AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)，即智能運維，是將AI的能力與運維相結合，通過機器學習的方法來提升運維效率。

在傳統(tǒng)的自動化運維體系中，重復性運維工作的人力成本和效率問題得到了有效解決。但在復雜場景下的故障處理、變更管理、容量管理、服務資源過程中，仍需要人來掌控決策的過程，這阻礙了運維效率的進一步提升。而AI方法的引入，使得機器能夠代替人來做出決策，從而讓實現(xiàn)完全自動化真正意義上成為可能。

而今的企業(yè)可以將DevOps工具整合到他們的AIOps戰(zhàn)略中，從而實現(xiàn)更快的數(shù)據(jù)收集、真正的可觀察性和深度數(shù)據(jù)分析。

DevOps(Development和Operations的組合詞)是一種重視“軟件開發(fā)人員(Dev)”和“IT運維技術人員(Ops)”之間溝通合作的文化、運動或慣例。透過自動化“軟件交付”和“架構變更”的流程，來使得構建、測試、發(fā)布軟件能夠更加地快捷、頻繁和可靠。

為什么AIOps如此流行?很簡單。讓顧客生活更輕松的技術，對企業(yè)來說可能是一場噩夢。這就是機器真正發(fā)揮作用的地方。AI工具可以幫助企業(yè)全天候監(jiān)控他們的應用，降低風險，分析性能，甚至幫助人類團隊思考客戶服務機器人。

AIOps使這一切成為可能，以下是我們最喜歡的2022年AIOPs趨勢：

這伴隨著網(wǎng)絡安全的普遍擴展。事件響應(Incident response)是AI的深度學習能力可以讓人類從繁瑣的手工任務中解脫出來的領域。不管多么優(yōu)秀的網(wǎng)絡安全團隊，都不可能同時出現(xiàn)在任何地方。AI可以學會及早識別違規(guī)行為和潛在威脅，在事件擴散并造成進一步損害之前，啟動一系列行動，譬如關閉服務器或關閉對存儲系統(tǒng)的訪問。

提高可觀察性以減少平均修復時間 (MTTR)

借助第一種趨勢，對系統(tǒng)的一般可觀察性可以為事件提供上下文，并使企業(yè)能夠轉向積極的維護方法。 AI 的無所不包的監(jiān)視，即使是最復雜的系統(tǒng)，不是不斷地到處救火，而是幫助企業(yè)減少響應和修復事件所需的時間。統(tǒng)一的云監(jiān)控系統(tǒng)使這成為現(xiàn)實。

可觀察性不同于監(jiān)視。使用監(jiān)視，標志表明已經(jīng)發(fā)生了一些事情，但沒有提供下一步要做什么或怎樣做的步驟。另一方面，可觀察性減少了系統(tǒng)中的盲點;AI可以從每次事件中學習，這使得它在檢測和修復未來事件時更加高效。

自動化程度的提高

隨著愈來愈多的企業(yè)開始采用遠程工作、加強網(wǎng)絡安全、追求客戶全方位服務，智能算法可以自動實現(xiàn)所有這些工作。這種自動化可以進行模式檢測，更好地預測潛在的威脅，并為事件提供情景信息，無需人工團隊的人工干預。

這使得IT能夠處理更高層次的任務，同時將系統(tǒng)交給有能力的AI。而今，算法可以在不犧牲速度的情況下處理大量數(shù)據(jù)類型，該領域的創(chuàng)新將增加能夠并愿意利用AIOps的企業(yè)數(shù)量。

AIOps和DevOps將合并

得益于5G的部署，智能互聯(lián)環(huán)境的基礎已經(jīng)形成。企業(yè)可以將DevOps工具整合到他們的AIOps戰(zhàn)略中，從而實現(xiàn)更快的數(shù)據(jù)收集、真正的可觀察性和深度數(shù)據(jù)分析。甚至上面提到的自動化過程也將以AI開始和結束。

這是好消息。過時的技術工具可能會讓一家企業(yè)陷入困境，但現(xiàn)在所有的元素都可以讓AIOps發(fā)揮作用。企業(yè)可以在不犧牲安全或治理的情況下合并和簡化操作，重新專注于他們所創(chuàng)造的價值。

未來屬于AIOps

人類無法跟上技術進步的步伐，但AI的智能應用可以讓企業(yè)處理大數(shù)據(jù)、新的網(wǎng)絡安全需求，并簡化不斷增長的架構。它將從混亂中創(chuàng)造秩序，并使新一代互聯(lián)高效的操作成為可能。