通过在用AIOps逃离警报漩涡的首席分析师杰森·英格利希(Jason English)Intellyx他告诉我们，混合IT复杂性、超加速交付和自动化等挑战已经产生了难以避免的事件和警报风暴。AIOps平台的崛起，虽然远非完全无所不知，但却为SREs、Ops从业者和开发人员提供了抵御和预防这些风暴所需的工具。
“这些工具都是关于数据的，”David Lithicum在GigaOm的报告AIOps的关键标准。当他们监控系统时，他们会使用这些数据来暴露问题，锂离子说。他们分析历史数据来确定可能预示失败或其他潜在问题的趋势。任何AI系统的命脉都是训练AI模型所需的数据。”
那么，AIOps是如何工作的呢?机器学习和人工智能(或应用智能)如何利用数据来帮助繁忙的SREs和DevOps团队优化故障排除和问题解决?这可能看起来像科幻小说，但绝对不是。
以下是一些基本的定义。
什么是人工智能?
人工智能(AI)是一个涵盖技术的术语，涉及到通过机器模拟人类智能——但它并不像听起来那么可怕。人工智能技术使软件能够学习、反应、进化、识别和自动化。
毫升是什么?
机器学习(ML)算法是在数据集上训练的。然后，他们可以通过经验自动调整自己，“学习”以改善结果。ML算法通常可以在数据中发现人类永远不会发现的未知未知、模式和连接。例如，在AIOps中，机器学习增强了事件响应。机器学习被认为是人工智能的一个子集。
AIOps是如何工作的?
为了理解AIOps的工作方式，让我们看一个示例。大多数开发团队可能都很熟悉它。
在当今极其复杂的系统中，未知的未知和警报噪声是重要的问题。开发人员和工程师被警报淹没了。他们并不总是有能力(或精神能量)来检查和跟踪每一个警报。警报疲劳很常见，这意味着重要警报经常被隐藏和忽略。
依靠一个在该公司工作了20多年的人来区分无害的怪癖和高优先级警报并不是一个长期的解决方案。但是AIOps可能是。
AIOps是为遥测数据带来人工智能和机器学习好处的一类新工具。其目标是帮助团队更快地评估和操作他们的数据，并减少手工工作。
简而言之，AIOps通过提供情报和丰富数据来工作。它不取代开发人员的角色。相反，它提供了节省时间的帮助，使更大的可观察性。最终，它会导致一个更完美的成品。
AIOps与其他监控工具的区别
AIOps为DevOps和站点可靠性工程团队提供了丰富的见解和自动化，使他们能够更快地发现和解决问题。
智力元素是集合AIOps平台分开。正是这一关键因素赋予了AIOps在现代职场中的价值。
大多数组织已经看到他们的生产系统的复杂性增加了。此外，软件现在在释放增长机会、增强客户体验和确保相对于竞争对手的优势方面扮演着比以往任何时候都更重要的角色。开发人员承受着巨大的压力，需要在创纪录的时间内部署无错误的软件，并快速解决未来的事故。
在快节奏的环境中，机器学习和人工智能可以为待命团队提供必要的支持，以识别、确定优先级、排除故障并解决问题。AIOps平台增强了现有事件管理团队和工作流的操作方式，减少了平均解决时间(MTTR)和手工工作。这个特性为员工和最终用户带来了更好的体验。
AIOps在实践中
AIOps的价值超越了降噪。以下是AIOps工具使用AI、ML和自动化来增强事件响应流程的三种方式:
- 积极的异常检测方法:AIOps工具通过自动检测环境中的异常并向监视解决方案和其他团队协作的工具触发通知，帮助您发现未知的未知因素，例如松弛。
- 事件关联和富集:AIOps工具通过将相关警报、事件和事件关联起来，并使用历史数据或堆栈中的其他工具中的上下文来丰富它们，从而帮助团队划分优先级并关注最重要的问题，从而更快地导航到根本原因。最先进的工具既使用机器生成的(即基于时间的聚类、相似算法和其他ML模型)，也使用人类生成的决策来驱动相关逻辑，并使您能够启用自动振荡检测和抑制噪声或低优先级警报。
- 智能报警和升级:AIOps工具可以通过将事件数据自动路由到装备最好的个人或团队，从而节省宝贵的时间。特别是对于采用自助服务的去中心化、分布式团队，减少了发送给错误人员的嘈杂警报的数量，减少了将关键事件数据发送给正确人员所需的时间，从而减少了工作负担。
AIOps工具运行ML模型来评估来自事件管理和监视工具的数据，并建议个人或团队能够更快地解决特定问题，因为他们要么已经看到过类似的情况，要么是特定组件失败方面的专家。
拥抱AIOps
采用AIOps free SREs和DevOps可以帮助团队更接近根本原因并更快地解决问题，减轻警惕疲劳的负担，并授权团队做他们最擅长的事情:创造性地和战略性地思考。
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