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AIOps

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 AIOps(即人工智能 IT 運(yùn)營(yíng))是應(yīng)用人工智能 (AI) 來(lái)改進(jìn) IT 運(yùn)營(yíng)的方法。 具體而言,AIOps 使用大數(shù)據(jù)、分析和機(jī)器學(xué)習(xí)功能來(lái)執(zhí)行以下操作。

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AIOps簡(jiǎn)介

  AIOps(即人工智能 IT 運(yùn)營(yíng))是應(yīng)用人工智能 (AI) 來(lái)改進(jìn) IT 運(yùn)營(yíng)的方法。 具體而言,AIOps 使用大數(shù)據(jù)、分析和機(jī)器學(xué)習(xí)功能來(lái)執(zhí)行以下操作:

  收集并匯總由多個(gè) IT 基礎(chǔ)架構(gòu)組件、應(yīng)用程序和性能監(jiān)視工具生成的、不斷增加的海量運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)。

  智能地從“噪聲”中篩選出“信號(hào)”,以識(shí)別與系統(tǒng)性能和可用性問(wèn)題相關(guān)的重要事件和模式。

  診斷根本原因并將其報(bào)告給 IT 部門以便他們快速響應(yīng)和補(bǔ)救,或在某些情況下自動(dòng)解決這些問(wèn)題而無(wú)需人工干涉。

  通過(guò)將多個(gè)單獨(dú)的手動(dòng) IT 運(yùn)營(yíng)工具替換為單一的智能自動(dòng)化 IT 運(yùn)營(yíng)平臺(tái),AIOps 使 IT 運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)能夠更快地作出響應(yīng),甚至主動(dòng)處理慢速和中斷事件,從而大幅減少工作量。

  它可以縮小下面兩大對(duì)立面之間的差距:一方面是日益多樣化、動(dòng)態(tài)且難以監(jiān)控的 IT 環(huán)境,另一方面是用戶對(duì)應(yīng)用程序性能和可用性幾乎或根本無(wú)中斷的期望。 大多數(shù)專家都認(rèn)為 AIOps 是 IT 運(yùn)營(yíng)管理的未來(lái)。

  AIOps 就是基于已有的運(yùn)維數(shù)據(jù)(日志、監(jiān)控信息、應(yīng)用信息等)并通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方式來(lái)進(jìn)一步解決自動(dòng)化運(yùn)維沒(méi)辦法解決的問(wèn)題。

  軟件的一些“算法邏輯”不代表真正的AIOps,判斷是否是真正AIOps的關(guān)鍵點(diǎn)在于:是否能自動(dòng)從數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)中總結(jié)規(guī)律,并利用規(guī)律對(duì)當(dāng)前的環(huán)境給予決策建議。

  智能運(yùn)維管理平臺(tái)(AIOps)

  AIOps,借助機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)先進(jìn)技術(shù)促進(jìn)業(yè)務(wù)連續(xù)性以及業(yè)務(wù)敏捷性,智能化的故障預(yù)測(cè)、通知及處置的閉環(huán),提升業(yè)務(wù)連續(xù)性,持續(xù)改進(jìn)業(yè)務(wù)健康狀況。

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從人工到自動(dòng)化到AIOps再到ChatOps:大模型在運(yùn)維領(lǐng)域的應(yīng)用

從人工到自動(dòng)化到AIOps再到ChatOps:大模型在運(yùn)維領(lǐng)域的應(yīng)用

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