为什么很多大型企业都在采用AIOps?

发布网友发布时间：2022-04-20 09:35

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热心网友时间：2022-05-03 02:30

因为在企业数字化转型过程中，AIOps对业务的促进，在多方面都表现出诸多直击传统运维的痛点的表现。
AI算法承担起分析海量运维数据的重任，能够自动、准确地发现和定位问题，不仅能从决策层面提高运营效率，更直观的体现在为企业节省了运营和运维的成本，在质量和效率也有很大程度的提升。
在故障发生后，传统的IT运维手段查找故障原因困难，故障平均修复时间周期长，早已无法满足新的运维要求。因此如何运用人工智能赋能运维，去取代缓慢易错的人力决策，并快速给出运维决策建议，降低问题的影响、提前预警问题就成为了必然。
AIOps作为目前运维发展的最高阶目标，未来将会赋能运维带给用户全新的体验。国内AIOps做的比较好的厂商就有博睿数据，博睿拥有国内领先的数据获取能力，而且是AIOps标准工作组成员单位，连续被Gartner推荐的AIOps领域重点服务商，想了解的更直观，可以去咨询看看。

热心网友时间：2022-05-03 03:48

尽管AIOps还是个新名词，但是它的出现绝对不是偶然，正是时代和科技发展而诞生的。随着数据的暴涨，很多大型的企业都开始拥抱AIOps。借助智能算法的技术优势，原先人工需要几个小时才能完成的事情，现在通过自动化可以几秒钟内就完成，而且能够得到更好的结果。传统的IT运维需要管理大量的告警，极大的分散了企业的注意力，没有时间用于创新，使用AIOps就可以解决这些问题，把运维人员从繁乱的工作中解脱出来。据我了解听云是国内AIOps的优秀厂商，多次作为中国区唯一企业入选全球权威研究机构Gartner APM魔力象限，是APM的领先公司，服务过*机构、金融机构、教育行业、交通、银行等等。

热心网友时间：2022-05-03 05:23

这是因为目前，IT运维管理面临着两难境地的巨大挑战，一方面要降低成本，另一方面其复杂度又不断攀升。主要体现在数据量巨大、数据类型繁多和数据生成速度快三个维度：

IT基础架构和应用程序产生的数据量快速增长（年增长2-3倍）

机器和人工生成的数据类型越来越多（例如指标、日志、网络数据和知识管理文档）

由于采用了云架构和其他临时性的架构，数据生成速度不断提高，IT架构内变化速率也在提高

鉴于现代企业所需的洞察力，对这三个维度进行权衡的代价将相当巨大。因此，越来越多的客户对AIOps越来越感兴趣，并想通过大数据和机器学习技术来分析服务台的有效性，以此参与到故障和问题解决流程中去。IT组织还开始在DevOps环境中探索AIOps，将其作为持续集成/持续交付（CI/CD）周期的一部分，便于在部署之前预测潜在的问题，并检测潜在的安全问题。

AIOps分析的应用超越了其最初的使用范围，而成为IT运维中事件关联和分析的最佳解决方案。

如何通过AIOps手段增加运维效能和降低运维成本，对于企业来说都是很大的挑战。而致力于智能运维AIOps领域的擎创科技，已经为国内多家银行和证券用户成功部署夏洛克AIOps平台，助力企业运维降本增效：

强大自研数据采集器：支持Linux、Windows、AIX等多种系统，可采集除日志外的性能数据、网络数据、CMDB数据等各类数据；

创新的数据流处理方式：单数据流峰值每秒采集350000 条，可处理日增数据30TB；

人工智能算法：与复旦大*维实验室共研10+种人工智能算法，异常检测和根因定位更容易。

目前，AIOps主要用于IT运维，且在企业中日益占据主导地位，而一些成熟的组织已正在利用该技术为企业领导者提供决策支撑。企业基础设施与运维负责人应该尽早启动AIOps平台部署工作，优化当前的性能分析，并在未来两年至五年内扩展至IT服务管理和自动化领域。