可以肯定的是，AIOps已經成為當今流行的術語之一。嚴格來說，它是指使用人工智能來協助IT運營。從另一個意義上來說，它讓人聯想到利用人工智能將企業(yè)的技術基礎設施提升到一個全新的水平。在一次網絡研討會中，行業(yè)專家討論了以下主題：

什么是AIOps? 如何開始使用AIOps? 面臨的挑戰(zhàn)是什么?如何解決這些問題? AIOps的未來是什么?未來2～3年將何去何從，而企業(yè)現在如何準備?

BMC Software公司首席產品官Ali Siddiqui和Intellyx公司總裁Jason Bloomberg這兩位AIOps行業(yè)專家對這些主題進行了分析和探討。

什么是AIOps?

Siddiquiu：“我認為AIOps的字面意思是‘用于運營的人工智能’。人工智能實際上是計算機科學的一個分支，專注于機器模式識別和統計技術來分析其環(huán)境，因此在AIOps的案例中，它將分析IT運營環(huán)境。而且我要說的是，要不斷提供場景信息，AIOps將能夠在事情發(fā)生之前看到它們。而這確實是一項關鍵技術，確實推動了ITOps的數字化轉型?！?/p>

Bloomberg：“實際上，無論這個術語是好是壞，它都是Gartner公司提出的一個術語。它最初是指用于運營的算法基礎設施，而沒有人知道它們的含義，并且根本沒有任何意義。

但是它并沒有流行起來，所以他們很快就改變了其說法，并說：‘每個人都認為AIOps意味著人工智能，所以這就是我們一直以來認為的真正含義，并且是用于運營的人工智能’。但是正因如此，這確實是Gartner公司所做出的努力。該公司還創(chuàng)建IT運營管理(ITOM)這個術語，并將其與人工智能技術以某種方式組合在一起，然后觀察供應商對此怎么做?！?/p>

那么AIOps主要用于IT嗎?還是AIOps可以幫助企業(yè)運營業(yè)務的更大事情?

Bloomberg：“我想說的是這可能是一個間接的情況，因為當今的現代數字企業(yè)是軟件授權的。因此，對于開展數字化轉型的組織來說，軟件可以幫助他們與客戶建立聯系。確保軟件能夠正常運行，并且功能強大并且能夠滿足業(yè)務需求是當前業(yè)務優(yōu)先事項的核心部分，因此業(yè)務現在與IT一樣令人關注，所以從這個意義上來說，AIOps將為此提供支持數字企業(yè)的愿景，但實際上仍與IT運營有關?！?/p>

如果企業(yè)希望加入AIOps，那么首先要做的是什么?

Siddiqui：“因此，在IT組織中，需要選擇其中一些用例，最好是一兩個用例，然后將企業(yè)的團隊吸引到合適的供應商那里，以解決這些特定用例，并確實有一些主要目標告訴企業(yè)是否成功。所以這是我想說的關鍵事情之一，不僅僅是評估，還要知道能夠在哪里結束?成功的標準是什么?”

有什么實際的例子可以證明這一點呢?

Siddiqui：“因此，從ITOps的角度來看，異常檢測將是用例之一。從用例的角度來看，真正含義是不想人工設置閾值或進行基準確定，這是工作人員想通過系統學習來減少噪音，需要自學和自我糾正然后解決問題的東西。通過系統學習并進行異常檢測，然后不僅告訴出現的異常，還要告訴將如何解決問題。”

Bloomberg：“重要的是要了解，在企業(yè)運營環(huán)境中，已經有許多不同的工具，其中一些是較舊的工具，其中一些可能是較新的工具。其中一部分挑戰(zhàn)在于我們擁有這些不同的工具?！?/p>

需要記住，從首席信息官的角度來看，他們不僅擁有很多工具，而且已經在很多工具上花費更多費用，因此引進新工具必須有真正的成本理由。所以實際上有兩種方法，一種是需要淘汰一個或多個老舊工具，因為它們不再滿足業(yè)務需要，或者不再支持它。

另外，填補空白可能是將AIOps引入組織的最常見方法，而經常出現的問題是事件過多的問題。較舊的AIOps技術將始終產生事件，這些事件可能代表真正的問題，或者僅代表一些小問題，或者可能是關于同一問題的多個通知，然后企業(yè)最終遇到了這樣的情況，即運營人員每小時看到數十個問題，而每天的事件數將會激增。

AIOps特別擅長解決該問題，識別那些異常，因此需要注意的那些奇異事件。它有助于減少次要事件的影響。AIOps也善于結合相關事件……一旦有了AIOps，這些事件現在將為企業(yè)帶來額外的好處，以幫助其應對事件風暴?！?/p>

部署AIOps有哪些挑戰(zhàn)，企業(yè)如何應對這些挑戰(zhàn)?

