成功部署AIOps需要知道的7件事

從乘車演算法到使用人工智慧機器人的客戶服務，人工智慧正在被用來改善現代的各種服務。

AIOps是智慧化運維，它指的是一個多方面的技術平臺，可以利用分析和機器學習來自動化和增強IT運營。

AIOps的工作原理是利用和收集來自一系列IT運營工具的大量多樣化資料。它這樣做是為了實時檢測和應對問題，同時提供傳統的歷史分析。

如果使用得當，AIOps有多種好處，其中包括消除噪音和干擾。這意味著加快了問題的發現和服務問題的解決速度。

AIOps還可以消除資訊孤島，併為整個IT環境提供全面的視覺化，包括基礎設施、網路應用和儲存。

1)員工。在實施AIOps時，重要的是要確保你有相關的技術人員，他們瞭解技術和如何應用於你的業務。你可能很幸運地僱用了已經熟悉這個概念的人。

然而，僱用更多的資料科學和自動化專家的人員將是有用的，即使他們是遠端辦公。 透過使用市場上最好的員工管理軟體系統，可以更容易地找到適合這些特定角色的員工。

2)傳播資訊。最好的企業管理技巧之一，關於AIOps，是確保每個受影響的人都知道你打算做出的改變。不僅要通知你的使用者社群，而且系統大修要影響的每個人也需要知道它將如何改變他們的角色。

例如，你可以透過舉辦網路研討會或舉辦研討會來傳達這些變化，例如，如何理解系統的實施及其好處。

3)瞭解AIOps的功能。確保你瞭解系統的功能是什麼，以及你透過實施系統希望得到什麼結果。企業尋求的常見結果是異常檢測、事件關聯或警報和通知抑制。

強調尋求能夠被員工快速登記的結果，讓你的團隊對其有效性產生信心。AIOps的實施應該是為了讓你的企業更加成功，瞭解它們如何幫助企業是關鍵。

4)測試和監控。在較小的無足輕重的工作負載上配置和啟動系統，會讓你瞭解其可行性，而不會有造成損害的風險。如果為機器學習提供資訊的配置需要長時間的工作，那麼可能值得重新評估其對你的業務的有效性。

在這個階段，IT操作員應該能夠看到系統如何與收集到的資料進行互動，並就如何改進系統產生指導和分析。這是在擴充套件到更大的雲規模資料集之前要實現的重要一步。

5)對系統進行指導。IT操作人員將能夠定義某些可預測的常規功能，AIOps系統應該能夠快速處理。給系統設定這些任務，不僅可以展示系統如何有效地完成補丁更新等任務，還可以展示系統如何為人類操作人員節省時間。

6)安裝。假設各種測試場景的結果是有利的，你應該將系統部署到更廣泛的網路中。如果您對您的AIOps系統是否值得使用仍然猶豫不決，您可以在初始階段以測試模式執行系統。

這應該可以保證輸出的結果是準確的，而且你的使用者群對結果是滿意的。此外，考慮一下將AIOps與資料質量軟體相結合是否是個好主意。 這些軟體可以幫助進行資料分析和資料探勘。

7)評估和改進

一旦幾個星期過去了，你和你的團隊必須在實現你為系統引入設定的目標的背景下審查系統的有效性。這包括可衡量的指標，如登記系統錯誤的減少。這也意味著要進行調查並記錄客戶反饋。

一般來講，AIOps應該意味著你可以從資料中提取更大的價值，改善服務。

總結

AIOps是一個不斷髮展的工具，它可以幫助您的企業節省時間和成本，並提高績效。 然而，在沒有實施經過深思熟慮和衡量的方法的情況下，不應期望它能立即帶來效果。