什么是 AIOps？

IT 运维人工智能 (AIOps) 通过利用大数据和机器学习，自动化 IT 流程 - 包括异常检测、事件关联、摄取和处理运维数据。

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 整合监控并添加机器学习和统计分析，以实时识别威胁并解决问题。它通常使用可扩展的数据平台将所有类型的 IT 数据整合在一起。这可能包括

• 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
• 与事件相关的數據
• 应用程序数据，例如跟踪

通过将所有这些数据集中化，AIOps 工具应用高级分析和机器学习来准确地主动识别需要关注的问题。这些工具对于分析现代组织生成的庞大原始可观察性数据量是必要的。随着应用程序、工作负载和部署继续分布和分散在云中（混合云或多云），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率。这些工具可以帮助 IT 团队

• 识别重要警报：并非所有事件都是平等的。AIOps 可以将信号（异常）与噪声（正在发生的一切其他事情）区分开来。
• 启用根本原因分析：AIOps 工具可以识别更大问题的症状，找出相关因素，并提出解决方案来解决问题。
• 实时监控：在基础层面上，AIOps 工具可以监控许多不同的系统以查找异常。然后，当出现问题时，可以通知合适的团队。这可以通过自动修复进一步扩展，自动修复允许警报触发系统响应。使用自动修复，可以在最终用户意识到问题发生之前解决问题。
• 持续改进：与任何利用机器学习的东西一样，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，帮助它们更好地解决未来的问题。

为了充分利用您的工具投资，AIOps 解决方案需要具备正确的功能。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集成。这可以帮助您从各种来源摄取数据，以识别组织中哪些有效，哪些无效。
• 映射和跟踪：能够使用直观的可视化来查看您的基础设施、流程、事务流和依赖关系，使团队能够更好地了解从鸟瞰图中发生了什么。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：利用支持可观察性、APM 等的统一 AIOps 平台，可以为您提供对数据的单一视图，打破传统的孤岛。
• 对云原生技术的支持：AIOps 工具需要能够从容器、微服务和编排工具（如 Kubernetes）聚合数据。这有助于 AIOps 工具了解应用程序和基础设施级别上发生了什么，从而帮助支持 DevOps 工作流程和可扩展性。

IT 团队和 DevOps 团队使用 AIOps 从来自不同来源的大量数据中获取洞察力。AIOps 利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具有前瞻性思维的企业的必备解决方案。

AIOps 非常重要，因为它可以帮助 IT 运维人员减少故障排除时间。他们可以将更多时间用于构思和实施目标。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。这包括任何 非结构化数据类型，这些数据类型对您的组织来说是特定的。它们可以将这些数据整合到一个地方，为组织创建一个“单一视图”。数据集中后，可以更有效地进行审查。

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 可以帮助团队找到跨系统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问题源头并进行纠正。

预测潜在的问题场景
AIOps 可以使用预测分析和机器学习来发现 IT 团队可能不会注意到的异常情况，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数据和历史数据，以查找异常的、有问题的模式。它们可以发现可能不会触发高优先级警报但可能在未来造成重大问题的危险信号。在某些情况下，AIOps 可以完全独立地解决数据问题，并进行自动修复。无需人工干预。

发现和过滤误报
AIOps 的事件关联可以准确地识别和过滤“白噪声”事件。这些白噪声事件可能会触发警报，但实际上并不重要。然后，系统将它们作为低优先级项目搁置一旁。这种自动组织可以让您的 IT 运维团队首先专注于最重要的任务。

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不断改进。随着 ML 模型的进步，它们在识别您的业务面临的异常情况方面变得越来越好。监督式机器学习模型接受用户的输入，以便随着时间的推移更准确地了解您的优先事项。随着您的业务发展，AIOps 也随之发展，使其对您的运维团队更有帮助。

1. 支持您的员工
   高技能的 DevOps 和运维团队可能会被手动和繁琐的数据分析工作所淹没。AIOps 允许他们自动化这些任务并减轻部分工作量。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 让您的业务发展更快。在基于人工智能的分析的支持下，您的团队可以快速推出新的 IT 服务和功能。通过在大量事件和遥测数据中呈现最相关的信息，AIOps 还使您的事件管理流程更加高效。
3. 提供对 IT 环境的广泛视图
   AIOps 解决方案可以使用数据湖或数据仓库来有效地存储和聚合集中位置的不同数据流。跨职能仪表板和分析将所有这些整合在一起，因此运维团队不必将注意力分散到多个孤立的视图中。
4. 提高客户满意度
   AIOps 还监控响应时间、使用率和可用性等性能要素。预测分析有助于防止事故和停机，让您更快更好地解决问题并推出升级。因此，AIOps 帮助您为最终用户提供无缝体验，从而反映出您和您的品牌的良好形象。
5. 节省资金
   AIOps 减少了平均故障修复时间 (MTTR) 并阻止停机事件发生。它还可以提供有关哪些工作负载正在推动组织内成本的见解。通过更快地修复代价高昂的错误并更有效地利用您的团队，AIOps 为您的预算提供了额外的空间。

