[]用于IT運營平臺的人工智能（俗稱AIops）是技術(shù)的發(fā)展和擴展，在過去幾年中，這些技術(shù)被歸類為IT運營分析。觀察市場的任何人都清楚AIops的增長，但是，如果需要統(tǒng)計，Gartner報告稱，到2022年，將有40％的大型企業(yè)使用AIops工具來支持或替換監(jiān)視和服務(wù)臺任務(wù)，而今天這一比例為5％。
這是一個很大的進步。但是，這也表明許多企業(yè)可能出于錯誤的目的而選擇AIops工具-錯誤可能造成數(shù)百萬美元的損失。這是我所看到的。
使用aiops工具修復(fù)錯誤的云架構(gòu)和部署。那些沒有為企業(yè)規(guī)劃正確的云解決方案，甚至沒有將本地解決方案與公共云配對的人都在嘗試解決系統(tǒng)性問題。計劃不當會導(dǎo)致性能問題和Aiops中斷。
就像“您無法解決愚蠢的問題”一樣，在應(yīng)用AIops工具并正確使用它們之前，需要糾正規(guī)劃不良的架構(gòu)。 AIops工具假設(shè)解決方案的配置正確無誤，然后才能正確處理警報和解決方案。如果不按此順序進行操作，您將只不過是在教AIops系統(tǒng)如何關(guān)聯(lián)來自云和非云系統(tǒng)的千兆字節(jié)數(shù)據(jù)，并嘗試可能無法成功的修復(fù)，因為它們會引發(fā)其他警報和觸發(fā)器。
希望AIops工具將消除人員和成本。從本質(zhì)上講，那些正在工作的人士現(xiàn)在正在發(fā)明一門新學科。企業(yè)已經(jīng)看到了高薪專家的成長，他們的薪水相當可觀。這推高了成本，降低了他們認為通過使用公共云將獲得的價值。
我已經(jīng)看到企業(yè)根據(jù)業(yè)務(wù)案例對AIops工具進行投資，該案例表明所需的運維團隊成員更少，并且能夠根據(jù)運維方程自動實現(xiàn)成本。盡管有降低成本的潛力，并且可以大大降低員工的工作量，但AIops需要大量的ops專業(yè)知識。您通常會看到AIops推動了cloudops團隊的擴張，并且成本最初至少上漲了幾年。您必須投資提高效率；您將無法取出美元并期望獲得良好的結(jié)果。
使用AIops提供更好的安全性。那些從事云安全性工作的人已經(jīng)知道，ops自動化流程不是保護基于云的應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)的好方法。實際上，考慮到您將要處理更復(fù)雜的安全系統(tǒng)，將AIops與云安全性結(jié)合起來實際上會使事情變得不那么安全。
AIops是必須有效實施以使其有效的工具之一。市場以如此之快的速度前進，以至于會發(fā)生錯誤。但是，基于常識，您會發(fā)現(xiàn)AIops最終會提供您想要的價值。[]
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