機器學習和AIOps在網路效能管理中的作用

在疫情給世界帶來業務運營和金融不穩定的轉變之前，企業就要求IT團隊少花錢多辦事。但是，隨著全球疫情的持續，企業比以往任何時候都更加努力地管理相互競爭的網路資源，不斷增長的使用者需求，複雜的故障排除挑戰，新的數字轉型計劃和技術等等。IT主管正在加倍努力，尋找有效的方法來改善網路，同時降低運營成本。許多人往往傾向於使用專門的工具，或具有更廣泛技能的工程師來完成這些目標。但在大多數情況下，企業需要考慮一種更全面的基礎性方法。問題是，什麼是最佳策略?

AIOps是簡化IT運營的一種方法，在過去的幾年裡，這種方法已經得到了廣泛的應用。讓我們探索機器學習(ML)和AIOps在現代網路管理中的作用，以及它可以幫助IT管理員改造網路以應對當今挑戰的多種方式。

瞭解AIOps

什麼是AIOps?根據Gartner的說法，它 "結合了大資料和機器學習，使IT運營流程自動化"。換一種說法，它是下一代IT運營，由ML和人工智慧(AI)增強。

真正的AIOps技術由三個關鍵部分組成。第一個是在IT環境中吸收大量有用資料的能力。這包括動態和靜態的資料，以及來自各種來源(流量資料、資料包資料、API等)的實時和歷史洞察力。接下來，它必須使用高階ML在所有這些資料來源中進行動態分析，以識別模式和相關性。這使得平臺能夠將大資料進行情境化，識別根本原因，甚至提供預測性的見解。最後，AIOps技術可以讓你在問題出現時積極應對。隨著系統學習模式並變得更加智慧，它應該能夠透過自動化來建議或應用補救措施。一些解決方案依靠純粹的統計處理來改善IT運營，但AIOps技術採用的是一種更復雜的方法，包括這三個組成部分。

轉變IT運營

AIOps從多維度的角度為網路建立準確的基線，提供所需的情報。您需要容納多少使用者?他們通常在哪些地點操作?哪些應用和服務需要最多的頻寬，以及在什麼時候?對這些型別的關鍵見解進行自動管理和監控，可以讓您的團隊更好地瞭解任何潛在的異常情況。這使您能夠在網路問題影響使用者體驗和底線之前，更加敏捷和主動地解決它們。它還使您能夠識別和消除網路資源浪費和低效。

使用AIOps，您可以應用先進的、基於ML和AI的分析，將日常管理的各種任務自動化。這包括從持續監控到深入的故障排除過程的所有內容。最終的結果是，自動化水平降低了您當前和未來團隊成員的技能和培訓要求，並使他們能夠將時間花在其他關鍵業務任務上。

網路工具擴充套件是AIOps技術可以為IT團隊解決的另一個主要挑戰。根據EMA網路管理趨勢調查，超過一半的網路運營團隊依賴四到十種工具。這些IT工具通常是專門用來檢查特定的資料來源和處理一組精確的問題。例如，應用效能監控(APM)解決方案通常無法幫助解決網路退化異常問題，而IT基礎設施管理(ITIM)工具在解決應用停機問題時也無能為力。AIOps可以透過攝取不同的資料來源和關聯洞察力來幫助減少IT工具的擴張，以提供一個需要多種工具和解決方案的可見性水平。這可以減輕IT團隊每天在少數網路工具之間切換時遇到的生產力挑戰。

此外，隨著許多企業快速轉向雲服務，AIOps可以提供深入的網路可視性，從而顯著降低雲遷移的操作風險。新增的敏捷性和靈活性可以釋放時間和資源，讓您的IT團隊可以直接規劃和執行新的數字化轉型計劃，更好地支援業務。此外，AIOps技術可以透過更高階的網路可視性和洞察力，來支援更有效的DevOps計劃和採用。簡而言之，除了AIOps技術的許多直接優勢外，它還可以推動和支援其他IT計劃。

未來的道路

相對而言，AIOPs是一項早期階段的技術，一些企業仍在猶豫不決。但有一點是肯定的：IT部門迫切需要現代化和切實的路徑，以最大限度地減少時間和資源限制。AIOps掌握著更自動化、更精簡、更最佳化的IT管理方法的鑰匙，它可以幫助你的團隊更快速有效地識別和解決網路問題。

那些不確定，其在未來網路效能管理和IT運營中的作用的人，應該考慮ML和AI用例對醫療保健和金融服務行業等其他行業的轉變有多快。考慮到這一點，可以有把握地說AIOps將是未來幾年最具革命性的技術之一。