什麼是 AIOps？
人工智慧 IT 維運 (AIOps) 是一個程序，您在其中可使用人工智慧 (AI) 技術維護 IT 基礎設施。您可以自動執行關鍵營運任務，例如效能監控、工作負載排程和資料備份。AIOps 技術使用現代機器學習 (ML)、自然語言處理 (NLP) 和其他進階 AI 方法來提高 IT 營運效率。他們收集和分析來自許多不同來源的資料，藉此為 IT 營運帶來主動、個人化和即時的洞察。
為什麼 AIOps 如此重要？
當組織將營運服務和 IT 基礎設施現代化時，您可以在擷取、分析和套用越來越大量的資料時獲益。接下來，我們分享使用 AIOps 平台的幾個關鍵業務優勢。
降低營運成本
AIOps 允許您的組織從大數據中取得可行的洞見，同時維持精簡的資料專家團隊。採用 AIOps 解決方案，資料專家可有效加強 IT 團隊，以精確地解決營運問題並避免代價高昂的錯誤。
此外，AIOps 可讓 IT 營運團隊將更多時間用於處理關鍵任務，而不是應對常見的重複任務。這有助於您的組織在越來越複雜的 IT 基礎設施中管理成本，同時滿足客戶需求。
縮短問題緩解時間
AIOps 提供事件關聯功能。它會分析即時資料，並確定可能指出系統異常的模式。透過進階分析，您的營運團隊可以進行高效的根本原因分析，並迅速解決系統問題。這樣可以最大限度地提高服務可用性。
同時，ML 演算法將雜訊與資料來源分離。因此，IT 工程師可以專注於處理重要事件。
啟用預測性服務管理
使用 AIOps，您的組織可以透過使用 ML 技術分析歷史資料來預測和緩解未來的問題。機器學習模型分析大量資料，並偵測無法透過人工評估得到的模式。不是被動應對問題，團隊可以使用預測分析和即時資料處理來減少對關鍵服務的干擾。
簡化 IT 營運
在傳統環境中，IT 部門必須使用不同的資料來源。這會減慢業務營運程序，並可能會導致組織受人為錯誤影響。
AIOps 提供通用框架，用於彙總多個資料來源的資訊。藉助 AIOps，IT 團隊可以在沒有人為干預的情況下進行協作和協調工作流程，從而提高工作效率。
提升客戶體驗
AIOps 工具可以分析來自聊天，電子郵件和其他通道的大量資訊。一些公司使用 AIOps 平台來分析客戶行為並改善服務交付。
AIOps 還可以防止昂貴的服務中斷影響客戶。組織可以透過確保服務可用性和有效的事件管理政策來提供最佳的數位客戶體驗。
支援雲端遷移
AIOps 提供統一的方法來管理公有、私有或混合雲端基礎設施。組織可以將工作負載從傳統環境遷移到雲端基礎設施，而不必擔心網路上的複雜資料移動。該工具提高可觀測性，因此 IT 團隊可以無縫管理不同儲存、網路和應用程式中的資料。
有哪些 AIOps 使用案例？
AIOps 結合了機器學習、大數據和分析。它可以幫助您的 IT 和營運團隊支援數位轉型計劃。
應用程式效能監控 (APM)
現代應用程式使用複雜的軟體技術在雲端環境中執行和擴展。使用傳統方法從現代場景中收集指標具有挑戰性，例如微型服務、API 和資料儲存等元件之間的資料交換。
取而代之的是，軟體團隊採用 AI 進行應用程式效能監控，以大規模收集和編譯相關指標。
根本原因分析
AI/ML 技術有效地幫助您確定事件的根本原因。它們迅速處理大數據，並在多種可能的原因之間進行相關。透過採用 AIOps，您的組織可以調查影響系統效能的真正原因，而不僅僅是表面症狀或提醒。
異常偵測
異常是偏離監控資料標準分佈的異常值。它們通常表明影響系統操作的異常行為。AIOps 提供即時評估和預測功能，以快速偵測資料偏差並加快執行糾正措施。
借助 AIOps，IT 團隊可以減少管理事件期間對系統提醒的依賴。借助該工具，IT 團隊還可以設定以規則為基礎的政策以自動執行補救措施。
雲端自動化與最佳化
AIOps 解決方案透過為工作負載提供透明度、可觀測性和自動化來支援雲端轉型。在管理相依性時，部署和管理雲端應用程式需要更大的彈性和敏捷性。組織使用 AIOps 解決方案依據需要佈建和擴展運算資源。
例如，可以使用 AIOps 監控工具來計算雲端用量並增加容量以支援流量增長。
應用程式開發支援
DevOps 團隊使用 AIOps 工具來提高程式碼品質。他們可以自動執行程式碼檢閱、套用程式設計最佳實務，並在開發階段中盡早偵測錯誤。AIOps 工具不是在開發週期接近結束時執行品質檢查，而是儘量提前檢查。
例如，當生產中發生異常時，Atlassian 使用 Amazon CodeGuru 將調查時間從數天或幾分鐘縮短為數小時或幾分鐘。
AIOps 如何運作？
