AIOps驱动IT运营的变化

人工智能(AI)已经从各个层面进入我们的日常生活，成为企业运营的关键技术。从产品推荐、智能生活设备到自动驾驶汽车，都与AI有着密不可分的关系。据估计，从2019年开始，全球人工智能支出将以每年28.5%的复合增长率快速增长，到2023年将达到984亿美元的规模。

然而，人工智能带来的变化不仅仅是在周边地区。随着新冠肺炎疫情的爆发，远程办公成为新常态，IT维护面临诸多挑战和压力。越来越多的企业正在加强自动化、敏捷性和灵活性。IT的快速崛起也带动了智能维护运维(AIOps)的快速崛起。据估计，到2021年，70%的企业将积极采用AIOps，以降低成本，提高It敏捷性，加快创新。

AIOps平台市场规模:

在预测期内，全球IT应用AI (AIOps)平台市场规模预计将以21.2%的复合增长率增长，到2028年规模将达到272.6亿美元。

由于越来越多的企业接受虚拟工作环境，预计到2023年，AIOps市场的云部署模式将以25%的速度增长。组织越来越注重通过可伸缩的云基础设施实现技术骨干的现代化。受新型冠状病毒感染症(COVID-19病毒)的影响，AIOps市场大幅上涨。随着基于人工智能的IT运营解决方案成为释放企业资源和专注于创新的主流，行业加速发展引人注目。

世界各地企业的快速数字化转型导致数据集日益复杂，企业花费大量时间、金钱和精力处理大量数据。此外，在过去几年中，分散的体系结构和业务应用程序和服务的动态特性显著增加了数据负载。随着企业对IT灵活性的需求，AI Ops正在成为一种解决业务需求和数字化IT基础设施的技术。

AIOps的应用领域有哪些?

AIOps是人工智能在IT维护中的应用，涉及的技术还包括大数据和机器学习。随着时间的推移，AIOps越来越成熟，越来越多的解决方案提供商进入市场，无论是从应用性能管理(APM)、安全信息与事件管理(SIEM)、事件关联分析(ECA)，还是it运营管理(ITOM)、it运营分析(ITOA)等方面，都有相对的应用解决方案。

随着AIOps技术的发展，许多解决方案不再专注于单一的方面，有的甚至结合了两到三个不同的应用。虽然有些解决方案是单一应用程序领域，但它们是从大型框架的角度开发的。

AIOps平台是集大数据、人工智能、机器学习等功能于一体的软件系统。它用于增强和部分替代广泛的It维护流程和任务，包括可用性和性能监控、事件关联和分析、It服务管理。和自动化。IDC将AIOps定义为使用大数据和分析(BDA)和人工智能技术来支持、自动化和增强IT运营(ITOps)的工具。AIOps平台主要通过ITOps工具和设备收集各种数据，发现问题并实时响应。此外，AIOps系统还可以自动化软件维护和协调许多IT系统层，使它们越来越自治和自调优。

AIOps具有以下功能:

• 不同的数据集
• 以大数据为动力，聚合数据和事件信息的大型平台
• 机器学习算法和分析处理
• API和自动化功能
• 细粒度的报告

AIOps应用如何优化企业云安全运维?

1. 威胁情报分析:
   威胁情报提供了攻击来源的视图，显示了与使用云帐户和对各种云服务的攻击有关的所有行为趋势。利用云中的机器学习引擎，可以根据可预测模型进行处理，大规模收集和分析威胁情报。作为AIOps的一部分，AIOps拥有广泛的IT运营数据，以及来自外部供应商的额外威胁情报。这些属性将帮助安全运营团队在云基础设施遭受攻击时进行预测和协助，特别是在账户劫持的情况下。
2. 安全事件管理:
   对流程进行数字化的企业会受到大量数据的影响，安全团队需要时刻保持警惕，以确定云系统中的特定指标、事件模式和发现事件。借助机器学习和人工智能功能，AIOps可以增强海量数据处理技术，提供更稳健的智能检测和预警行动计划。
3. 欺诈检测:
   对于处理金融服务和保险业务的公司，欺诈检测需要多种输入和数据类型以及密集类型的处理。该系统包括文本挖掘、数据库搜索、社会网络分析和异常检测。这些属性与预测模型相结合，有助于快速检测欺诈行为。
4. 恶意软件检测:
   在机器学习和人工智能技术的帮助下，对数据和文件的大规模事件处理可以帮助检测勒索软件和恶意软件，特别是那些签名未知的数据点。虽然AIOps支持这种应用程序，但自定义恶意软件检测需要在该领域拥有高技能的安全专业人员。
5. 数据分类与监控:
   AIOPs分析工程师，也被称为内容类型和模式，处理上传的整个数据。根据预定义的策略对其进行分类和标记，然后监控其访问情况。特定于数据的监控依赖于操作团队在安全和风险团队的帮助下管理多种类型的数据，以标记和跟踪数据类型或模式。

