自动化AIOps的优势？ITOA全都有！
在如今这个混合了本地和虚拟服务器、公共和私有云平台以及各种移动设备的时代里，识别并解决潜在的性能问题与故障比以往任何时候都更加重要，但这些问题现在日益难以发现和识别，遑论解决。与此同时，企业网络和应用程序产生的流量规模与种类都急剧增加。
为了有效地监控和管理这些复杂的IT运维，企业正尝试由人工智能进行IT运维，即AIOps。AIOps描述了使用人工智能(AI)、机器学习(ML)和其他高级数据分析技术来自动化识别和解决IT问题的过程。AIOps使用IT系统和服务(包括物理和虚拟)生成的大量数据来监控所有企业资产、主动检查网络和应用程序流量数据，且对所有应用程序和系统依赖项具有可见性。
凭借其先进的功能，AIOps可以在问题发生时甚至发生前迅速识别并解决任何潜在的威胁。因此企业采用AIOps来接收和分析IT运维数据，实现所有主要IT运维自动化的同时增强其效果。
一旦进行了数据分析并确定了事件的优先级，AIOps系统就会在仪表板视图中将数据显示给IT经理，并提供工具和即时的反馈，以保持对IT运维的控制。Gartner预测，大型企业对AIOps和数字体验监控工具的使用将从2018年的5%上升到2023年的30%。
自动化至关重要
自动化是保障AIOps顺利运行的关键，能有效推动AIOps的执行:
•自动化监控:监控整个环境，并识别何时出现新的端点，如虚拟服务器或机器、新的移动设备，甚至是新的云平台
•自动化AIOps:运行AIOps，同时遵守既定的策略和依赖关系映射，无需预先配置
•自动化修复:快速有效地执行必要的步骤来解决任何故障或性能事件
AIOps帮助企业整合和分析不同来源的基础设施运营数据。实际上，它可以减少潜在破坏性事件的数量、为可潜在破坏性事件提供警报、隔离起因，并应用流程自动化来纠正事件。AIOps增强了基础设施资源的有效性，提高了请求和解决问题的速度。它不仅支持底层IT基础设施，还能够为新的或正在进行的业务活动提供全面的支持，以此提高其价值。
自动化AIOps解决方案的优点
将自动化引入AIOps为企业的IT运维带来了重要的好处。它可以大大提高AIOps工具和服务的效率，降低成本、节省时间、提高效率；还可以减少处理服务请求和解决潜在性能与故障问题时所需的工作量和时间。
所有这些都大大降低了业务风险、提高了服务性能，加快了创新和市场投放的步伐。
“没有自动化的AIOps只能提供部分优势。设置监控并手动修复问题非常耗时，如果没有自动监控，你就会错过很多事情。如果不自动化修复，修复问题所需的时间可能是原来的两到五倍。不管什么情况，业务部门都不会高兴。”
——Micro Focus产品营销经理
Michael Procopio
自动化的AIOps有以下三个阶段：自动化发现、自动化AIOps、自动化修复。另一种表述是“感知、分析和适应”：解决方案将首先感知环境以检测存在什么，然后分析环境并识别正在处理或将要发生的任何事件，然后对症下药来解决任何潜在的问题。
•在当今动态的、混合的IT环境中，整个应用程序甚至应用程序组件几乎每秒钟都在变化。如果没有自动化发现，就容易忽略环境中发生的许多实时状况。IT运营人员需要通过端到端的基础设施、应用程序和数据监控全面地了解整个基础设施、所有活动(无论是物理的还是虚拟的、现场的还是云中的)和所有移动网络端点。
•AIOps基于ML（机器学习），ML分为两种类型：监督学习和非监督学习。非监督学习是自动的，它自己学习，无需人工配置。有了它，AIOps可以揭示应用程序的依赖关系和所有可用的IT资源数据，以便立即解决问题。基于AI的分析有助于自动化日志和事件管理，AIOps将事件日志置于连续的实时关联、历史分析和预测分析的上下文中，它能够分析来自任何来源、任何格式和任何规模的数据，这种全面的分析甚至可以帮助减少多达90%的潜在事件。
•一旦AIOps识别出一个问题，甚至是一个潜在的问题，自动化的补救功能将帮助企业快速、轻松、敏捷地解决问题。通过简化和自动化这些复杂的任务，被监管的行业可以通过消除人工操作错误的可能性，以此增强其合规性。
AIOps的未来
由自动化AIOps支持的增强IT运营管理可以帮助企业更紧密、准确地监视基础设施、应用程序和数据，主动检测潜在的灾难性故障，然后更快地解决这些问题。所有这些都使企业能够更好地完成战略计划、降低整体业务风险、缩短市场投放时间。
Micro Focus IT运营分析（ITOA）是一款多云事件和性能监控软件，能够关联事件并自动执行任务以减少MTTR(平均修复时间），以此帮助企业更有效地管理其多样化的基础设施。
本文整理自《Why Automated AIOps Is Better Than Just AIOps》一文
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