处——消除耗时的手动任务,让团队可以更聪明地工作。

DevOps 使用软件来自动化和集成软件开发和 IT 团队的流程,以便他们可以更高效地工作。它通过实施持续集成和持续交付 (CI/CD) 来简化开发工作。

AIOps 结合了人工智能和机器学习技术来监控和管理系统,以便更快地解决问题。这可以通过自动化数据分析来补充 DevOps 流程,从而使开发人员和运维团队不会因处理大量数据而不知所措。这有助于团队避免数小时的手动分析,做出更明智的决策并主动向团队成员发出任何问题的警报。

AIOps 和 DevOps 一起使团队能够查看整个系统,而不是专注于特定的工具和基础设施层。

 

 

AIOps 与 MLOps

MLOps(机器学习运维)是 AIOps 的补充学科。AIOps 使用机器学习来实现更高效的 IT 运维,而 MLOps 则致力于标准化机器学习模型的部署。MLOps 关注生产中模型的部署、维护和监控。这可能包括纳入用于重新部署改进模型的反馈输入。

AIOps 如何用于金融服务?

金融服务 AIOps 帮助组织自动化数据分析并进行大规模监控。对于许多金融机构来说,当将传统的本地系统迁移到云端时,AIOps 解决方案代表着一张安全网。这些解决方案可以

  • 提高运营效率:能够全面了解问题可以减轻团队手动处理多个系统的负担。
  • 满足并超越客户期望:在金融行业,在线客户体验是一项关键的战略重点。借助 AIOps,组织可以通过快速解决事件来确保客户获得他们所需的实时访问。
  • 数据治理:AIOps 解决方案可以帮助识别和记录数据源,为治理提供必要的追踪。
  • 降低成本:AIOps 可以自动化支持团队现在可能处理的许多重复性任务,例如登录问题或忘记密码。这为 IT 团队腾出了时间,使他们能够应对更大的挑战。

金融服务客户聚焦:PSCU
PSCU 使用 Elastic 大大增加了它可以提取的数据源的数量。AIOps 使他们能够更好地应对呼叫中心延迟以及潜在的面向客户的影响,例如自然灾害。

了解有关 Elastic for financial services 的更多信息

AIOps 如何用于联邦和地方政府?

AIOps 可以自动化政府机构运营数据的分析和修复,帮助他们实现数字化转型目标,而无需重新培训员工或雇用额外的员工。AIOps 解决方案可以提取和监控大量的技术数据和任务数据。团队可以审查 AIOps 发现的异常情况,以检测更大的模式、为未来设置警报并加强网络威胁防御。

公共部门客户聚焦:美国一家州政府机构正在使用 Elastic 来全面了解其 IT 环境,并通过自动化以前手动完成的流程,效率提高了 80%。

了解有关 Elastic AI 和机器学习在公共部门的应用的更多信息

AIOps 如何用于零售业?

如今,精通数字技术的零售客户正在寻找无缝的用户体验。AIOps 可以通过主动检测和解决问题来帮助零售商取悦客户。借助 AIOps,零售商可以提高运营效率并在问题影响客户之前自动响应常见问题。在问题成为更大的担忧之前解决它们,有助于收入增长并提高客户忠诚度。

组织还可以分析历史数据以预测未来的趋势,从而帮助团队决定要提供哪些产品和服务。拥有集中式系统使团队能够了解其快速变化的全球库存,从而更好地预测何时需要从网站上删除产品。

零售客户聚焦:家得宝当家得宝面临一系列网络中断时,Elastic 在负载均衡器服务器意识到它之前就自行修复了。这家家居装饰巨头的资深 IT 架构师/经理指出,Elastic“非常优雅地处理了服务器丢失问题”。

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利用 Elastic 的 AIOps 解决方案来增强你的组织

Elastic Observability 是一种 AIOps 解决方案,可提供对复杂云原生环境的全面可见性。Elastic 在 2022 年第四季度的《Forrester Wave™:用于 IT 运营的人工智能 (AIOps)》中被评为表现强劲者。

Elastic Observability 可以

  • 监控日志以集中和轻松搜索 PB 级的日志
  • 使用应用程序性能监控 (APM) 来加速开发并提高代码质量
  • 简化大规模基础设施监控
  • 衡量和跟踪用户交互和性能
  • 主动监控和验证客户体验

了解如何使用 Elastic Observability 来利用 AIOps 为你的组织服务

你接下来应该做什么

  1. 开始免费试用,了解 Elastic 如何帮助你的业务。
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  3. 可观测性:阅读我们的现代可观测性指南,了解如何为你的公司和团队做好准备,以充分利用可观测性解决方案。
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