AIOps 是 IT 作業人工智慧的通用簡稱。AIOps 的其他名稱包括 IT Operations Analytics (ITOA)、Advanced operational analytics、AI for ITOM、IT data analytics 和 Cognitive Operations。

AIOps 是將大資料分析、AI 和機器學習多層次應用於 IT 作業資料。其目標是自動化 IT 作業、智慧型識別模式、增強常見流程與任務，以及解決 IT 問題。

AIOps 將服務管理、效能管理和自動化結合起來，協助組織實現持續的洞察力和改善。它可以監控和管理應用程式及硬體系統的效能與可靠性、偵測異常問題、適應負載的變化、處理故障，並主動進行調整，將干擾減至最低。

AIOps

定義 AIOps

AIOps 是 Artificial Intelligence for IT Operations 的縮寫。它是包括機器學習和人工智能在內的先進分析技術，可監控並管理應用程式和硬體系統的效能與可靠性、偵測異常問題、適應負載變化、處理故障，並在不中斷或中斷最少服務的情況下主動或快速調整。AIOps 的其他名稱包括 IT Operations Analytics (ITOA)、Advanced operational analytics、AI for ITOM、IT data analytics 和 Cognitive Operations。

AIOps 是將大數據分析和機器學習多層次應用於IT 作業資料。其目標是自動化 IT 作業、智慧型識別模式、增強常見流程與任務，以及解決 IT 問題。AIOps將服務管理、效能管理、事件管理和自動化結合起來，以實現持續的洞察力和改善。

業界分析師已經定義了 AIOps 平台應該提供的一系列功能。這些包括

收集和彙集來自多種來源的資料，例如：網路、應用程式、資料庫、工具和雲端，以及各種形式的資料，包括指標、事件、事故、變更、拓樸、日誌檔案、組態資料、KPI、串流和非結構化資料，例如社交媒體文章和文件（自然語言處理）。
管理資料、將資料儲存在單一位置以供分析和報告之用，也包括索引和過期等功能。
透過機器學習分析資料，包括模式偵測、異常偵測和預測分析。
從「雜訊」中分離出重要的警報。
透過即時處理將資料關聯化和情境化，以便識別問題。
扮演策略覆蓋的角色，匯集多種監控工具和其他投資。
將知識編碼為回應和修復的自動化和協調。
持續學習，以改善未來問題的處理與解決。

為什麼需要 AIOps？

許多組織已從靜態、分散的現場系統，過渡到更動態的內部部署、公有雲、私有雲和管理雲環境組合，在這些環境中，資源會不斷擴充和重新配置。

更多的裝置 (最值得注意的是物聯網)、系統和應用程式正提供 IT 需要監控的海嘯式資料。舉例來說，如果您有 10,000 台伺服器或虛擬機器，而且每分鐘監控 100 個指標，那麼每小時就有 6,000 萬個資料點。

人類無法處理 IT Operations 所要處理的爆炸性資料。IT 團隊無法針對不同的問題排定優先順序，以便及時解決。他們被大量的警報淹沒，其中許多都是多餘的。這會造成警報疲勞，重要的警報可能會因為不重要警報的雜訊而被忽略。這會對使用者和客戶體驗造成負面影響。

傳統的 IT 管理解決方案無法跟上這個數量。他們無法從茫茫資訊海中聰明地篩選指標和事件。它們無法將相互依存但又各自獨立的環境中的資料相互關聯。它們無法提供 IT 作業所需的預測分析和即時洞察力，無法快速回應問題。

為了更快地識別、解決並預防影響重大的中斷及其他 IT 作業問題，企業開始轉向 AIOps。AIOps 可讓 IT 作業團隊快速、主動地應對中斷和宕機，同時花費更少的人力。它可以彌補動態、多樣化且困難的 IT 環境與使用者對系統可用性和效能的期望之間的差異。

AIOps 有哪些好處？

AIOps 對 IT 作業的好處包括

更有效率地使用基礎設施和能力。
變革與績效之間有更好的相關性，以及其他改進的變革管理效率。
透過異常偵測，在客戶受到影響之前預防問題發生。
透過更快速的根本原因分析 (RCA)，找出問題所在，或減少操作員在事故發生時必須檢視的項目數量。
在重要 IT 系統中實現更快的平均問題偵測時間 (MTTD) 和平均問題解決時間 (MTTR)。
統一 IT 環境的檢視。
深入瞭解哪些工作負載會導致成本上升。
減少成本高昂的中斷。
支援傳統基礎架構、公有雲、私有雲及混合雲。
提供新 IT 服務的時間更快。