Siddiqui：“部署AIOps的挑戰(zhàn)是不要忘記平衡。當企業(yè)繼續(xù)進行AIOps之旅時，必須考慮所有三個方面：人員、流程和工具。而且現在供應商中都有一些非常好的工具。但是人員和流程可能是薄弱環(huán)節(jié)。

歸根結底，這實際上是將企業(yè)的業(yè)務重塑為技術驅動型業(yè)務。因此，重點實際上是敏捷性，并以客戶為中心。

我認為，業(yè)務成果必須是最重要的。無論是敏捷性還是客戶體驗，改善客戶體驗，所以這些都至關重要。”

Bloomberg:“重要的是要理解，一般而言，AIOps和在AIOps場景中使用人工智能與當前在企業(yè)中使用人工智能有關，但又有所不同。人工智能在企業(yè)中用于提取大數據集的見解特別有用。對于任何在日常業(yè)務中處理大數據集的企業(yè)來說，這可能都是適用的。

因此，這是AIOps供應商介入的地方。他們說，‘我們將提供AIOps技術，而無需指派數據科學家來處理AIOps技術。'企業(yè)可以分配運營人員以及負責運營環(huán)境的其他人員。

故事的另一部分是AIOps故事的安全性部分。AIOps可以檢測到的異常，可能只是某些系統內存不足或某種運營異常。但通常這是某種網絡安全異常。這表明正在發(fā)生某種攻擊?！?/p>

AIOps的未來是什么，企業(yè)如何為這一未來做準備?

Siddiqui：“因此，如果展望一下AIOps的未來，我認為在未來幾年中，將會有太多數據帶來的影響。因此，企業(yè)需要開箱即用的機器學習功能，可以從大量數據中洞悉數據，無論是日志、事件、指標，都無關緊要，然后另一件事是加強IT運營和開發(fā)人，這種緊密的聯系將進一步推動一些AIOps的需求。

因此，企業(yè)必須有明確的投資回報率，并且工具整合可能會改善客戶體驗。因此，AIOps不僅有助于提高運營效率，而且有助于實現數字化轉型。

因此，我對未來幾年的發(fā)展很樂觀，那就是自主數字企業(yè)之旅和ITOps緊密合作以找出業(yè)務成果。也就是說，供應商正在制造易于使用的工具。

我們有很多客戶，他們中的許多人仍然是混合型的，這意味著他們正在向云端轉移，旅程還沒有結束。這就意味著有內部部署的要求。即使是我們的BMC AMI AIOps套件，特別是剛剛推出的AMI Operational Insight產品，它確實可以在內部部署設施中工作?！?/p>

Bloomberg: “我們現在談論AIOps的唯一原因是因為人工智能是新興技術。再過幾年的時間，所有運維管理都將具有人工智能能力。如果所有東西都是人工智能授權的，那么人工智能運營將只是運營管理，而不再認為它是一個獨特的類別。

但是，在企業(yè)基礎設施環(huán)境中發(fā)生這種情況有兩個主要驅動因素。其中之一是，當我們觀察正在發(fā)生的大范圍變化時，正在轉向一種稱之為云原生計算的模型，我們在其中將云計算的最佳實踐用于所有企業(yè)IT，包括混合IT。

此外，該環(huán)境也是非常動態(tài)的。這是容器世界(Kubernetes)帶給傳統虛擬機的功能之一，它是一種非常動態(tài)的企業(yè)基礎設施環(huán)境。當企業(yè)擁有這樣的環(huán)境時 將會生成大量數據，根本沒有辦法人工管理這種環(huán)境，而必須使其自動化。所有這些趨勢都不會停止，而且AIOps將在未來變得越來越重要，并且將無處不在?！?/p>