AIOps 平台
在问题刚出现时及时进行检测，几分钟内找出潜在的根本原因，并在问题对业务造成影响之前，通过受控自动化功能加以解决。
OpenText™ AI Operations Management 专为事件预防而构建，它是一个自主 AIOps 平台，可将可观测性数据与应用程序、基础设施和网络的实时服务模型关联起来。智能体式 AI 通过分析拓扑结构、事件和变化，识别潜在的根本原因。受控自动化可在问题影响业务之前采取行动。提供 SaaS、混合或本地部署方案，以及支持气隙隔离的 AI 部署选项。
用例
协助 ITOps、云架构师和 DevOps 团队统筹 IT 数据，提前发现问题，并更快解决事件
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通过整合和规范化 OpenText 及第三方工具生成的事件，获得全面的可视化和深入洞察。
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将多云和本地系统中的可视化内容整合到单一 AIOps 平台，以便您根据单个问题，从应用程序错误追溯到其底层的网络路径。
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利用 OpenTelemetry 功能管理应用程序和用户旅程，从内部部署和云监控中获得洞察力。
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AI 驱动的关联分析功能可将事件量减少 30-95%，并涵盖拓扑结构、事件和近期变化以识别潜在原因，同时配备置信度评分和可追溯推理功能。
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通过习得的基线进行异常检测，在阈值触发或发生崩溃前，识别延迟、内存泄漏和异常流量，以便团队在用户察觉问题之前及时采取行动。
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在实时模型中直观呈现服务依赖关系和健康状况，以便您了解问题影响的业务服务，将资源集中于关键服务，并保障用户体验。
关键功能
通过可观测性、智能体式 AI 和内置自动化，赋能 IT 运营。
事件和绩效管理
通过与习得的基线进行比对来检测异常，利用 AI 对事件进行关联分析，从而过滤干扰信息，并在问题尚未完全形成时及时识别，以免其影响用户。
发现和监控
发现并监控跨混合云环境的基础设施和服务—无论是自动提供，还是以代码形式与新环境或应用一起交付。
统一的可观测性仪表板
将云端和本地环境的性能数据整合到单一 AIOps 仪表板中，以实现全面 IT 可视化。
应用程序和流程可见性
监控应用程序的健康状况和业务工作流程，确保满足 SLA 要求，并在所有服务中保持无缝的用户体验。
诊断型 AI 智能体
像工程师一样，调查拓扑结构、事件、变化和遥测数据。整个调查过程都会显示在同一屏幕上。您可以询问智能体如何定位原因，并查看相关证据。
如何购买
OpenText™ AI Operations Management
| 滑动页面，查看更多内容 | Express 私有云 | Premium 私有云或公共云 |
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| Express 私有云 | Premium 私有云或公共云 | |
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活动管理  | ||
附加组件 集成 | ||
附加组件 事件和指标分析 | ||
附加组件 生成式 AI 事件管理 | ||
| 基于代理的基础设施监控 | ||
| 无代理基础设施监控 | ||
| 云监控 | ||
| SLA 管理 | ||
| 业务流程监控 | ||
| 真实用户监测 | ||
附加组件 可观测性 | ||
附加组件 自动化 | ||
附加组件 发现和 CMDB | ||
集成
将 OpenText™ AI Operations Management 与您现有的工具相集成。凭借覆盖 ITSM、云端和监控工具的 1,000 多个预建集成，获取统一视图，而无需彻底替换现有系统。
AppDynamics
BMC
Datadog
ExtraHop
Dynatrace
Elasticsearch
IBM
Icinga
Jira
Nagios
New Relic
Nutanix
Oracle
ServiceNow
SAP
Salesforce
Riverbed
SolarWinds
Splunk
VMware
Zabbix
Zenoss加速发掘 OpenText AI Operations Management 的价值
集成
根据您的具体需求定制 OpenText AI Operations Management 解决方案。
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探索应用、附加组件等，以扩展 OpenText 软件产品的功能
OpenText™ Marketplace
部署
探索适用于各类跨国组织、可扩展且灵活的部署方案。
服务
在认证专家的指导下，加速实现数字化转型。
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通过认证专家实现信息管理现代化
专业服务
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将支持转化为您的战略优势
支持服务
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通过专家指导、托管服务等实现业务目标
客户成功服务
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通过专业的 IT 服务管理解放您的内部团队
托管服务
合作伙伴
OpenText 帮助客户找到合适的方案、恰当的支持与理想的结果。
全球系统集成商 (GSI)
这些 GSI 均已接受 OpenText 解决方案相关培训和认证，所提供的服务能够提升独立解决方案的价值。
培训
OpenText 学习服务提供全面的赋能和学习项目，加速提升知识和技能水平。
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集中一处查找所有 OpenText 学习和认证
可观测性与服务管理教育
社区
探索我们的 OpenText 社区。与个人和企业建立联系，获取洞察和支持。参与讨论。
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了解我们的可观测性和服务管理解决方案如何通过自动化、编排与转型来推动数字业务绩效
可观测性与服务管理社区
高级支持
通过专门的专家团队，为您的复杂 IT 环境提供关键任务支持，优化 OpenText 解决方案的价值。
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获得技术和战略专家提供的个性化一对一协助
高级支持
OpenText AI Operations Management resources
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AIOps, short for artificial intelligence for IT operations, is the multilayered use of AI, big data analytics, and machine learning to analyze IT operations data. It helps to intelligently identify patterns, augment routine tasks and processes, and resolve IT issues efficiently. Other names for the same concept include IT operations analytics (ITOA), advanced operational analytics, and AI for ITOM. As IT environments grow more complex and distributed across cloud and on-premises systems, AIOps has moved from an emerging concept to a core requirement for maintaining service reliability at scale.
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AIOps is essential because no human can keep up with the explosion of IT operations data. Teams struggle to prioritize issues quickly and are overwhelmed by a flood of alerts, many of which are redundant. The overload can lead to alert fatigue, causing critical issues to be ignored. As IT estates expand across multicloud and on-premises environments, the volume, velocity, and complexity of monitoring data only continues to grow, making automated, AI-driven analysis a practical necessity rather than a nice-to-have.
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AIOps improves IT service quality by cutting event noise, speeding root cause analysis, and automating remediation. As these capabilities mature, the measure of success shifts from how fast teams resolve incidents (MTTR) to how many incidents never happen at all. Organizations using AIOps report significant reductions in alarm noise and faster identification of critical issues, freeing IT teams to focus on proactive improvements instead of constant firefighting.
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An AIOps platform combines the disparate events and metrics generated by monitoring tools into a centralized data store, delivering deep insight into infrastructure and application performance across the entire IT estate. It typically includes discovery and monitoring, event correlation, root cause analysis, and automated remediation, working across hybrid and multicloud environments to give IT teams a single, unified view instead of siloed data from dozens of disconnected tools.
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An out-of-the-box AIOps platform leverages vendor expertise to ramp up your team while ensuring they have ongoing software support. Building your own requires significant investment in data science talent, infrastructure, and continuous maintenance as your IT environment evolves—resources most IT teams would rather devote to their core business. OpenText AI Operations Management gives you a proven, full-stack platform out of the box, so your team can focus on strategic priorities instead of maintaining custom tooling.
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