可用性|AIOps智能运维平台可以有效地预测潜在的IT故障初创公司|计算机系|传感器|元

当今，网络、数字化已成为经济增长的新引擎，企业经营与IT系统的健康密切相关，而有效的IT管理可以帮助企业在快速变化的市场竞争中取得快速发展。但是，由于云计算、虚拟化、微服务等技术的应用，企业IT系统变得越来越庞大、复杂，要满足业务运行的高性能要求并非易事。智能化操作就是利用机器学习等人工智能算法，从大量的运营数据中自动学习、总结规则，并作出决策的操作方法，这就是将人工智能技术融入到运维系统中，基于大数据和机器学习，将大量数据源(日志、业务、系统数据等)收集到的大量数据进行实时或离线分析，通过主动、人性化、动态可视化，增强传统的运行管理能力。
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尤其是分布式应用系统和CDN资源，以及日益复杂的网络接入环境，使IT部门在一开始就难以及时发现IT故障。为保证系统的高可用性，减少故障率，企业倾向于进一步扩大IT系统规模，从而使业务成长速度越快，IT规模越大，IT管理负担就越重。AIOps的落地，将把日常的IT管理工作转移到具有机器学习和自动化操作能力的智能运维平台上，极大地减少了企业管理的时间和资金投入。并且运维管理者还可以从大量的告警信息筛选、重复执行巡检任务、人工判断故障、手工解决问题的低效率工作中释放出来，以建立更有效、更高规模的IT系统为核心，支持企业的数字化业务发展，这也是业界倡导的“IT从运行到运行”之路。AIOps智能运维平台还可以有效地预测潜在的IT故障，提前解决这些问题，而不需要人工干预，降低应用系统故障率，可以有效地提高云计算资源的使用效率。由于IT监测和应用性能管理系统中的机器学习和深度学习算法的不断积累，使得IT运维人员可以通过使用自动工具，在不同场景下解决一些基本问题。AIOps智能运维平台对于不同类型、不同应用系统、不同云平台的学习样本数据足够丰富时，AIOps智能运维平台能够自动地评价系统的健康状况，例如CPU使用量，磁盘吞吐率，设备故障率等，如果系统异常活动被发现，可以提前自动触发相关的操作。在企业中，AIOps的应用能力不仅取决于IT监控系统的数据大小和自动化系统的可用性，也依赖于人员和流程的一致性。服务提供商能够在短时间内将AIOps智能运维平台部署到企业，但管理变革并非安装一套系统那么简单，它需要根据业务特征来调整人员和流程，这通常需要较长时间。要度量企业AIOps智能运维平台的实施效果，可以着重于两个关键指标，即平均故障恢复时间(MTTR)和交易(失败)处理数，这两个指标反映顾客满意度，即AIOps的价值。人工智能技术的成熟，以机器学习、深度学习为代表，为通过IT手段持续提高运维水平和服务质量奠定了基础。AIOps则以IT大数据为切入点，率先解决了数字化及因特网+企业在转型过程中面临的业务与IT系统断裂的问题。尽管大部分机器学习项目可能要花数年时间才能看到价值，但是AIOps平台能够以最少的成本为企业的运行带来良好的投资回报。