員工和客戶體驗的好處包括

IT 服務與企業服務成果之間的一致性更佳。
透過大幅減少錯誤的事件警報，降低消防和警報疲勞。
由於有 AI 協助進行分析，因此可減少 IT 作業人員的工作量。
減少技能差距。
從被動式問題管理到主動式問題管理，再到預測式問題管理。
更高層級的安全作業協作。

AIOps 一般會因為網路的最佳化而改善 IT 服務的品質，它能使 IT 作業和 IT 作業團隊現代化，超越解決問題的層次，進而改善，讓 IT 系統和作業隨著時間的推移變得更好。

所有這些都會提高服務品質、客戶滿意度，並降低客戶流失率，同時比較手動的 IT 作業管理方式大幅節省成本。

AIOps 的三個階段

偵測 IT 事件

當發生或已經發生 IT 事件時，識別並報告這些事件。

歷史分析
效能分析
找出瓶頸
顯示哪些裝置已超載
尋找服務故障
將各種事件、日誌和指標關聯起來並將其背景化

預測 IT 事件

識別潛在的 IT 事件，並在事件影響使用者之前提出報告。

異常偵測
變更影響分析
在故障、過載或其他故障情況影響使用者之前預測故障、過載或其他故障情況
容量管理

緩解 IT 事件

自動修復 IT 事件或將報告傳送給人類，讓人類更容易修復問題。

根本原因分析
自動化或輔助預測性維護
自動或輔助網路最佳化
擴增技術支援

如何開始使用 AIOps

當您決定採用 AIOps 時，主要有兩種途徑：

兩者各有利弊，但大致上等同於購買一個很棒的引擎來打造自己的車子，或是購買一輛快車。考慮您想做的事。

建立您自己的 AIOps 解決方案

您可以使用快速、嵌入式 AIOps 引擎自行建置的原因如下：

您有獨特的 IT 環境或非典型需求。
您希望將 AIOps 納入更廣泛的公司 AI 專案。
您擁有技術嫻熟的 IT、資料科學和軟體工程部門。
您希望建立 AIOps 解決方案，並銷售給其他專注於某個產業的公司，例如電信業。

OpenText™ Vertica™ 資料平台是許多 AIOps 解決方案公司內部的強大資料分析引擎，這些公司銷售 AIOps 解決方案，通常是針對特定產業或地域客製化。

範例包括

EOITek:硬體需求從每個用戶端 50 台伺服器降至每個用戶端 10 台伺服器，效能比 Elastic 提升 10 倍。
Sysmech：90% 減少錯誤警報。

購買開箱即用的 AIOps 解決方案

購買預先打包的開箱即用 AIOps 解決方案的原因：

您希望充分利用供應商的專業知識。
您想要更快地提升，也就是您沒有時間自己建立。
您要讓專家專注於公司的核心競爭力，而非 IT 作業。
您不想為軟體提供持續支援。

OpenText™ Operations Bridge是一款企業事件和效能管理軟體，可針對所有資料類型的任何裝置、作業系統、資料庫、應用程式或服務，自動監控和分析多雲端和內部部署資源的健康狀況和效能。

探索 AIOps 技術如何提供速度和規模，以在服務可靠性問題發生前保持領先，進而影響客戶體驗，最終影響收入。

AIOps 成功案例

AIOps 平台提供以 AI 為基礎的相關性，以減少雜訊

AIOps 協助葡萄牙最大的通訊與娛樂集團 NOS 區分噪音與事實，方法是使用以 AI 為基礎的自動事件關聯 (AEC)，利用機器學習與演算法來分析事件串流中的模式，並利用這些模式將事件歸類在一起，這些事件很有可能源自相同的問題。這種分組方式可讓操作員集中處理事件。它顯示按 AEC 組合在一起的所有相關事件，使識別和處理根本原因變得更加容易。

AIOps 強化自動化 IT 監控解決方案

法國 IT 服務供應商 NXO France 使用 AIOps 建立並部署創新的自動化 IT 監控解決方案，以獲得 NXO 客戶所使用的動態複雜網路的完整準確檢視，並透過數千個開箱即用的作業自動執行補救行動任務。

利用 AIOps 主動解決問題、改善服務品質和決策流程

Türk Telekom 是土耳其領先的資訊和通訊技術公司。他們使用 AIOps 來提供即時的影響分析，並能夠自動執行演算法來偵測問題的根本原因，同時即時監控結果。「我們在其他業務領域與 OpenText 合作，並認為 AIOps 整套解決方案將有益於此專案」。