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本文目录一览:
AIOps未来趋势是怎么样的?
AIOps 是运维发展的必然趋势。
一个很明显的规律
AIops有前途么,凡是让能让我们的生活变得更美好、更简单、更方便的技术
AIops有前途么,一定会具有强大的生命力,也必然会成为发展趋势,而 AI 正是这样的技术之一,AIOps 又是其中的一个专业领域。运维的发展变化是随着业务和技术发展变化的,根本上还是业务驱动和倒逼出来的。
当前这个阶段,现实情况,系统里面已经有大量软硬件模块、日志、监控告警指标也纷繁复杂,一方面是无法在问题萌芽状态就发现问题,无法提前做出预判,另一方面是发生了问题又无法快速确定根因,造成持续的资损。技术发展上,随着计算能力、数据量的积累、以及机器算法的进步,如何更加高效地开展 Ops 这个问题就摆在我们面前,AIOps 的模式应运而生。
所以,运维一步步发展到当前这个状态,根本上讲还是业务高速发展倒逼出来的,同时,从手动运维到运维自动化,再到 AIOps,这个过程根本上是在朝着如何更加高效运维的趋势在发展。
AIOps可以给企业带来什么样的价值?
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。
有了AIOps平台,是不是就不需要运维工程师了?
确实听说有人这样担心和误会。
实际上,AIOps平台出现并蓬勃发展的主要动力,是因为企业的IT系统数据量越来越大,结构也越来越复杂,靠单纯的运维工程师的经验和人工判断,很难应对层出不穷的运维问题。传统的运维监控软件,可以展示运维数据,却无法给出分析和处置建议,无法跟上排障的要求。
随着AI人工智能的应用,可以把运维数据做更好的分析,或提供疑似根因的定位、或提供异常的预警,使用AIOps系统,MTTR(平均故障排除时间)能从数小时缩短到数分钟,排障的经验也可以作为既有知识保存供他人参考。
所以,有AIOps之后,原先一个运维工程师管理n个应用和设备;就算是设备增加到100n,可能靠一个工程师也能管得过来,而不用等比例增加到100个运维工程师。这就是技术进步的意义。
AIOps是什么?
AIOps,顾名思义是将AI赋能于IT运维管理。国际权威咨询机构Gartner在2016年的报告里首次提出AIOps的概念。
传统的IT运维工作,大多是借助监控软件查看数据,并依赖运维人员的经验进行根因定位和排障。有了AI的加持后,可以借助AI算法提前发现数据中的异常,并通过数据串联锁定可能根因,大大缩短故障处理时间、提高运维效率。
经过多年来的发展,越来越多的大中型企业投入智能运维AIOps的部署,以应对企业数字化转型带来的数据量暴增、系统架构复杂带来的运维挑战。
Gartner在其2022年的AIOps报告中也指出:Yes, There is no doubt: There is no future of IT operations that does not include AIOps. 毫无疑问,不包含AIOps的IT运维不会有未来。
相信在不久的将来,传统运维将渐渐被智能运维AIOps所替代。
通常,AIOps智能运维系统包含这几个功能模块:
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