什么是AIOPS？
AIOPs Explained
- “ AIOPS”最初是由Gartner在2017年创造的，是指从应用程序环境中管理数据和信息的方式。
- AIOPS结合了管理任务的自动化和网络专家的监督，并具有提高效率的熟练IT专业人士的专业知识。
AIOPS如何工作？
aiopsuses telemetry collected from each network and client device to create baselines that automatically help identify issues, determine root causes, and deliver optimization guidance in real-time.
AIOPS包括以下内容：
- 大数据 - 大量收集的结构化和非结构化数据。
- 机器学习 - 具有学习和适应环境变化的能力的算法。具有更改或创建新问题以更早发现问题并推荐有效解决方案的能力。
Why AIOps?
传统的IT工具缺乏处理新服务，远程用户，物联网设备，云技术和数据所需的智能和自动化。
aiopsprovides the following benefits:
- 使IT团队能够在发生停电之前做出响应并防止停电。
- 减少了分辨率的平均时间（MTTR），以提高IT效率。
- 识别和过滤噪音，因此IT操作不会花费时间在低优先级问题上。
- Provides optimization tips to improve network, security and application expectations.
How can AIOps benefit you?
下表描述了常见的网络挑战以及AIOPS如何解决它们。
| 挑战 | How Traditional Tools Fail | How AIOps Solves It |
|---|---|---|
Maintaining network configuration compliance |
静态设备设置无法跟上不断变化的业务需求。 |
AIOPS不断监视网络操作，并建议或自动进行优化更改。 |
满足不断变化的业务需求 |
服务水平期望（SLE）必须手动配置，这是昂贵且耗时的。 |
Important network thresholds are automatically defined, monitored, and adjusted based on environmental changes. |
Resolving network issues quickly |
服务台通话是确定问题的主要形式，这些形式昂贵且效率低下。 |
先发制人的见解有助于识别问题，然后再影响用户或物联网设备减少服务台通话。 |
复制间歇性问题 |
由于难以复制它们，因此花费了数小时的时间来追踪间歇性问题。 |
内置数据捕获，自动化的，始终在线监控的查明点持续与明显的问题。 |
增加网络复杂性 |
故障排除和优化任务消耗了超过50％的时间。 |
见解包括失败的原因，根本原因分析和维修建议。 |
缺乏资源和技能 |
Lack of resources and training are a constant point of contention. |
Insights and search features are designed to assist and enhance the team’s knowledge base. |
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