许多组织倾向于专用工具集或通过具有更广泛技能的入门工程师来实现这些目标。但是很明显，在大多数情况下，企业应该考虑一种更全面、更基础的方法。在过去的几年中，AIOps是简化IT运营的一种途径。本文将探讨机器学习(ML)和AIOps在现代网络管理中的作用，以及它可以帮助IT管理员转变网络以应对当今挑战的多种方式。
Gartner公司指出，AIOps将大数据和机器学习相结合，以实现IT运营流程的自动化。它本质上是下一代IT运营，并通过机器学习(ML)和人工智能(AI)进行了增强。真正的AIOps技术包含三个关键要素。
第一个要素是能够在IT环境中提取各种有用数据的能力。这包括动态数据和静止数据，以及来自各种来源(流数据、数据包数据、API等)的实时和历史信息。
第二个要素是，它必须使用高级机器学习(ML)对所有这些数据源进行动态分析，以识别模式和相关性。这使平台可以将大数据关联起来，识别根本原因，甚至提供预测和见解。
第三个要素是，AIOps技术可以让组织在出现问题时主动做出响应。随着系统学习模式并变得更加智能，它应该能够通过自动化来建议或应用补救措施。
有些解决方案依赖于统计处理来改善IT运营，但是AIOps技术对这三个要素采用了更为复杂的方法。
网络工具泛滥
AIOps提供了从多维角度为网络建立准确基准所需的情报。那么组织需要容纳多少个用户?他们通常在哪些位置工作?哪些应用程序和服务需要更多的带宽，在什么时候需要这么多带宽?跨这些类型的关键见解的自动化管理和监视，可以为组织的团队提供对潜在异常的更好可见性。在解决网络问题之前，这可以使组织变得更加敏捷和主动，从而不会影响到用户体验和利润。它还使组织能够识别并消除网络资源的浪费和效率低下的情况。
使用AIOps，组织可以应用基于机器学习(ML)和人工智能(AI)的高级分析来自动执行IT团队通常要管理的各种任务。这包括从持续监控到深入的故障排除过程的所有内容。最终结果是实现了一定程度的自动化，从而降低了当前和未来团队成员的技能和培训要求，并使他们能够将时间花在其他关键任务上。
网络工具的泛滥是AIOps技术可以为IT团队解决的另一个主要挑战。根据EMA网络管理大趋势的一次调查，超过一半的网络运营团队采用4到10个工具。这些IT工具通常专门用于检查特定的数据源，并处理一组精确的问题。例如，应用程序性能监视(APM)解决方案通常无助于解决网络降级的异常问题，IT基础设施管理(ITIM)工具难以解决应用程序停机问题。AIOps可以通过摄取不同的数据源和相关的洞察力来帮助减少IT工具的泛滥，从而提供一定程度的可见性，否则这将需要多个工具和解决方案。这可以减缓IT团队每天切换少数网络工具时遇到的生产力挑战，同时减少对不必要的许可成本和指导要求等需求。
革命性技术
AIOps还有许多其他好处。随着许多组织继续快速向云服务转移，AIOps可以提供深入的网络可见性，从而显著降低云迁移的运营风险。更高的敏捷性和灵活性可以释放IT团队的时间和资源，IT团队可以将这些时间和资源用于规划和执行更好地支持业务的数字化转型计划。此外，AIOps技术还可以通过更高级的网络可见性和洞察力来支持更有效的DevOps计划和采用。简而言之，除了AIOps技术的这些优点之外，它还可以推动和支持其他IT计划。
相对来说，一些组织仍不愿采用AIOps这样的早期技术。但是可以肯定的是：IT部门迫切需要现代化，并有一条切实可行的途径来最大限度地减少时间和资源的限制。AIOps是实现更加自动化、更精简、更优化的IT管理方法的关键，该方法可以帮助组织的团队更快、更加有效地识别和解决网络问题。
那些不确定其在未来网络性能管理和IT运营中的作用的人应该考虑机器学习(ML)和人工智能(AI)用例如何迅速改变其他部门的发展，例如医疗保健和金融服务行业。考虑到这一点，可以肯定地说，AIOps将在未来几年内成为最具革命性的技术之一。
