推荐立即使用AIOps的五大理由

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当前数字经济的需求,再加上现代应用架构的日益复杂,使得IT运营的角色变得更具挑战性。作为回应,人工智能和机器学习已经成为一种减轻一些人工干预的手段。

根据Gartner的说法,用于IT运营的人工智能(AIOps)应用程序能够自动发现性能和事件模式,并检测Java和.NET应用服务器支持的HTTP/S事务的性能异常的根因。

在最近对100多位IT专业人员的调查中,我们发现,绝大多数受访者认为AIOps是IT运营的未来,自动化程度的提高和补救速度的加快是其中的关键优势。

随着这种新的IT运营方法获得发展, 我们为您总结了你的组织需要使用AIOps的五点理由。

理由1: 监控工具的激增使得分析定位更具挑战性

新的分布式和微服务风格的体系结构将带来更多的复杂性,并带来新的监控挑战。 使用不同的监控工具使获得整个业务服务或应用程序的端到端可见性变得极为困难,而且几乎不可能在影响最终用户体验之前快速关联和分析多个应用程序性能指标以解决复杂的新问题。

根据Gartner的说法,基于域的监控工具可以洞察自己领域内的问题,但通常无法呈现数字服务的整体视图。基础设施和运营主管应使用AIOps和数字体验监控,在服务的所有基础领域提供一个主要的、单一的分析窗格。

收集数据是启用AIOps的第一步,必须从不同的源收集和关联这些数据,以便进行有效的分析。在整个应用程序堆栈(从后端基础架构到客户行为和性能)中拥有这些端到端的洞察力,将帮助您确保每次都能获得最佳的客户体验。
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AIOps将帮助''减少误报",建立警报关联并帮助确定根因,而无需使技术使用多种工具 —— 佛罗里达州交通运输部ITSM专业人员Arnab Mukhopadhyay.

理由2: 大量的告警信息难以管理

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根据调查,47%的人平均每月经历5万次以上的告警。

此外,最引人注目的监控挑战是主动检测问题(71%),团队之间的协作(70%)以及所有工具之间的警报关联(54%)。

Top3监控挑战
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每月有成千上万的警报需要管理,而资源却越来越少,因此使用AI和机器学习成为必然的结果,这也就不足为奇了。 在IT监控工具蔓延以及告警分析耗费的时间较长,AIOps可以通过减少停机时间来帮助减少故障问题带来的影响。

理由3: 提供极致的用户体验需要预测分析

现如今,每一个企业的用户流失都是因为其糟糕的用户体验,有鉴于此,企业对确保极致的用户体验的重视并不奇怪。

根据这项调查,使用预测分析提供极致的用户体验是最重要的三个商业结果之一,因此,预测分析是最受欢迎的AIOps功能。

以下与AIOps有关的业务成果哪个对贵机构最重要?
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你认为AIOps什么能力最重要?
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AIOps通过收集和分析数据来进行复杂的自动化决策。通过利用这些数据,它可以预测可能影响可用性和性能的未来事件,甚至在这些事件成为问题之前主动纠正它们。

这些预测性分析超出了人类自身的能力范围,有助于证明采用AIOps是可行的。

理由4: AIOps的预期收益是巨大的

根据调查,97%的IT专业人士相信AIOps将提供可操作的见解,以帮助自动化和增强整体IT操作功能。
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此外,IT专业人士认为AIOps将带来更高的效率、更快的修复、更好的用户体验和更低的操作复杂性。这主要是通过AIOps的自动化能力来实现的,包括数据分析和根原因分析的自动化,以及对整个工具链的预测洞察力。

AIOps和机器学习如何帮助提高工具链的自动化程度?
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理由5: IT运营的未来是AIOps

绝大多数受访者(90%)认为AIOps对IT运营的未来非常重要
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随着监控和数据分析挑战的增加,AIOps将在实现IT运营团队的新效率方面发挥关键作用。

根据Gartner的数据,到2023年,30%的大型企业将使用人工智能的IT运营(AIOps)平台和数字体验监控技术来专门监控其IT资产的非遗留部分,而在2018.2年,这一比例仅为2%

此外,97%的高管正在投资建设或启动大数据和人工智能项目。

想要在今天的数字经济中生存和发展的企业必须考虑在IT运营中使用人工智能。现在是开始评估和实现以AIOps为基础的解决方案的时候了,以驱动您的客户所期望的极致用户体验。

有了机器学习来分析我们的数据,我们就可以主动地得到潜在问题的警告,让我们有时间在更大的问题发生之前作出反应并解决它 --- Joe Scremba,Gordon Food Service系统管理员

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