藉助 AIOps，組織可採取更主動的方法來解決 IT 營運問題。IT 團隊使用機器學習和大數據分析，而不是依賴連續的系統提醒。這可打破資料孤島，提升態勢感知能力，以及自動對事件做出個人化回應。藉助 AIOps，組織可以更妥善地執行 IT 政策來支援業務決策。
接下來，我們討論互連的 AIOps 階段。
觀察
觀察階段是指從 IT 環境中智慧收集資料。AIOps 可改善組織網路中不同裝置和資料來源之間的可觀測性。
透過部署大數據分析和 ML 技術，您可以即時擷取、彙總和分析大量資訊。IT 營運團隊可以識別日誌和效能資料中的模式，並將事件相關聯。例如，企業使用 AI 工具來追蹤 API 互動中的請求路徑。
互動
互動階段涉及使用人類專家來解決問題。營運團隊減少對傳統 IT 指標和提醒的依賴性。他們使用 AIOps 分析來協調多雲端環境中的 IT 工作負載。IT 和營運團隊使用共同的儀表板分享資訊，以簡化診斷和評估工作。
系統還向適當的團隊提供個人化的即時提醒。系統既可以預先發出提示，也可以在發生事件時提示。
行動
行動階段是指 AIOps 技術如何採取行動來改善和維護 IT 基礎設施。AIOps 的最終目標是將營運程序自動化，並將團隊的資源重新聚焦於處理關鍵任務。
IT 團隊可以依據 ML 演算法產生的分析來建立自動回應。他們可以部署更智慧的系統，從歷史事件中吸取經驗教訓，並使用自動化指令碼搶先防範類似的問題。例如，開發人員在向受影響的客戶發佈軟體更新之前，可以使用 AI 自動檢查程式碼並確認問題解決方案。
AIOps 的類型有哪些？
AIOps 為組織創造簡化營運並降低成本的全新可能性。但是，有兩種類型的 AIOps 解決方案可滿足不同的要求。
以網域為中心的 AIOps 是由 AI 驅動的工具，旨在於特定範圍內發揮作用。例如，營運團隊使用以網域為中心的 AIOps 平台來監控網路、應用程式和雲端運算效能。
網域無關性 AIOps 是一種解決方案，IT 團隊可使用該解決方案跨網路和組織邊界擴展預測分析和 AI 自動化。這些平台收集從多個來源產生的事件資料，並將其相關聯，以提供有價值的業務洞見。
AIOps 和其他相關術語有什麼區別？
AIOps 是一個相對新的概念，促進機器學習和大數據處理來改善 IT 營運。以下是它與幾個相關術語的比較方式。
AIOps 與.DevOps
DevOps 是一種軟體實務，可彌合開發和支援工作流程之間的差距。DevOps 透過在軟體和營運團隊之間共用資訊，協助組織套用變更改並快速解決使用者的問題。
另一方面，AIOps 是一種使用 AI 技術來支援現有 IT 程序的方法。DevOps 團隊使用 AIOps 工具來評估編碼品質並持續縮短軟體交付時間。
AIOps 與.MLOps
MLOps 框架可協助軟體團隊將 ML 模型整合到數位產品中。該框架涉及模型選擇和資料準備。它包括在生產環境中訓練、評估和部署 ML 應用程式的程序。
同時，AIOps 會應用機器學習解決方案來產生可行的洞見並提高新 IT 系統和現有 IT 系統的程序效率。
AIOps 與.SRE
網站可靠性工程 (SRE) 是一種工程團隊可用於自動化系統操作和使用軟體工具執行檢查的方法。SRE 團隊不依賴手動方法，而是透過自動偵測和解決問題來改善軟體可靠性和客戶體驗。
AIOps 與 SRE 有著重疊的目標。它利用業務營運的大量資料和 ML 來源的預測洞見，幫助現場可靠性工程師縮短事件解決時間。
AIOps 與.DataOps
藉助 DataOps 計劃，組織可優化商業智慧應用程式的資料使用情況。DataOps 涉及設定資料管道，資料工程師可以用來從不同網域擷取、轉換和傳輸資料，以支援業務營運。
同時，AIOps 是一種更複雜的實務。它使用 DataOps 提供的資訊來偵測、分析和解決事件。
AWS 如何支援您的 AIOps 要求？
Amazon Web Services (AWS) 提供多項 AI/ML 服務，協助您開始實作 AIOps。可以使用這些服務來增強客戶體驗、改善業務服務交付並降低成本。
以下是針對 AIOps 要求所打造的 AWS 產品：
- Amazon DevOps Guru 是一項 ML 支援的服務，可協助軟體團隊自動偵測雲端上的異常操作
- Amazon CodeGuru Security 是一種軟體測試工具，可以使用 ML 演算法自動掃描和識別程式碼漏洞
- Amazon Lookout for Metrics 可在 AWS 工作負載和第三方雲端應用程式中自動化異常偵測和效能監控
立即建立帳戶，開始在 AWS 上使用 AIOps。
