云平臺、托管服務提供商和進行數(shù)字化轉型的組織正開始從一種新興的IT趨勢中獲益：使用人工智能驅動的IT運營技術來自動監(jiān)控和管理其IT產品組合。

這種新出現(xiàn)的實踐稱為AIOps，它能夠幫助企業(yè)在潛在的停機和性能問題對運營、客戶和利潤產生負面影響之前加以防范。但更先進的部署已經開始使用人工智能系統(tǒng)了，不僅能識別問題，或在問題發(fā)生之前預測問題，還能夠以智能、自動化的緩解措施對事件做出反應。

但是AIOps到底是什么，現(xiàn)在的組織又是如何使用它的呢？在這里，我們將深入了解人工智能輔助IT運營的技術、策略和挑戰(zhàn)。

什么是AIOps？

AIOps是一種新興的IT實踐，它能夠將人工智能應用于IT運營，幫助組織智能地管理基礎設施、網絡和應用程序，以獲得相應的性能、彈性、容量、正常運行時間，在某些情況下，還包括安全性。通過將傳統(tǒng)的、基于閾值的警報和手動流程轉型為利用人工智能和機器學習的系統(tǒng)，AIOps使組織能夠更好地監(jiān)控IT資產，并在負面事件和影響發(fā)生之前進行預測。

Carhartt的CIO John Hill在三個主要的領域利用了這家工作服裝零售商的AIOps：包括服務管理、績效管理和IT自動化。多虧了智能監(jiān)控，Carthartt現(xiàn)在可以在問題影響用戶或客戶之前發(fā)現(xiàn)問題了。

“這是一個自動進行監(jiān)測的環(huán)境，幫助你了解發(fā)生了什么，然后可以根據這些指標采取行動，”他說?！耙郧?，你會依賴于停機或某些東西不工作的指示”來了解何時需要進行修復--但是在你知道這些事件之前，它們可能已經降低了客戶體驗。

AIOps的用例

AIOps可能已經在你的IT投資組合中工作了，而你甚至都不知道它。先進的CRM或ERP系統(tǒng)通常就已經內置了智能管理。大多數(shù)主要的云平臺也使用了機器學習--即監(jiān)視和管理工具。

但是依賴于單點解決方案中的內置功能依然有其缺點。在一項AIOps的交流調查中，65%的IT組織表示，他們仍然依賴于監(jiān)控的方法（無論是否智能），這些方法要么是孤立的、基于規(guī)則的，要么就是無法滿足整個IT環(huán)境的需求。此外，根據最近BigPanda的調查，42%的IT組織對其IT環(huán)境使用了超過10種不同的監(jiān)視工具。

Carhartt就是這樣開始AIOps的?！霸谝郧埃瑢τ诓煌沫h(huán)境，我們必須獨立地監(jiān)控它們，”Hill說。為了管理這種復雜性，Hill選擇將監(jiān)控結合到了兩個平臺上，首先是在AppDynamics上進行應用程序性能監(jiān)控，然后又添加了Turbonomic來監(jiān)視Carhartt的基礎設施。

在“黑色星期五”和“網購星期一”期間，該公司網站的性能問題迫使公司不得不做出改變。但當公司發(fā)現(xiàn)問題時，客戶已經感覺到服務質量有所下降了，Hill說。

自從Carhartt在2017年秋天部署了AppDynamics以來，在黑色星期五和網絡星期一的峰值期間就再也沒有出現(xiàn)過宕機。

“我們實現(xiàn)了創(chuàng)紀錄的增長，”他表示?！拔覀兊脑鲩L速度是整個行業(yè)的兩倍，再也沒有出現(xiàn)我們之前經歷過的任何中斷或性能下降?！?/p>

Carhartt在2019年初增加了Turbomency，用于本地和云環(huán)境的資源管理。有了新系統(tǒng)，利用率從70%提高到了92%，他說?！斑@可能為我們節(jié)省了25%的基礎設施成本?！?/p>

