AIops工具也許比人類更聰明
AIops給人們帶來了云計算的運作承諾，但人類必須足夠聰明，知道如何遵循云計算的規(guī)則。
人們使用人工智能和機器學習來提高技術的能力似乎沒有限制。現在出現了人工智能驅動的分析、智能物聯(lián)網、邊際人工智能，當然還有人工智能工具。
從本質上講，AIOPS 工具可以實現智能自動化。這些工具包括自我修復、主動維護，甚至與安全和治理系統(tǒng)協(xié)調操作，例如將性能問題確定為違規(guī)行為。
人們還需要考慮發(fā)現或收集數據，并利用數據來訓練知識引擎的能力。這會使知識庫變得更聰明。更深入地了解被管理系統(tǒng)的行為或可能的行為，將有助于更好地預測問題，并主動修復和報告問題。
空中行動自動化的其他一些優(yōu)點：
將人們從云操作過程中移除，只有在需要人工干預時才通知他們。這意味著操作人員更少，成本更低。
自動生成故障訂單，并直接與支持操作交互，以消除所有手動和非自動化過程。
通過自動或手動機制（自我修復）找出并解決問題的根源。
空中行動發(fā)現的一些優(yōu)點：
將 AIOP 與其他企業(yè)工具（如 devops、治理和安全操作）集成在一起。
如上文所述，尋找能使運營團隊積極主動的趨勢。
檢查托管資源中的大量數據，并提供有意義的摘要，以便根據匯總數據自動采取行動。
AIOP 是一項強大的技術。充分利用 AIOP 和工具功能的障礙是什么？快速答案是人類。專家發(fā)現，使用 AIOps 工具沒有被使用或考慮，主要是因為預算問題是目光短淺的。如果你在使用它們，你就不會充分利用它們。
雖然責備 IT 組織本身很容易，但更大的問題是缺乏大量的最佳實踐來正確使用 AIOP。甚至有些供應商也把客戶賣給了錯誤的方向。
核心問題是 AIOPS 工具本身的復雜性。具有諷刺意味的是，鑒于云計算的操作復雜性，應該處理這些問題。正確配置工具的困難在于系統(tǒng)性的。
被忽視或誤解的最佳實踐是什么？以下是專家分享的幾點：
對管理系統(tǒng)沒有集中的理解。使用 AIOPS 工具的人無法全面理解所有系統(tǒng)、應用程序和數據庫的含義。
缺乏與安全和治理等其他操作工具的集成。跨工具島之間的任何協(xié)調實際上不會導致更多的漏洞。
在最初的培訓中，除了工具傳授的基本知識之外，缺乏工作方法方面的經驗。這些復雜的工具需要了解人工智能引擎是如何工作的，自動化的正確使用，以及最重要的是，測試這些工具的正確方法。
人們可能不想擁有自己比自己更聰明的 AIOPS 解決方案。避免這種情況的最好方法是盡可能跟上其進展。
