AIOps 是 IT 运营人工智能的缩写。它是包括机器学习和人工智能在内的先进分析技术，用于监控和管理应用程序和硬件系统的性能和可靠性，检测异常问题，适应负载变化，处理故障，并在不中断或尽量少中断服务的情况下进行主动或快速调整。AIOps 的其他名称包括 IT 运营分析（ITOA）、高级运营分析、ITOM 人工智能、IT 数据分析和认知运营。

AIOps 是将大数据分析和机器学习多层次地应用于IT 运营数据。其目标是实现 IT 操作自动化、智能识别模式、增强常用流程和任务以及解决 IT 问题。AIOps 将服务管理、性能管理、事件管理和自动化结合在一起，以实现持续的洞察和改进。

行业分析师定义了 AIOps 平台应提供的一系列功能。其中包括

收集和汇总多种来源的数据，如网络、应用程序、数据库、工具和云，以及各种形式的数据，包括指标、事件、事故、变更、拓扑、日志文件、配置数据、关键绩效指标、流式数据和非结构化数据（如社交媒体帖子）以及文档（自然语言处理）。
管理数据，将数据存储在一个可用于分析和报告的地方，还包括索引和过期等功能。
通过机器学习分析数据，包括模式检测、异常检测和预测分析。
将重要警报与 "噪音 "区分开来。
对数据进行关联和上下文关联，同时进行实时处理，以识别问题。
充当战略叠加器，汇集多种监测工具和其他投资。
将知识固化为响应和修复的自动化和协调。
不断学习，改进今后处理和解决问题的能力。

为什么需要 AIOps？

许多组织已从静态、分散的现场系统过渡到更动态的内部部署、公共云、私有云和托管云环境组合，在这些环境中，资源会不断扩展和重新配置。

更多的设备（尤其是物联网）、系统和应用正在提供 IT 需要监控的海啸式数据。例如，如果您有 10,000 台服务器或虚拟机，并且每分钟监控 100 个指标，那么每小时就有 6,000 万个数据点。

任何人都无法处理 IT 运营部需要处理的爆炸性数据。IT 团队无法及时优先解决不同的问题。他们被大量警报淹没，其中许多警报都是多余的。这可能会造成警报疲劳，重要的警报可能会被不重要的警报噪音所忽略。这对用户和客户体验造成了负面影响。

传统的 IT 管理解决方案无法跟上这种增长速度。他们无法从海量信息中智能地筛选出指标和事件。它们无法在相互依存但相互独立的环境中关联数据。它们无法提供 IT 运营所需的预测分析和实时洞察力，从而无法对问题做出快速反应。

为了更快地识别、解决和预防影响较大的故障和其他 IT 运营问题，企业正在转向 AIOps。AIOps 使 IT 运营团队能够快速、主动地应对中断和宕机，同时花费更少的精力。它在动态、多样和困难的 IT 环境与用户对系统可用性和性能的最低或零中断期望之间架起了一座桥梁。

AIOps 有哪些好处？

AIOps 对 IT 运营的好处包括

更有效地利用基础设施和能力。
改进变革与绩效之间的相关性，并提高其他变革管理效率。
通过异常检测，在客户受到影响之前预防问题的发生。
通过更快的根本原因分析 (RCA)，准确定位问题或减少操作员在事故发生时必须检查的项目数量。
加快重要 IT 系统的平均问题检测时间（MTTD）和平均问题解决时间（MTTR）。
统一 IT 环境视图。
深入了解哪些工作负载会导致成本增加。
减少代价高昂的中断。
支持传统基础设施、公共云、私有云和混合云。
更快地交付新的 IT 服务。

为员工和客户带来的好处包括

更好地协调 IT 服务与业务服务成果。
通过大大减少误报事件警报，减轻消防和警报疲劳。
由于人工智能可以帮助进行分析，因此减少了 IT 运营人员的工作量。
缩小技能差距。
从被动式问题管理到主动式问题管理，再到预测式问题管理。
更高水平的安全运营协作。

