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本文目录一览:
什么是 AIOps?
AIOps(即 人工智能 IT 运营 )是应用 人工智能 (AI) 来改进 IT 运营的方法。 具体而言,AIOps 使用大数据、分析和机器学习功能来执行以下操作:
通过将多个单独的手动 IT 运营工具替换为单一的智能自动化 IT 运营平台,AIOps 使 IT 运营团队能够更快地作出响应,甚至主动处理慢速和中断事件,从而大幅减少工作量。
参考: AIOps
相比传统运维工具,AIOps的优势在哪里?
作为一种将算法集成到工具里的新型运维方式,AIOps 可以帮助企业最大程度地简化运维工作,把 IT 从耗时又容易出错的流程中解放出来。
有了 AIOps,当 IT 出现故障隐患,运维人员不需要再等待系统发出故障告警,通过内置的机器学习算法以及大数据技术,就能自动发现系统的各类异常,从而实现从异常入手判断故障发生的可能性、严重性和影响,依赖机器对数据的分析结果,判断最佳的应对方案。
由此可以看出,基于 AIOps 的管理方法对监控式运维的底层技术实现了颠覆。传统 IT 运维管理工具更为关注突发事件(即告警)、配置和性能,而 AIOps 则更加关注问题、分析和预测,二者可谓互相补充相得益彰。
对 IT 运维人员而言,当一条告警被确认的时候,不但意味着你第一时间发现了业务故障,更意味着在故障发生的这一刻,业务已经受到了影响。而随着 AIOps 的出现,IT 部门可以通过机器学习和算法技术,事先发现 IT 系统的运行异常,提前进行故障的防范甚至规避措施,确保业务故障不出现或者少出现,这些对于 IT 和业务部门来说意义重大。
AIOps是什么?和AI有什么关系?
我们现在提到的 AI,更多的是依赖机器学习(包含深度学习)算法的实现的 AI 场景,或者说机器学习算法只是实现 AI 的其中一种手段。了解了上面的概念,再回到 AIOps 上来,拆分为 AI + Ops 会准确一些,也就是 Ops 与 AI 相结合可以做的事情。
AIOps 涉及的技术,从 AI 的角度,主要还是机器学习算法,以及大数据相关的技术,因为涉及到大量数据的训练和计算,从 Ops 的角度,主要还是运维自动化相关的技术。另外 AIOps 一定是建立在高度完善的运维自动化基础之上的,只有 AI 没有 Ops,是谈不上 AIOps。
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