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AIops中的人工智能

人工智能
六家AIops解決方案提供商對(duì)AIops為業(yè)務(wù)和IT部門解決的問(wèn)題,他們的解決方案中使用了哪些類型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,以及他們的產(chǎn)品如何支持自動(dòng)化進(jìn)行了闡述和分析。

組織如今很容易找到并應(yīng)用具有機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)、自動(dòng)化和人工智能(AI)功能的技術(shù)平臺(tái)。一旦Devops成為主流,就會(huì)培育流程、技術(shù)和IT文化,其中包括Cloudops、Dataops、Sysops和AIops。

有人懷疑在IT運(yùn)營(yíng)中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)是否可以帶來(lái)業(yè)務(wù)和IT價(jià)值。有這種疑問(wèn)是正常的,但是不要為此感到驚訝。AIops是在2021年可能得到提升的Devops功能之一。

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在過(guò)去十年中,IT環(huán)境變得更加復(fù)雜,其中包括公共云和私有云的應(yīng)用,支持物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的邊緣計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施、大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)上的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)、新集成、應(yīng)用程序的頻繁部署、關(guān)鍵任務(wù)遺留系統(tǒng)以及大量微服務(wù)。在IT控制之外還存在許多變量,例如安全事件、不同的最終用戶計(jì)算配置以及易變的應(yīng)用程序使用模式。

如果組織的工作是響應(yīng)事件、解決應(yīng)用程序問(wèn)題、執(zhí)行根本原因分析、診斷復(fù)雜的用戶問(wèn)題、驗(yàn)證操作風(fēng)險(xiǎn)、識(shí)別安全弱點(diǎn)或預(yù)測(cè)計(jì)算成本,那么這將面臨一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的環(huán)境。

這就是AIops解決方案可以提供幫助的地方。以下介紹不同的解決方案如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清理、分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和自動(dòng)化,以簡(jiǎn)化IT運(yùn)營(yíng)并促進(jìn)業(yè)務(wù)開(kāi)展。

六家AIops解決方案提供商對(duì)AIops為業(yè)務(wù)和IT部門解決的問(wèn)題,他們的解決方案中使用了哪些類型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,以及他們的產(chǎn)品如何支持自動(dòng)化進(jìn)行了闡述和分析。

Devo公司提供實(shí)時(shí)操作和安全可見(jiàn)性

Devo公司IT運(yùn)營(yíng)和可發(fā)現(xiàn)性高級(jí)總監(jiān)Paco Huerta表示,AIops可以幫助IT團(tuán)隊(duì)解決最終用戶問(wèn)題。Devo公司的人工智能系統(tǒng)在大規(guī)模的混合環(huán)境中提供了自動(dòng)的、全面的場(chǎng)景見(jiàn)解,使運(yùn)營(yíng)人員能夠在最終用戶受到影響之前查明問(wèn)題的確切原因。

IT部門承受著不斷的壓力,Devo公司幫助他們迅速找到問(wèn)題的根本原因并評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。Devo公司采用了多種開(kāi)源工具和專有機(jī)器學(xué)習(xí)算法,其中包括時(shí)間序列異常檢測(cè)和用于開(kāi)發(fā)和部署模型的機(jī)器學(xué)習(xí)工作臺(tái)。Devo公司的模型可以不斷學(xué)習(xí)并快速適應(yīng)。

Micro Focus公司旨在查找并修復(fù)IT運(yùn)營(yíng)問(wèn)題

Micro Focus公司AIops產(chǎn)品營(yíng)銷經(jīng)理Michael Procopio表示,“全棧AIops可以幫助IT部門篩選龐大的數(shù)據(jù)集,以發(fā)現(xiàn)并解決問(wèn)題。當(dāng)今的IT環(huán)境所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量超出了人類的處理能力,而機(jī)器學(xué)習(xí)可以將數(shù)百個(gè)警報(bào)或數(shù)百萬(wàn)個(gè)日志文件精簡(jiǎn)到運(yùn)營(yíng)人員能夠輕松處理的幾個(gè)問(wèn)題,而自動(dòng)化是更快地解決這些問(wèn)題的關(guān)鍵。我們稱之為全棧AIOP,因?yàn)閷烧呓Y(jié)合起來(lái)可以提供一個(gè)解決問(wèn)題的解決方案,幾乎不需要人工干預(yù)。”

Micro Focus公司的AIops解決方案包括Operations Bridge,它收集所有事件、度量和日志,包括來(lái)自200多個(gè)第三方工具和技術(shù)的系統(tǒng)補(bǔ)丁和合規(guī)性數(shù)據(jù)。然后,它將服務(wù)映射、拓?fù)浜鸵蕾囮P(guān)系數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起來(lái),以構(gòu)建準(zhǔn)確的業(yè)務(wù)服務(wù)模型。

