IT 運營數據逐年增長。一些估計表明，IT 運營團隊的平均運營數據量每年會增加一倍或三倍。這場洪水的結果是，IT 團隊正在尋找他們能找到的任何方法來理解所有這些數據。許多團隊將 AIOps 作為他們解析和分類所有這些事件的解決方案。AIOps 并不適合每個組織，但它非常適合許多組織。在這篇文章中，我們將討論 AIOps 是什么以及它的承諾。我們還將討論如何制定在您的組織中利用 AIOps 的策略。
什么是 AIOps？
在構建 AIOps 策略之前，您首先需要了解 AIOps 到底是什么。從高層次上講，AIOps是使用人工智能來增強 IT 運營。您可能聽說過DevOps 哲學，它試圖通過將開發和運營團隊融合在一起來釋放速度和質量。DevOps 團隊的目標是更快地交付更好的軟件。那太棒了！但這是有代價的。正如我們上面提到的，運營活動正在以越來越快的速度擴展。在更多服務器上運行的更多應用程序的更多版本使有關您的應用程序和服務以及服務器的數據越來越多。
AIOps 是對這種不斷增長的增長的回應。AIOps 建議您可以將這種操作事件的大數據方法與機器學習相結合，而不是試圖減少事件的數量，以消除噪音并專注于對您的業務最重要的事件。
擁有人工智能戰略意味著什么？
如果您的團隊今天沒有 AI 策略，那么您很可能會在未來幾年內開發一個。人工智能解決了許多傳統上被認為相當困難的計算問題。人工智能的新用途每天都在出現，但經典應用包括圖像識別和文本解析等。雖然傳統計算側重于嚴格的邏輯，但人工智能的現代使用更傾向于模式匹配之類的東西。
然而，人工智能應用程序有一個缺點：它們的計算成本很高。雖然有多種AI 方法，但每種方法的基石都是從一大堆數據中訓練出一個 AI 模型。AI 計算通常需要專用的專用硬件和大量計算資源，例如 CPU 內核和內存。確實，當今所有主要的云提供商都提供了專用 AI 硬件的選項。你需要一個策略來了解你將如何處理你的 AI 采用。制定人工智能戰略意味著至少要回答以下三個問題：
- 我們采用人工智能會產生什么商業價值？
- 我們將使用哪些數據來訓練我們的 AI 模型？
- 我們如何知道我們的 AI 模型何時產生了高質量的結果？
我們如何制定 AIOps 策略？
就像我們之前提到的，每個 AI 策略都需要回答至少三個問題。您的 AIOps 策略也不例外。幸運的是，因為我們將這種 AI 參與的范圍限制在 IT 運營，這使得回答這些問題變得更加容易。讓我們來看看它們，在我們進行的過程中，我們將對每個問題進行更多探索。到最后，您應該對如何自己回答這些問題有了一個很好的了解，從而使您能夠很好地制定自己的 AI 策略。
采用 AIOps 會產生什么商業價值？
這個問題是第一位的，因為它是迄今為止最重要的問題。就像采用任何其他新技術一樣，您應該認真思考采用 AIOps 為您的公司帶來的價值。正如我們所指出的，人工智能硬件和采用并不是一項廉價的工作。雖然它無疑是一項很酷的技術，但 AI 就像任何其他類型的軟件應用程序一樣。它只回答您知道如何提出的問題，因此您要確保您提出的問題是有價值的。
采用 AIOps 策略的團隊通常希望消除大量操作事件和日志的噪音。通常，這些集成是由噪音太大且信號不足的運營團隊領導的。他們正在尋找確定哪些事件表明服務器崩潰或惡意入侵者危害應用程序等事情。如果您正在處理此類問題，AIOps 可能非常適合您。但 AIOps 不僅僅是一個更高級的監控系統。訓練有素的 AIOps 系統可以在故障發生之前識別出導致故障的模式。同一系統還將識別系統中可能需要查看的奇怪行為。AIOps 模型可以了解哪些事件需要路由到哪個團隊，從而減少冗余和噪音。
簡而言之，AIOps 策略旨在讓您的運營團隊更有效、更高效。如果這是您的運營團隊可以使用的東西，那么制定 AIOps 策略對您的公司來說可能是一個不錯的舉措。
我們將使用哪些數據來訓練我們的 AI 模型？
這是一大堆人工智能策略失敗的部分。人工智能無疑是很酷的技術，但它的好壞取決于你用來訓練它的數據。雖然您可以嘗試使用無監督機器學習等技術在沒有明確定義的數據集的情況下訓練機器學習模型，但您可能會發現很難得出高質量的結論。實際上，您需要努力識別用于訓練 AI 模型的數據。這意味著要花時間手動仔細研究操作事件和日志并對其進行分類。這種工作非常耗時，但需要構建一個好的人工智能平臺。
這是可以提供幫助的地方。AIOps：Autopilot模型利用了 20 年的現有運營數據。已經完成了對事件進行分類的艱苦工作，讓新客戶很容易進入并在第一天就開始享受 AIOps 集成的好處。
如果您不選擇在現有模型上構建 AIOps 平臺，請記住您需要大量數據來有效地訓練模型。一旦你開始訓練，訓練階段也會有相當大的開銷。預計您還需要一段時間才能準備好使用新的 AIOps 平臺。
我們如何知道我們的 AI 模型何時產生高質量的結果？
機器學習的一個典型問題是過度擬合，或者訓練一個效果很好的模型——只要它只查看您的樣本數據。當您制定 AIOps 策略時，您正在尋找的 AI 集成不僅僅適用于您已有的數據。畢竟，您不會僅僅為接下來的 6 或 12 個月制定 AIOps 策略。您正在考慮一個更廣泛的時間表，并且您需要您的技術隨著組織的發展而發展。
調整 AI 模型的方法是在數據上對其進行訓練，然后在新數據上放松。您會很快注意到該模型在某些事情上做得很好，而在某些事情上做得很差。在操作方面，它可能正確識別一些關鍵事件，但完全錯過了其他事件。所以，你做任何軟件團隊都會做的事情：迭代。正如我們所指出的，迭代 AI 模型意味著收集大量不同的數據，然后花費 CPU 時間對其進行分析以開發模型。當你這樣想時，不斷迭代模型聽起來很痛苦。好消息是，隨著模型的成熟，您將花費更少的時間對其進行迭代。
雖然您可以通過在項目早期識別運營數據源來將其中的一些工作推到左側，但您不會遇到所有問題。您的 AIOps 策略應包括迭代模型和識別被忽視的數據源所花費的時間。此外，您的策略應包括定期測試具有新數據的模型，以確保模型返回您期望的結果。您知道您的模型產生高質量結果的唯一方法是定期測試它們。如果沒有這些高質量的結果，您只是在浪費 CPU 周期。
您的 AIOps 策略是什么？
到目前為止，您應該對基本的 AIOps 策略大綱有了一個很好的了解。你可能不知道每一個細節。您可能需要咨詢您的團隊，以確定 AIOps 是否適合您的運營。但是，如果您能回答這三個大問題，那么您就成功了。如果其中一些問題似乎難以回答，可以為您提供幫助。AIOps：Autopilot 平臺簡化了數據收集和模型訓練。我們擁有數十年的數據，并且我們已經多次迭代我們的模型。我們已經看到了幾乎所有內容，因此如果您需要幫助構建您的 AIOps 策略，我們很樂意交談。
