随着全球应对冠状病毒疫情带来的挑战，许多行业组织开始寻求更有效的方式来管理竞争激烈的网络资源、日益增长的用户需求、复杂的故障排除问题、数字化转型的需求以及新技术的引入。IT部门面临着减少开支的压力，同时又需提高效率。如今的IT管理员正致力于寻找有效的解决方案来改善网络性能，并降低运营成本。
许多组织选择使用专用工具集或依赖具备多项技能的初级工程师来实现这些目标。然而，在大多数情况下，企业应考虑采用更加全面和基础的方法。在过去几年中，AIOps已经成为简化IT运营的一种有效途径。本文将探讨机器学习（ML）和AIOps在现代网络管理中的作用，以及它们如何帮助IT管理员调整网络以应对当今的挑战。
根据Gartner的分析，AIOps结合了大数据和机器学习，以实现IT运营流程的自动化。它本质上代表了下一代IT运营，并通过机器学习（ML）和人工智能（AI）得到了增强。真正的AIOps技术包含三个关键要素。
首先，AIOps需要具备从IT环境中提取多种有用数据的能力。这些数据包括动态和静态信息，涵盖来自不同来源的实时和历史数据（如流数据、数据包数据、API等）。其次，它必须利用高级机器学习（ML）对所有这些数据进行动态分析，以识别模式和相关性。这使平台能够将大数据关联起来，识别根本原因，并提供预测和洞察。最后，AIOps技术能够让组织在问题出现时主动响应。随着系统学习模式并变得更加智能，它应能通过自动化来建议或实施补救措施。
虽然一些解决方案依赖于统计处理来改善IT运营，但AIOps技术对这三个要素采取了更复杂的处理方式。
AIOps提供从多维角度为网络建立准确基准所需的信息。那么，组织需要容纳多少用户？他们通常在哪些位置工作？哪些应用和服务需要更多带宽，何时需要？通过跨这些关键见解的自动化管理和监控，组织团队能够更好地识别潜在异常。在网络问题出现之前，这使得组织能够更加敏捷和主动，从而不影响用户体验和利润。同时，它还帮助组织识别并消除网络资源的浪费和效率低下的情况。
借助AIOps，组织能够应用基于机器学习（ML）和人工智能（AI）的高级分析，自动执行IT团队通常要管理的各种任务。这包括从持续监控到深入的故障排除过程的所有工作。最终，这种自动化程度降低了当前和未来团队成员的技能和培训要求，使他们能够将时间投入到其他关键任务中。
AIOps技术还可以解决IT团队面临的另一个主要挑战。根据EMA网络管理大趋势的一项调查，超过一半的网络运营团队使用4到10个工具。这些IT工具通常专门针对特定的数据源和问题。例如，应用性能监控（APM）解决方案无法有效处理网络降级的异常，而IT基础设施管理（ITIM）工具难以解决应用停机问题。AIOps通过整合不同的数据源和相关洞察，帮助减少IT工具的冗余，从而提供一定程度的可见性，避免了使用多个工具和解决方案所带来的复杂性。这可以减轻IT团队在频繁切换网络工具时遇到的生产力挑战，同时减少不必要的许可成本和培训要求。
此外，AIOps还带来了许多其他好处。随着许多组织快速向云服务转型，AIOps能够提供深入的网络可见性，从而显著降低云迁移的运营风险。更高的敏捷性和灵活性使IT团队能够释放时间和资源，专注于更好地支持业务的数字化转型计划。此外，AIOps技术也可以通过更高级的网络可见性和洞察力来促进更高效的DevOps计划和采用。总之，AIOps不仅具备自身的优势，还能够推动和支持其他IT计划。
尽管一些组织仍然对采用AIOps等新兴技术持谨慎态度，但可以肯定的是：IT部门亟需现代化，并且需要一个切实可行的方案来最大限度地减少时间和资源的限制。AIOps是实现更自动化、更精简和更优化的IT管理方法的关键，这将帮助组织的团队更快、更有效地识别和解决网络问题。
对于那些不确定AIOps在未来网络性能管理和IT运营中作用的组织，应该考虑机器学习（ML）和人工智能（AI）在医疗保健和金融服务等其他行业的迅速发展。这表明，AIOps将成为未来几年内最具革命性的技术之一。
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