該平臺(tái)利用無(wú)監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí),其中包括聚類、回歸、推斷統(tǒng)計(jì)、自定義邏輯和季節(jié)性算法。它還利用運(yùn)營(yíng)人員反饋來(lái)提高系統(tǒng)精度和指導(dǎo)未來(lái)的行動(dòng)。

Moogsoft公司增強(qiáng)了IT運(yùn)營(yíng)人員的認(rèn)知能力

Moogsoft公司首席技術(shù)官Will Cappelli強(qiáng)調(diào)說(shuō),“IT運(yùn)營(yíng)需要采用人工智能技術(shù)跟上由開(kāi)發(fā)人員驅(qū)動(dòng)變更的快速步伐。現(xiàn)代IT系統(tǒng)表現(xiàn)出復(fù)雜的行為,并且在持續(xù)集成(CI)/持續(xù)交付(CD)頻繁部署的變化壓力下,其組件和連接拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不斷變化。需要人工智能來(lái)理解自我描述性數(shù)據(jù),其中包括日志、事件記錄和現(xiàn)代IT系統(tǒng)生成的指標(biāo);預(yù)測(cè)問(wèn)題和中斷;并支持對(duì)人工智能技術(shù)所解釋的信號(hào)所揭示問(wèn)題的響應(yīng)的執(zhí)行。”

Moogsoft公司的人工智能系統(tǒng)依次執(zhí)行多項(xiàng)功能。它從日志文件和其他操作系統(tǒng)聚集的噪聲背景中提取高信息數(shù)據(jù)集。然后在那些高信息數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)相關(guān)模式,并確定哪些相關(guān)是因果關(guān)系。最后,它有助于自動(dòng)執(zhí)行響應(yīng)。

Cappelli指出,AIops將直接影響組織的收入和品牌聲譽(yù)。當(dāng)智能響應(yīng)是機(jī)器人時(shí),它會(huì)縮短影響客戶和員工的事件的平均恢復(fù)時(shí)間(MTTR)。

OpsRamp公司幫助IT部門達(dá)到服務(wù)水平目標(biāo)

OpsRamp公司事件管理和自動(dòng)化的首席產(chǎn)品經(jīng)理Neil Pearson指出,AIops中的自動(dòng)化可以幫助IT部門更好地執(zhí)行工作,這有利于組織開(kāi)展業(yè)務(wù)。他說(shuō),“AIOps是包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和機(jī)器人流程自動(dòng)化(RPA)在內(nèi)的各種人工智能技術(shù)的應(yīng)用,可以自動(dòng)執(zhí)行復(fù)雜、人工密集的重復(fù)性任務(wù)。它通常涉及從不同來(lái)源和不同格式提取大量數(shù)據(jù)。我們專注于檢測(cè)異常、預(yù)測(cè)和防止從最初發(fā)現(xiàn)資源到解決問(wèn)題的重復(fù)警報(bào)和事件。這使人們的工作水平明顯提高,并幫助組織的業(yè)務(wù)發(fā)展得更好。”

OpsRamp公司從多個(gè)數(shù)據(jù)源(如指標(biāo)、日志、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包和跟蹤)中提取并處理大量數(shù)據(jù)集,以確定問(wèn)題的根本原因。它使用深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理算法來(lái)消除噪音,通過(guò)提出解決問(wèn)題的建議確保其不再重復(fù)來(lái)協(xié)助操作。OpsRamp公司可幫助IT設(shè)計(jì)自動(dòng)響應(yīng)策略,從而減少人工干預(yù),并根據(jù)業(yè)務(wù)影響對(duì)問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)先排序。

Resolve公司助力敏捷的自主IT運(yùn)營(yíng)

Resolve公司首席執(zhí)行官Vijay Kurkal認(rèn)為,使用人工智能和自動(dòng)化來(lái)消除問(wèn)題和解決方案之間的循環(huán),“自我修復(fù)IT”可以成為現(xiàn)實(shí)。他說(shuō),“AIops工具可以快速識(shí)別現(xiàn)有或潛在的性能問(wèn)題,發(fā)現(xiàn)異常情況,找出問(wèn)題的根本原因,甚至可以預(yù)測(cè)未來(lái)出現(xiàn)的問(wèn)題,從而在業(yè)務(wù)受到影響之前觸發(fā)主動(dòng)修復(fù)。通過(guò)將人工智能的見(jiàn)解與自動(dòng)化結(jié)合起來(lái),組織可以最大限度地發(fā)揮這些技術(shù)的價(jià)值和潛力,并創(chuàng)建一個(gè)發(fā)現(xiàn)、分析、檢測(cè)、預(yù)測(cè)和自動(dòng)化的閉環(huán),從而使組織更接近于自我修復(fù)的IT。”

