它与AI有哪些关系,它的前景怎样
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AIOPS是什么,它的未来如何?,AIOPS未来

AIOps,也就是基于算法的IT运维(Algorithmic IT Operations),是由Gartner定义的新类别,源自业界之前所说的ITOA(IT Operations and Analytics)。我们已经到达了这样的一个时代,数据科学和算法正在被用于自动化传统的IT运维任务和流程。算法被集成到工具里,帮助企业进一步简化运维工作,把人类从耗时又容易出错的流程中解放出来。人们不再需要在遗留的管理系统中定义和管理无穷无尽的规则和过滤器。

在过去的几年间,一些新技术不断涌现,利用数据科学和机器学习来推进日益复杂的企业数字化进程,“AIOps”(Algorithmic IT Operations)因此应运而生。Gartner的报告宣称,到2020年,将近50%的企业将会在他们的业务和IT运维方面采用AIOps,远远高于今天的10%。

AIOps的不同之处在这里体现出来。AIOps的解决方案专注于解决问题,而且是通过使用基于算法的技术来高度模仿人类(而且以更快的速度和更大的规模)。算法的效率提升了AIOps的价值,而相对于人类的智慧——虽然是无限的,但不如机器来得高效。下面这个案例是基于机器学习的 KPI 自动化异常检测。

上图表示运维人员判断 KPI 曲线的异常并标注出来, 系统对标注的特征数据进行学习 。这是典型的监督式学习,需要高效的标注工具来节省运维人员的时间: 如可以拖拽,放大等方式。

借助智能算法的技术优势,原先人工需要几个小时完成的任务现在通过自动化可以在几秒钟内完成,而且能够得到更好的结果。传统的IT运维需要管理大量的告警,极大地分散了企业的注意力,他们需要花很多时间解决无聊的问题,没有时间用于创新。使用AIOps可以解决这些问题,把运维人员从纷繁复杂的告警和噪音中解脱出来。各个行业的企业正在采用AIOps,他们使用这项技术来改进客户的数字体验——银行、娱乐、交通、零售,甚至政府。

尽管AIOps还是一个新名词,但并不代表它只是未来的一种趋势而已。在这个数字的年代,任何使用传统技术来管理机器数据的组织要么忽略了信息的价值,要么已经让他们的运维团队不堪重负。随着数据的暴涨,CIO们应该快速拥抱AIOps。传统AI仍然会在某些领域发挥它的作用,而AIOps将为企业带来最直接最深远的价值。

转载自:

现如今,AI 这个词已经被玩坏了。很多公司都声称自己在做 AI,但其实并没有。不过有另外一种新兴的 AI,各种类型的 IT 企业倒是可以尝试,而且完全不需要人工参与。

AIOps,也就是基于算法的 IT 运维(Algorithmic IT Operations),是由 Gartner 定义的新类别,源自业界之前所说的 ITOA(IT Operations and Analytics)。我们已经到达了这样的一个时代,数据科学和算法正在被用于自动化传统的 IT 运维任务和流程。算法被集成到工具里,帮助企业进一步简化运维工作,把人类从耗时又容易出错的流程中解放出来。人们不再需要在遗留的管理系统中定义和管理无穷无尽的规则和过滤器。

在过去的几年间,一些新技术不断涌现,利用数据科学和机器学习来推进日益复杂的企业数字化进程,“AIOps”(Algorithmic IT Operations)因此应运而生。Gartner 的报告宣称,到 2020 年,将近 50% 的企业将会在他们的业务和 IT 运维方面采用 AIOps,远远高于今天的 10%。

为了更好地理解 AIOps 和 AI 的区别,我们需要从头说起。

AI 简史

AI 一词用于描述机器(或软件)模拟人类认知的过程。也就说,机器学习像人类一样思考。40 年代,Alan Turing 掀起了 AI 热潮,但受限于计算机的计算能力,也只发展到今天的这个阶段。

问题是,我们为什么要让机器模仿人类?而为什么有些 AI 应用程序会比其他的更成功?发展 AI 的目的在于解决人类的问题,所以我们会看到像自动驾驶汽车、行为分析这类复杂的解决方案。

话说回来,IT 运维环境有一些不一样的地方。我们不会直接管理人类,我们与应用程序和基础设施打交道。而且它们可能更加复杂和不可预测,因为它们不是人类。

人类思维与机器思维

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