AIOps 通常通过优化网络来提高 IT 服务的质量，它使 IT 运营和 IT 运营团队现代化，不仅仅是解决问题，而是随着时间的推移不断改进，使 IT 系统和运营变得更好。

所有这一切都将提高服务质量和客户满意度，减少客户流失，同时比人工方式的 IT 运营管理大大节约成本。

AIOps 的三个阶段

检测 IT 事件

在发生或已经发生 IT 事故时，及时发现并报告。

历史分析
性能分析
找到瓶颈
显示哪些设备超载
查找服务故障
对各种事件、日志和指标进行关联和上下文分析

预测 IT 事故

识别潜在的 IT 事故，并在影响用户之前对其进行报告。

异常检测
变革影响分析
在故障、过载或其他故障情况影响用户之前进行预测
能力管理

减少 IT 事故

自动修复 IT 事件或向人工发送报告，使他们更容易解决问题。

根本原因分析
自动或辅助预测性维护
自动或辅助网络优化
增强型技术支持

如何开始使用 AIOps

当您决定采用 AIOps 时，主要有两种途径：

它们各有利弊，但大致相当于购买一个好引擎来制造自己的汽车或购买一辆快车。考虑一下你想做什么。

构建自己的 AIOps 解决方案

使用快速、嵌入式 AIOps 引擎自行构建的原因如下：

您有独特的 IT 环境或非典型的要求。
您希望将 AIOps 纳入更广泛的公司人工智能项目。
您拥有技术精湛的 IT、数据科学和软件工程部门。
您希望构建 AIOps 解决方案，并将其销售给专注于某个行业（如电信）的其他公司。

OpenText™ Vertica™ 数据平台是许多 AIOps 解决方案公司内部的强大数据分析引擎，这些公司销售 AIOps 解决方案，通常是针对特定行业或地区定制的。

这方面的例子包括

EOITek:硬件需求从每个客户端 50 台服务器减少到每个客户端 10 台服务器，性能比 Elastic 提高 10 倍。
Sysmech：90% 减少误报。

购买开箱即用的 AIOps 解决方案

购买开箱即用的预包装 AIOps 解决方案的原因：

您需要利用供应商的专业知识。
你想更快地提升自己的能力，那就是你没有时间建立自己的能力。
您希望您的专家专注于公司的核心竞争力，而不是 IT 运营。
您不想为软件提供持续支持。

OpenText™ Operations Bridge是一款企业事件和性能管理软件，可自动监控和分析跨所有数据类型的任何设备、操作系统、数据库、应用程序或服务的多云和内部部署资源的健康状况和性能。

探索 AIOps 技术如何提供速度和规模，以领先解决影响客户体验并最终影响收入的服务可靠性问题。

AIOps 成功案例

AIOps 平台提供基于人工智能的相关性，以减少噪音

AIOps 帮助葡萄牙最大的通信和娱乐集团 NOS 区分噪音和事实，方法是使用基于人工智能的自动事件关联（AEC），利用机器学习和算法来分析事件流中的模式，并利用这些模式将事件分组，这些事件很有可能源自同一个问题。通过这种分组，操作员可以集中处理事件。它显示按 AEC 分组的所有相关事件，从而更容易识别和解决根本原因。

AIOps 为自动化 IT 监控解决方案提供动力

法国 IT 服务提供商 NXO France 使用 AIOps 构建并部署了创新的自动化 IT 监控解决方案，以全面准确地了解 NXO 客户所使用的动态复杂网络，并通过数千种开箱即用的操作自动执行补救措施任务。

利用 AIOps 积极主动地解决问题，提高服务质量，改进决策流程

Türk Telekom 是土耳其领先的信息和通信技术公司。他们使用 AIOps 提供即时影响分析，并能自动运行算法来检测问题的根本原因，同时对结果进行实时监控。"我们在其他业务领域与 OpenText 建立了合作伙伴关系，并认为 AIOps 解决方案套件将使该项目受益匪浅。