增加的利用率需求是自動處理的，不需要人工干預，而容量的減少仍然需要人工批準。

“當它發(fā)現(xiàn)我們面臨著產能挑戰(zhàn)，就會向ServiceNow提出更改請求，”Hill說?！岸斘覀兊娜萘刻髸r，它也會在ServiceNow中創(chuàng)建一個票證，有人會先查看它。這只是一個快速的回顧——只需點擊一下。這在目前還不需要自動化?！?/p>

公司的下一步是自動化業(yè)務任務，例如使用文本識別和自然語言處理來處理客戶訂單。

AIOps的采用

根據Gartner的數(shù)據，到2023年，40%的公司將使用AIOps對應用程序和基礎設施進行監(jiān)控。但無論如何，AIOps的采用仍處于初級階段。波士頓咨詢集團的董事總經理兼合伙人Akash Bhatia表示，根據Loom Systems在2019年發(fā)起的一項調查，到目前為止，只有5%的公司實施了AIOps。其中有一件事?lián)p害了AIOps的采用，那就是市場上有太多的供應商?！皩嵲谑翘嗔??！?/p>

根據Loom Systems的報告，有59%的公司還處于探索階段，客戶仍然很難確定他們到底提供了什么。此外，Bhatia也說，許多供應商只是提供了AIOps的一個部分，如應用程序性能監(jiān)視、基礎設施管理或網絡性能監(jiān)視和診斷。但他補充說，隨著技術的成熟，市場已經出現(xiàn)了整合跡象。

國際數(shù)據公司（IDC）預測，被稱為運營分析的AIOps市場將從2018年的29億美元增長到2023年的45億美元，其中大部分增長來自于作為服務的AIOps。IDC分析師、AIOps項目副總裁Stephen Elliot表示，盡管AIOps常常與企業(yè)軟件平臺或云服務捆綁在一起，但大型企業(yè)正開始將AIOps作為一個獨立的預算項目來進行投資。

“他們意識到自己身處于一個多云的世界，”他說。“他們正在進行敏捷轉型，他們有DevOps團隊，他們意識到了他們必須加快步伐，復雜性正在增加?！?/p>

AIOps的價值主張

利用AIOps的公司已經開始認識到，從執(zhí)行分析和預測的系統(tǒng)轉向自行決策的系統(tǒng)的重要性。是時候開始自動化了。

“他們需要能夠收集大量信息、應用分析、降低噪音、更快地進行識別和解決問題的工具，”Elliot說。

自動化還需要更好的AIOps集成。應用程序的性能問題可能是由軟件問題、網絡問題或硬件問題造成的。在一個多云環(huán)境中，根本原因可能是在一個云中，也可能是在另一個云中，或者是多種因素組合的結果。如果你的AIOps基礎結構是碎片化的，那么查找和修復問題的根源也可能是一個挑戰(zhàn)。

“然后你就又回到了白刃戰(zhàn)，每個團隊都將有自己的工具，”AIOps供應商ScienceLogic的首席執(zhí)行官David Link表示?！叭绻銓γ恳粋€應用項目都有一個獨特的工具，你就不能以那種方式擴展企業(yè)。”

與此同時，像Carhartt這樣已經部署了AIOps的公司也發(fā)現(xiàn)他們的投資正在獲得回報。根據企業(yè)管理協(xié)會的一項調查，81%使用AIOps的企業(yè)報告了積極的投資回報。事實上，42%的人說AIOps的價值“大大”超過了成本。

根據EMA的說法， AIOps最常見的六個用例是跨域應用基礎設施和性能、容量管理和基礎設施優(yōu)化、DevOps和敏捷、客戶和終端用戶體驗管理和業(yè)務一致性、成本管理和變更管理。

作為收入來源的AIOps

Cincinatti Bell的CBTS子公司正在為企業(yè)客戶提供通信服務。CBTS過去代表著“Cincinnati Bell技術解決方案”，但隨著公司擴展到其他地區(qū)，它現(xiàn)在已經代表了“咨詢構建轉型支持”，公司的首席創(chuàng)新官Joe Putnick說。