AIOps 和 MLOps 是互补的学科。 DevOps 是一套实践和工具，可以从两者中受益。

AIOps 与 DevOps

DevOps 代表着组织的文化转变。它简化了开发和运维之间的流程，以实现更有效的软件发布和开发生命周期。AIOps 和 DevOps 都强调了自动化的优势——消除耗时的手动任务，使团队能够更智能地工作。

DevOps 使用软件来自动化和集成软件开发和 IT 团队的流程，使他们能够更有效地工作。它通过实施持续集成和持续交付 (CI/CD) 来简化开发工作。

AIOps 整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，这样开发人员和运维团队就不会被大量数据分类的任务所淹没。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 共同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 的互补学科。AIOps 利用机器学习来实现更有效的 IT 运维，而 MLOps 则是关于标准化机器学习模型的部署。MLOps 关注模型在生产中的部署、维护和监控。这可能包括合并反馈输入以重新部署改进的模型。

金融服务的 AIOps 帮助组织自动化数据分析和大规模监控。对于许多金融机构来说，AIOps 解决方案在将传统的内部部署系统迁移到云时代表了一张安全网。这些解决方案可以

• 提高运营效率：能够全面了解问题，减轻了团队手动整理多个系统的负担。
• 满足并超越客户期望：在金融行业，在线客户体验是关键的战略优先事项。借助 AIOps，组织可以确保客户通过快速解决事故获得所需的实时访问权限。
• 数据治理：AIOps 解决方案可以帮助识别和记录数据源，为治理提供必要的跟踪。
• 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 团队腾出时间，让他们能够解决更大的挑战。

金融服务客户案例：PSCU
PSCU 使用 Elastic 大幅增加了其可以摄取的数据源数量。AIOps 允许他们改进对呼叫中心延迟和潜在的客户影响（例如自然灾害）的响应。

详细了解适用于金融服务的 Elastic

AIOps 可以自动化政府机构的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聘用额外人员。AIOps 解决方案可以摄取和监控大量技术和任务数据。团队可以审查 AIOps 发现的异常情况，以检测更大的模式，为将来设置警报并加强网络威胁防御。

公共部门客户案例：美国州政府机构正在使用 Elastic 获得对其 IT 环境的端到端可见性，并且通过自动化以前手动完成的流程，效率提高了 80%。

详细了解适用于公共部门的 Elastic AI 和 ML

当今精通数字的零售客户正在寻找无缝的用户体验。AIOps 可以帮助零售商通过主动检测和解决问题来取悦客户。借助 AIOps，零售商可以提高运营效率并自动响应常见问题，从而在影响客户之前解决问题。在问题升级之前解决问题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，帮助团队做出有关提供哪些产品和服务的决策。拥有一个集中式系统可以让团队了解其快速变化的全球库存，以便更好地预测何时需要从网站上移除产品。

零售客户案例：家得宝 当家得宝遇到一系列网络中断时，Elastic 在负载均衡器服务器意识到问题之前就自行修复了。这家家居改善巨头的资深 IT 架构师/经理指出，Elastic“非常优雅地处理服务器丢失”。

详细了解适用于零售的 Elastic

Elastic 可观测性 是一种 AIOps 解决方案，它提供对复杂云原生环境的全面可见性。Elastic 在 2022 年第四季度被评为 Forrester Wave™：IT 运维人工智能 (AIOps) 的强劲表现者。

Elastic 可观测性可以

• 监控日志以集中和搜索 PB 级日志，轻松
• 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 可观测性将 AIOps 用于您的组织

• 使用 AIOps、生成式人工智能和机器学习实现更智能的可观测性
• AIOps 和生成式人工智能对现代可观测性的影响
• 使用 AIOps 自动化异常检测并加速根本原因分析
• AIOps Labs Kibana 指南
• 使用 Elastic 设计和创建最先进的 AIOps 解决方案
• 使用 Elastic 中的机器学习实现您的 AIOps 目标
• 为什么您的可观测性策略需要 AIOps

1. 开始免费试用，看看 Elastic 如何帮助您的业务。
2. 浏览我们的产品，了解 Elasticsearch 平台的工作原理以及我们的解决方案如何满足您的需求。
3. 可观测性：阅读我们的现代可观测性指南，了解如何准备您的公司和团队以充分利用可观测性解决方案。
4. 与您认识的可能喜欢阅读本文的人分享。通过电子邮件、LinkedIn、Twitter 或 Facebook 与他们分享。