随着全球的企业持续将日常业务转换为数字化运营的方式，许多公司的内部数据正在以井喷的方式不断增长。根据Gartner的一项调查，全球各大公司每年所创建的数据量均比上一个年度增加2-3倍。
不过，数据在以指数级增长的同时，会造成所谓的“虚拟海啸”。它不但体现在数据会变得越来越难以管理和分析，也会让企业的IT运营人员持续增加时间、精力和资金的投入。
为了让它们不会对主营业务产生喧宾夺主的影响，我们需要通过恰当的处理，让企业数据不仅可以协助创建更好的模型，而且能够从长远的角度发挥其潜在的价值。据此，业界提出了将传统的IT运营转换为AIOps，从而为企业提供更好的预测、分析和统计信息。可以说，通过面向未来的、可靠的、可扩展的、且易于安装的AIOps，企业IT运营将会得到大幅简化。
下面，我将和您具体讨论什么是AIOps?它能够为业务解决什么问题?市场上有哪些流行的AIOps解决方案?以及在购置AIOps产品时应当考虑哪些方面?
什么是AIOps?
AIOps，即：针对IT运营的人工智能，是人工智能技术在改善公司IT运营方面的应用。有时，它也称为IT运营分析(ITOA)。作为一种超现代的IT解决方案，AIOps是由Gartner于2016年提出的。
AIOps可以使您的企业减少花费在执行那些冗余的、重复性的IT运营上的时间和精力，进而让您能够专注于核心业务与产品。通过大数据、机器学习和智能分析，AIOps不但可以自动化并增强您的IT运营，还能够在执行大数据分析的基础上，为业务提供高度准确的预测和统计数据。那些传统的IT运营可能需要花费数月的时间，才能发现业务流程中的模式。而AIOps则能够在几秒钟内，创建有价值的分析，并达到可观的准确度。
AIOps能为您的业务解决什么问题?
随着业务的扩展，企业数据不但在体量和类型上迅速增加，而且数据本身也会变得异常动态、且难以处理。显然，受到传统的人工IT运营方式的限制，他们往往无法持续、高效、准确地扫描数百万个数据字段，确定正确数据的模式，以及进行数据质量的预测。而通过使用AIOps，企业可以受益于如下方面：
AIOps可以为您的大部分IT工作流程实现自动化，进而减少人工和时间上的开销。
在CI/CD基础架构上，AIOps能够独自地完成大部分重复性的工作，进而为运维人员减负。
通过将机器学习、智能化分析、以及人工智能融合到一起，AIOps可以保证您的业务报告和预测是准确且有意义的。
手动的异常检测和错误点的跟踪，往往会花费大量的时间，而且容易导致产品质量的下降和业务损失的增多。而AIOps能够快速识别异常，预先提供警告，并通过跟踪错误以查明核心问题。
此外，通过与AIOps的集成，企业可以将重要的业务部门实现自动化，提高日常IT运营的绩效和精准度。
企业如何使用AIOps?
如前文所说，AIOps可以在非常短的时间内，利用尽量少的资源，针对大量的数据和复杂的数据类型，采用机器学习与智能分析相结合的方式，为业务提供更好、更可靠的预测和分析。下面，我们来讨论几个在实际应用中，AIOps简化IT运营的实例。
异常检测
机器学习在识别数据异常等方面表现十分出色。它通过使用复杂的、经过调优的算法，将过往与当前的被监控关键指标(KPI)予以比较。通过识别非常规的业务模式的相关事件和活动，AIOps可以快速检测出异常，进而确定其来源。
有统计表明，那些实施了AIOps的公司在事件调查的用时方面，平均减少了70%至90%。可以说，异常检测的效率和准确性，不但能够为质量控制节省巨额的资金，还能够确保为客户带来出色的产品质量。
事件关联
AIOps具有查找各个事件之间相关性的独特能力。通过协助分清某个因素是如何导致另一个因素产生的，AIOps能够让企业准确地跟踪各种错误的根源。此外，AIOps还可以将相关事件进行分组，并将他们放入“权重列表(hit list)”中。
IT服务管理(ITSM)
AIOps可以管理包括产品设计、构建、交付、质量控制等方面的IT服务。同时，作为ITSM人员的得力助手，AIOps可以为他们提供更好的行动计划和洞见，进而提高公司的IT运营水平和服务效率。
自动化
传统的IT运营需要完全依赖IT人员手动进行数据的测试分析。如果参与处理的人员在技能上参差不齐，那么他们的分析结果则会产生差异。而AIOps无需任何人工干预，即可协调统一，并提供高品质的输出。
使用AIOps的好处
总的说来，得益于机器学习、大数据智能分析、以及人工智能的优势，AIOps能够为企业业务带来如下好处：
减少停机时间：AIOps能够通过自动检测和错误修复，来最大程度地减少停机时间。
完整的分析和见解：AIOps结合了广泛的数据源，其中包括那些传统IT Ops曾经忽略的数据源，进而创建更全面、更准确的分析，并提供更深入的见解。
节省时间、资金和资源：AIOps可以轻松自动地为企业扩展数据的管控规模。
改进的服务交付：AIOps能够通过特定的监控方式，来提高产品的交付速度和质量。
更好地预防错误：AIOps能够检测并发现到错误的模式与规律，使用主动预测技术，来预防错误的发生与恶化。
提高生产力：AIOps既可以大幅减轻人员的工作量，又能够创造出一个更具生产效率的环境。
适用于企业的AIOps解决方案
尽管AIOps是一个相对较新的解决方案，但市场上已经出现了不少大公司的成熟产品与方案，可供企业挑选与实现。其中包括：
Splunk，是业界领先的AIOps供应商。通过将人工智能和机器学习相结合，它提供了一致性的数据聚类、分析、预测、事件管理、以及异常检测等服务。Splunk通过一个完整的软件包，让用户企业更快地实现并交付IT运营。
PagerDuty，是另一种实用的AIOps产品。为了让用户企业可以轻松地提取各种警报数据，它使用机器学习来减少噪声，对可操作的数据进行分类，以及利用自动化来解决各类事件。此外，它还提供了特定的监控、关联和分析等解决方案。
该领域的知名公司与出色方案产品还包括：BigPanda、Moogsoft、AppDynamics、Micro Focus、Centerity、Zenoss和Kentik等。
购置AIOps产品之前应考虑什么?
在选择AIOps供应商，并购置其产品之前，我们应考虑如下因素：
适应性：AIOps解决方案不但应具有处理多种数据类型的能力，而且应该具有适应数据结构变化，并具有面向未来扩展的能力。
数据改进：AIOps解决方案应当能够协助用户企业改进其现有的数据。也就是说，当企业收集到大量数据时，AIOps应该可以将过往数据与实时数据相结合，以创建准确的预测。
自我学习：AIOps系统应当能够了解其目标数据，并具有跟踪模式的能力。例如，它可以发现并记录各种危险模式，并在将来警告用户团队。
易用性：凭借着其易用的界面，以及平缓的学习曲线，用户企业的IT人员应当能够轻松地全面操控AIOps系统。
小结
综上所述，在日益数字化的浪潮中，AIOps可以为企业降低成本，提高预测的准确性，提供有价值的数据洞见，减少IT日常运营的各项成本与开销，以及为业务创建各种可持续使用的数据模型。最后，希望本文能对您了解AIOps提供帮助。