AIOps（用于 IT 运维的人工智能）

AIOps，即IT运营人工智能，是指整合大数据分析、机器学习（ML）和各种AI技术，以自动化检测和解决常见的IT问题。在大型企业环境中，特别是随着容器、微服务和多云环境等分布式结构的演变，大量的日志和性能数据阻碍了IT团队及时识别和解决事件。AIOps利用这些数据来监控资产并理解IT系统内部和外部的相互依赖关系。

AIOps平台应能为企业提供以下能力：

• 自动化常规操作，包括用户请求和非紧急IT系统警报。例如，AIOps可以使帮助台系统自主处理用户请求的资源调配。此外，它还可以评估警报，根据正常参数内的可用数据判断其无关紧要。
• 快速准确地识别超出人类能力的关键问题。IT专业人员可能能够处理非关键系统上的已知恶意软件，但可能会忽略关键服务器上的异常活动。AIOps则以不同的方式处理这个问题，它将关键系统上的异常优先视为潜在攻击，并降低已知恶意软件事件的优先级。
• 通过提供定制数据和视角，简化各个数据中心组之间的协作。例如，在没有支持AI的工具和操作（如监控、自动化和服务）的情况下，团队必须通过实体会议或手动交互来共享信息和数据。最重要的是，AIOps必须知道在大量可用数据中应该向用户展示哪些特定数据。

AIOps如何运作？

AIOps利用机器学习等先进分析技术来自动化和优化IT运营。典型的AIOps流程包括：

• 数据收集
  AIOps提供的首要功能是从各种来源收集信息，包括日志、事件、配置、事件和网络流量。它收集结构化数据（如数据库）和非结构化数据（如社交媒体帖子或文档）。
• 数据分析
  一旦使用AIOps收集数据，我们就进入数据分析过程。在此过程中，借助机器学习算法对收集到的数据进行分析，以进行异常检测、模式识别和预测分析。这些数据完全没有噪音和误报。
• 根本原因分析
  为了找出问题的根源，需要进行根本原因分析。此分析会得出特定问题的根本原因。在IT行业中，找出问题的根本原因至关重要，这将防止将来相同或类似问题的再次发生。
• 协作
  一旦完成根本原因分析，所有团队成员都会收到有关问题的完整信息。尽管团队成员之间存在地理距离，但仍会产生绝对的协作。这种协作不仅现在有帮助，而且在将来出现类似问题时也会有帮助，因为它将配备事件数据。
• 自动化修复
  对于任何问题，事件响应时间都必须很短。AIOps可以自动解决问题，最重要的是，只需很少的人工干预。因此，AIOps可以在没有人工干预的情况下轻松地进行自动化管理。

AIOps的关键应用

AIOps在DevOps或云驱动的公司以及复杂的企业中得到应用，有助于更深入地了解其IT环境并处理大量数据。常见应用包括：

• 消除复杂混合云设置中的操作限制，以提高操作效率和准确性。
• 在大型复杂IT环境中实现自动化、早期问题识别和增强团队沟通。
• 快速分类历史数据中的趋势，以便正确检测问题及其来源。
• 通过监控存储、虚拟化和云基础设施指标，性能监控可以提供对现代应用程序的可见性，从而改善资源管理。
• 利用来自客户交互的实时数据来改善客户体验，并根据客户反馈调整产品。
• 威胁检测是通过实时分析日志数据和网络流量来识别安全风险和恶意行为模式的过程。

AIOps利用多种AI策略的组合，包括数据聚合、高级分析、算法、自动化、机器学习和可视化。这些技术共同构成了AIOps的支柱，其中大部分都已成熟和完善。

AIOps中的技术

机器学习是AIOps的核心，它采用算法使系统能够从大量数据集中学习并适应新信息。它涵盖了各种技术，包括监督学习、无监督学习、强化学习和深度学习。在AIOps中，机器学习技术主要侧重于异常检测、根本原因分析、事件关联和预测分析。

AIOps中的分析从多种来源获取数据，例如日志文件、指标、监控工具和帮助台票务系统。这些技术解释原始数据以生成新数据和元数据，有效地减少噪音并揭示趋势和模式。这使得AIOps工具能够识别和解决问题、预测容量需求并有效管理各种事件。

算法在AIOps中扮演着至关重要的角色，通过将组织的IT专业知识、业务策略和目标编码化。它们是平台确定最佳行动或结果的基础。算法帮助IT人员优先处理安全相关事件，并指导应用程序性能的决策。它们还构成了机器学习的基础，允许平台建立行为规范，并随着环境数据的演变调整或创建新算法。

自动化是推动AIOps工具发挥作用的基础技术。由分析和机器学习的结果触发，自动化功能促进了快速响应。例如，如果预测分析和机器学习表明某个应用程序需要额外的存储空间，自动化流程就会启动，根据预定义的算法规则逐步扩展存储空间。

可视化工具在呈现可供人类阅读的输出（如仪表板、报告和图形）方面发挥着重要作用。这些可视化使N户能够跟踪环境中的变化和事件。超出AIOps软件能力范围的决策方面需要人工干预，利用这些可视化采取适当的行动。

AIOps的优点和局限性

优点

• 效率提升是AIOps平台的一大特点。通过简化常规警报，这些平台显著减少了IT人员在重复性任务上花费的时间。通过算法和机器学习驱动的持续学习，AIOps不断发展，利用积累的知识来提升其性能。
• 其中一个主要优势在于自动化、不间断的监控。AIOps工具孜孜不倦地监控系统，从而解放了人类IT资源，使其能够处理复杂问题并主导提升业务绩效和稳定性的计划。
• 数字化转型的潜在影响是深远的。AIOps有望减少IT事件并加快恢复时间。此外，它还促进了更具适应性、更安全、更敏捷的IT基础设施，为组织内的数字化转型奠定了基础。
• 增强的可见性是AIOps的另一个强项。通过提供对基础设施和应用程序的全面洞察，这些工具使IT团队能够预先检测并解决潜在问题，防患于未然。
• 成本效率是自然而然的副产品。AIOps优化IT运营，通过自动化和简化流程来削减客户服务相关开支。
• AIOps软件的数据关联能力显著。通过辨别各种系统和资源之间的相互联系，它能有效地找出复杂问题的根本原因，从而加快故障排除和解决速度。
• AIOps促进了协作和工作流程活动。通过定制报告和仪表板促进IT团队与其他业务部门之间的无缝交互，有助于快速理解和协调任务。

挑战

然而，挑战依然存在。数据质量对AIOps的有效性至关重要，要求组织维护最新、准确的数据。部署和集成也面临障碍，需要大量时间和精力，同时确保适当的数据存储、保护和保留对于AIOps的最佳性能至关重要。

• 过度依赖自动化会带来风险，可能造成单点故障，并限制IT团队在新型情况下的适应能力。
• 伦理问题和偏见也蒙上阴影。人工智能技术（包括AIOps）的采用可能会延续和放大数据集中现有的偏见，引发需要谨慎处理的伦理困境。

结论

为了有效地利用AIOps的优势，同时最大限度地降低潜在风险，组织应采取分阶段部署的方法。仔细规划其在较小阶段的引入，可以展示价值并降低风险。在此过程中，选择正确的托管模型（无论是本地还是即服务）变得至关重要。IT人员对系统的熟悉程度以及根据组织需求量身定制的培训是必不可少的，这需要全面的数据。