Resolve Insights可以自動(dòng)發(fā)現(xiàn)應(yīng)用程序和基礎(chǔ)設(shè)施,生成豐富的拓?fù)鋱D,并確定業(yè)務(wù)關(guān)鍵型應(yīng)用程序和基礎(chǔ)設(shè)施之間的依賴關(guān)系。了解這些關(guān)系可以使故障排除更容易,并有助于全面的IT管理,為復(fù)雜的跨域環(huán)境提供了一個(gè)單一的視角。該數(shù)據(jù)可以在近實(shí)時(shí)地被自動(dòng)推送到配置管理數(shù)據(jù)庫(kù)(CMDB),確保準(zhǔn)確的庫(kù)存信息,并創(chuàng)建一個(gè)強(qiáng)大的IT服務(wù)管理(ITSM)基礎(chǔ)。

Resolve Insights利用許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法,其中包括異常檢測(cè)、事件模式識(shí)別和預(yù)測(cè)算法。其目標(biāo)是通過(guò)改進(jìn)關(guān)鍵應(yīng)用程序和基礎(chǔ)設(shè)施的性能、最大限度地延長(zhǎng)正常運(yùn)行時(shí)間以及提供有助于優(yōu)化工作的見(jiàn)解,來(lái)增強(qiáng)客戶和員工體驗(yàn)。

Splunk公司幫助IT管理復(fù)雜的操作環(huán)境

Splunk公司首席技術(shù)官Andi Mann建議,IT人員必須超越傳統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)模型,應(yīng)側(cè)重于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、擁抱自動(dòng)化以及致力于服務(wù)交付實(shí)踐的模型。

他說(shuō),“隨著現(xiàn)代方法加速技術(shù)在全球電子市場(chǎng)中的采用和參與,現(xiàn)代系統(tǒng)的復(fù)雜性太高,人們無(wú)法有效地進(jìn)行管理,而傳統(tǒng)IT運(yùn)營(yíng)技術(shù)也無(wú)法保持滿足需求。只有采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法,并應(yīng)用高級(jí)算法處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、響應(yīng)自動(dòng)化和工作流程編排,服務(wù)交付團(tuán)隊(duì)才能應(yīng)對(duì)這些新的復(fù)雜性。Splunk公司通過(guò)采用AIops解決了這些挑戰(zhàn),為ITops、可觀察性和安全性提供了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法,以確保其業(yè)務(wù)和客戶所需的性能、可用性、功能性、穩(wěn)定性和影響。”

Splunk采用“白盒”方法進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí),并預(yù)先填充了30種算法,用于異常檢測(cè)、分類、聚類、交叉驗(yàn)證、特征提取、預(yù)處理、回歸和時(shí)間序列分析。它還具有來(lái)自scikit-learn、pandas、statsmodels、NumPy和SciPy庫(kù)的300多種開(kāi)源Python算法。

AIop對(duì)于所有IT團(tuán)隊(duì)來(lái)說(shuō)是很大進(jìn)步

當(dāng)客戶和員工將問(wèn)題上報(bào)時(shí),人們知道必須讓系統(tǒng)和應(yīng)用程序監(jiān)控器就位。當(dāng)出現(xiàn)重復(fù)事件類型時(shí),組織制定了行動(dòng)手冊(cè)和標(biāo)準(zhǔn)操作程序來(lái)解決這些問(wèn)題。在可能的情況下,可以構(gòu)建腳本來(lái)重新啟動(dòng)Web服務(wù)器、清理數(shù)據(jù)庫(kù)空間,并從主存儲(chǔ)系統(tǒng)歸檔原有文件。

如今的規(guī)模、復(fù)雜性和服務(wù)期望都要求IT加速這些規(guī)程,而這正是AIops解決方案所要解決的問(wèn)題。AIops平臺(tái)集中和清理操作數(shù)據(jù),利用機(jī)器學(xué)習(xí)查明不同的問(wèn)題,并提供一個(gè)自動(dòng)化解決方案的框架。其最終目標(biāo)是提供更好的體驗(yàn),減少工作量,并釋放IT部門的精力來(lái)開(kāi)展更具價(jià)值的業(yè)務(wù)。

 

責(zé)任編輯:趙寧寧 來(lái)源: 企業(yè)網(wǎng)D1Net
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