AIOps的优点:节省人力和时间，创造更多收益

AIOps的好处是减少了重复性和低价值的工作，从而提高了生产力，加快了问题修复的根本原因分析，以及更好的基础设施性能。有了AIOps工具，价值将从主动的IT运营和更有弹性的混合基础设施中创造出来。

虽然不同的行业对人工智能的看法不同，但其目的是非常相似的。在省时方面，医疗行业希望用AI快速识别疾病，但在互联网领域，希望用AI快速检查和修复。对于企业来说，AIOps可以节省人力和时间，从而创造更大的收益。

自动化将推动AIOps的成熟:

虽然AIOps平台还处于起步阶段，但企业面临的挑战也将推动AIOps未来的发展。特别是随着数字化的发展，企业对IT的依赖越来越大，但基础设施也越来越复杂。很多企业拥抱云，构建混合IT架构，却发现无法有效控制云。随着商业模式的多样化，对服务标准的要求也越来越高，这也将带动需求的增长。大多数企业需要集中监控，但数据有些分散，或者更注重信息安全而忽略了整体IT维护的重要性。然而，在自动化的趋势下，IT维护的方法必须保持勤奋。

为了更快地应对未知的变化，企业加快数字化转型，引入新的工作流程和技术，引入敏捷开发运营(DevOps)的思维和框架，更及时地满足用户的需求，获得更好的结果。良好的业务创新效果。然而，在大量使用云计算、容器、微服务来创建去中心化、混合化的IT架构后，维护和运营管理成为IT的痛点之一。用户对服务质量的要求日益提高，对IT架构突发问题的解决速度越来越快。甚至DevOps的引入也是一个加深维护挑战的因素。实施AIOps的目的是为了减轻IT维护和运维的痛苦。它是通过人工智能机器学习和数据分析实现的，与自动化的方式类似。

AIOps发展的挑战:

更及时地满足用户的需求，获得更好的效果。良好的业务创新效果。实施AIOps的目的是为了减轻IT维护和运维的痛苦。它是通过人工智能机器学习和数据分析实现的，与自动化的方式类似。

• 由于平台完全依赖于数据，所以数据的质量至关重要。许多组织意识到数据可能是有限的，可能是低质量的，可能是缺失或不完整的，可能是不一致的。数据问题会影响AIOps决策依据的不准确，从而影响AIOps平台导入的难度。
• 由于AIOps迎合了自动优化IT运营的需要，仅拥有良好的数据并不能达到目的。为了更好地辨别，需要有高度的行业领域知识。关于业务模型以及这些模式如何影响IT决策的知识与AIOps的工作方式有很大关系，但拥有领域知识是困难的，因此是AIOps经常面临的一个挑战。
• 公司面临的另一个挑战是，AIOps在给定的时间点检测到公司本身没有准备好处理的异常。

AIOps前景:

企业正转向AIOps来快速解决现有问题。解决的一个关键问题是减少他们的故障排除时间。值得关注的是如何战略性地使用AIOps，以及AIOps如何从根本上帮助重新设计操作。通过AIOps，可以实现更高层次的网络管理自动化。解决方案将能够识别问题区域，匹配问题和解决方案，最终选择解决方案基于成功的概率，甚至监测和评估结果。