IT组织如何确保他们有能力快速解决运营问题并取得更好的业务成果？随着基础架构和业务应用程序生成的数据量越来越大，团队经常在不连贯的孤岛中工作，通过自动化（包括监视和服务台流程）管理和改善运营至关重要。

这就是用于IT运营或AIOps的人工智能的地方。AIOps由Gartner公司在2016年创造的术语，使用分析和机器学习来汇总和利用各种IT运营工具中的历史数据。AIOps平台可以实时处理问题，提供智能见解，可帮助团队不断改进核心IT功能并防止将来发生错误。

大多数IT运营（尤其是自从发生疫情行以来）已经转移到了在线流程，这些流程收集指数级增长的数据，例如性能监控。同时，任何基础架构问题都需要以不断提高的速度解决。这意味着当今的IT环境远远超出了人员规模，需要实现自动化。

AIOps平台为IT组织提供了必不可少的运营敏捷性，因为当今的基础架构挑战需要以业务速度来应对。通过将数据移出孤岛，IT运营可以变得更加敏捷，。这对于具有海量数据集的复杂的全球服务和物流运营尤其有益。

此外，AIOps平台通过减少对维护多个本地解决方案的依赖性以及消除外包成本来降低成本。该技术使组织能够无缝地扩展基础架构，从而帮助整个服务交付生态系统并改善客户体验。毕竟，对于客户服务和底线而言，制造生产或分销中心的破坏可能是灾难性的。通过智能地自动化操作，组织可以提高准确性，可预测性，并最终提高客户保留率。

 充分利用AIOps

AIOps平台的核心是大数据。这意味着需要大量准备工作才能将AIOps拼图的各个部分放在一起，以充分利用该平台的优势。这是最重要的步骤：

1.收集广泛而多样的数据。数据是成功实施AIOps的基础，因此，必须了解如何将数据组合在一起并有效使用。IT组织需要从各种来源收集数据，包括内部部署系统，云平台和应用程序。最终，数据存储在集中式数据湖中。AIOps平台正是这样做的，这得益于人工智能的使用，可以更快、更彻底地做出更好的决策和更有意义的分析。

2.将数据分成有意义的类别。摄取数据时，需要根据组织对正确的AIOps用例的运营需求进行重组。这对于历史数据以及实时摄取数据都很重要。根据用例的类型，可以定义与业务规则一致的类别。例如，对于制药设备制造公司，有意义的类别包括设备健康数据，设备效率数据和环境因素。

3.将AIOps机器学习应用于初始大数据测试用例。任何转型计划都可以从小处着手。AIOps的工作也是如此：首先是获取知识，将其机器学习功能应用于有限的测试用例，然后从那里进行迭代。

4.通过测量和反馈提高预测准确性。一旦AIOps平台知道了数据模式，它就可以智能地预测接下来要发生的事情，包括实时数据。组织可以测试和测量，向模型提供反馈，以改善预测。AIOps平台可以将逻辑应用于分离的数据和设计，以定义下一个最佳操作。它使用历史数据并从新数据中学习，以不断改进并实现更准确的决策。最终，它是建立一个持续的反馈和改进周期。

 AIOps平台之旅

Gartner预测，大型企业仅使用AIOps和数字体验监视工具来监视应用程序和基础架构的比例将从2018年的5％上升到2023年的30％。随着IT格局迅速转向在线服务，这种趋势只会在大流行后逐步升级。分析数据并基于该数据智能地自动化操作将帮助组织实现下一个成功水平。

人们正在与客户进行各种对话，这些客户都想知道启用AIOps是否需要大量的工作。答案是否定的：IT组织已经拥有了数据并可以提取它。它仅需要正确的AIOps平台和开发合作伙伴，以及根据期望的业务收益定义的用例。