他表示，加入AIOps對于幫助改善反應時間是至關重要的，現(xiàn)在它已經成為了新的商機來源。例如，Putnick說，在公司轉向AIOps之前，將客戶設備安裝到CBTS監(jiān)控、管理和計費系統(tǒng)可能需要花費數(shù)小時、數(shù)天甚至是“無窮無盡”的時間。

“現(xiàn)在我把供應時間從5小時減少到了2分鐘，”Putnick說。“當我說配置時，我指的是整個IT服務管理和事件管理系統(tǒng)的全面配置。我知道這些數(shù)據會很有說服力?！?/p>

該公司還使用了AIOps來分析使用模式和自動化響應?！拔覀冋趹肁IOps來預測哪里需要產能，以便我們能夠保持最大的正常運行時間和最大的客戶滿意度，”他表示。

Putnick說，AIOps幫助CBTS從每月不到40個站點發(fā)展到了每月超過500個站點，而每個站點的用戶數(shù)量幾乎相同。

CBTS使用了AWS內置的工具、ServiceNow內部的自定義編碼應用程序、自定義機器學習和自適應算法以及ScienceLogic的AIOps工具的組合。而下一步：則是為客戶提供增值服務。例如，CBTS為其客戶提供的客戶服務聊天機器人可以通過其AIOps系統(tǒng)提供的數(shù)據、分析和預測，使其變得更智能、響應更快。

AIOps和托管服務提供商

但要看到AIOps的全部潛力，你不應該只關注于托管服務提供商 （MSP） 行業(yè)。

“這可能是目前市場上最大的一塊，”數(shù)字服務咨詢公司Nerdery的數(shù)據科學主管Justin Richie表示。“他們肯定是在盡可能地投資算法支持。他們知道，在硬件之外，他們最大的開支是人力資本?！?/p>

對于MSP們來說，AIOps意味著更高的效率、更低的成本和更快的解決時間——這些都是該領域的重要競爭優(yōu)勢。

“這只是我們?yōu)锳IOps提出的價值主張的一半，”總部位于圣何塞的MSP NetEnrich負責戰(zhàn)略與運營的高級副總裁Raghu Kamath表示?！拔覀冮_始在一些客戶中實施它，然后在過去的12個月里逐漸擴展到了我們的整個客戶群?，F(xiàn)在，我們有超過50%的客戶都在使用AIOps平臺?！?/p>

對于NetEnrich來說，最明顯和最直接的好處之一是減少了噪音。假警報給員工帶來了不必要的工作，也降低了客戶的響應時間。

“最終，我們檢測和采取行動的響應時間增加了——在實施AIOps之后，我們的平均修復時間至少縮短了30%，”Kamath說?！半S著AIOps變得更加成熟，并引入了更多的推理模型，它還將繼續(xù)增長?！?/p>

因為NetEnrich在許多不同的客戶環(huán)境中都使用了AIOps，所以Kamath對這項技術有自己獨特的看法。首先，他發(fā)現(xiàn)環(huán)境越同質化，就越容易部署AIOps。

“當你開始整合所有這些不同的環(huán)境時，情況就會變得復雜得多，”他表示。

另外，使用公共云基礎設施的客戶也會有一些優(yōu)勢，因為環(huán)境更加一致。不過，要讓云供應商開放他們的系統(tǒng)，偶爾也會遇到一些障礙。

“但是，公共云供應商正在改變他們的立場，”他說?！叭绻憧纯磧赡昵暗浆F(xiàn)在的數(shù)據，就會發(fā)現(xiàn)情況已經好多了?！?/p>

為遺留應用程序和硬件來使用AIOps是一件棘手的事情，Kamath說?！叭绻麤]有足夠的日志，就很難推斷出任何東西。這就是為什么我們要鼓勵我們的客戶加速他們的數(shù)字化轉型和使他們的應用程序現(xiàn)代化的原因了?！?/p>