aiops自动化运维等级分哪几类？（aiops 自动化运维）

aiops自动化运维等级分哪几类？（aiops 自动化运维）

aiops平台利用大数据、机器学习和其他高级分析技术，通过主动、个性化和动态的直接和间接地增强IT运营（监控、自动化和服务台）功能。aiops平台支持同时使用多个数据源、数据收集方法、分析（实时和深度）技术和展示技术。那么，aiops自动化运维等级分哪几类呢？下面我们就来介绍。

aiops自动化运维等级分哪几类？

一般来说，企业在成熟应用aiops自动化运维的过程中经历了五个等级：

1、反应：在这个阶段，企业已经孤立的操作并收集事件数据，并且能够对事件做出反应。一般来说，系统和业务之间没有可关联性，这使得企业一直处于持续的“救火模式”。

2、集成：随着企业在aiops自动化运维实施方面的逐渐成熟，运维人员将数据源集成到统一架构中并改进IT服务管理(ITSM)。在这个阶段，运维人员还打破了信息孤岛，并在业务中创建了联系。

3、分析：这个阶段涉及为所有利益相关者实施具有数据透明度的统一分析策略。企业还优化ITSM流程，并定义测量点和基线指标。

4、规范性：已经成熟到这一阶段的企业会提高自动化程度，通常会引入机器学习。ITSM还利用人工与自动化的交互。此阶段的企业还使用比较分析来衡量改进和业务价值。

5、自动化：在成熟应用aiops的最后阶段，企业能够在所有利益相关者之间共享数据、完全自动化且无需人工交互、基于预测模型的机器学习、完全透明的分析以及基于业务价值的主动决策。

为什么采用aiops自动化运维？

1、实现更好的决策：IT运维团队无需筛选业务收集的海量信息，通过实时和深度分析，便可以更好地利用数据。

2、生产力提高：通过自动化处理日常任务，AI分析并提醒运维人员注意问题和机会。而IT团队有更多时间专注于高价值和不可预测的问题。这样做的结果是IT团队得到了AI的帮助，并且有更多的精力来提高生产力。

3、降低运营成本：由于AI的支持提高了效率和生产力，并取代了部分IT运维所需的程序，从而降低了企业的运营成本。

4、发现未知问题：通过高级分析，aiops可以帮助运维团队发现系统中的未知问题。AI将帮助IT团队改进他工作的流程，并在问题变得不可收拾之前主动解决问题。