什么是 AIOps？

AIOps 是 IT 运营人工智能的简称。其他名称包括认知运维、算法 IT 运维和 IT 运维分析（ITOA）。

AIOps 是大数据分析和机器学习在 IT 运营数据中的多层次应用。其目标是实现 IT 运营自动化、智能识别模式、增强常见流程和任务并解决 IT 问题。AIOps 将服务管理、性能管理和自动化结合在一起，以实现持续的洞察和改进。

定义 AIOps

AIOps 是 IT 运营人工智能（Artificial Intelligence for IT Operations）的缩写。它是一种先进的分析方法，包括机器学习和人工智能，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 的人工智能、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 运营自动化、智能识别模式、增强常见流程和任务并解决 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。这些功能包括

• 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（如社交媒体帖子和文档）（自然语言处理
• 管理数据，将数据存储在一个地方，以便分析和报告，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
• 进行根本原因分析 (RCA)，包括将大量数据减少到少数（或一个）最可能的原因
• 将数据与实时处理相关联并与上下文相关联，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
• 将知识编入响应和修复的自动化和协调中
• 不断学习，以便今后更好地处理和解决问题

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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Internet of Things 或物联网）、系统和应用正在提供 IT 需要监控的海啸般的数据。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 60 兆个数据点。A

没有人能够处理 IT 运营部需要处理的爆炸性数据。IT 团队无法按优先级及时解决不同的问题。他们被大量的警报淹没，其中许多警报都是多余的。这可能会导致警报疲劳，即重要的警报可能会因为不重要的警报而被忽略。这会对用户和客户体验造成负面影响。

传统的 IT 管理解决方案无法跟上信息量的增长。它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又各自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响应。

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、主动地应对故障和宕机，同时花费更少的精力。它弥补了动态、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的差距。

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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，或将事故发生时操作员必须检查的项目数量减少到一小部分
• 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 服务和业务服务成果
• 通过大大减少误报事件警报，减轻消防和警报疲劳
• 人工智能帮助进行分析，从而减少 IT 运营人员的工作量
• 缩小技能差距
• 问题管理从被动到主动再到预测
• 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。

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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

 

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如何开始使用 AIOps

当您决定采用 AIOps 时，主要有两种途径：

• 构建自己的 AIOps 解决方案或
• 购买开箱即用的 AIOps 解决方案

两者各有利弊，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。考虑一下你想做哪一种。

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：

• 您拥有独特的 IT 环境或非典型性要求
• 您希望将 AIOps 纳入更广泛的公司人工智能项目中
• 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一行业（如电信）的其他公司

OpenText Vertica 是许多 AIOps 解决方案中的强大数据分析引擎，既适用于电信公司、电信公司分析提供商和计算机硬件提供商等大型公司，也适用于销售 AIOps 解决方案的公司，通常针对特定行业或地区进行定制。

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
• ScienceLogic（前身为 Zebrium）目标：在与思科合作的 POC 中自动识别 95% 的事件根本原因
• Sysmech：误报率降低 90
• HPE Infosight（前身为 Nimble Storage）建议：86% 的支持案例自动结案

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：

• 您希望利用供应商的专业知识
• 您想更快地提升自己的能力，但没有时间建立自己的系统
• 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

Operations Bridge 是一家企业，可跨所有数据类型自动监控和分析任何设备、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。借助事件整合引擎和大数据分析降噪技术，它将端到端服务感知与基于机器学习的事件关联功能独特地集成在由Vertica 支持的 OPTIC 数据湖之上。

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探索 AIOps 技术如何提供速度和规模，以便在出现影响客户体验并最终影响收入的服务可靠性问题时保持领先。

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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。通过这种分组方式，操作员可以集中精力处理事件。它显示了按 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 提供即时影响分析和自动运行算法的能力，以检测问题的根本原因，并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 的全套解决方案将使该项目受益匪浅"。

网络研讨会：AIOps 的故事--利用运营桥接器将一切整合在一起

企业管理协会副总裁 Dennis Drogseth 将探讨有效 AIOps 解决方案的技术现实和要求，并演示 AIOps 使用案例。

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