AIOPS
什么是 AIOps？
算法 IT 运维 (AIOps) 方法使用机器学习分析技术管理和分析应用程序的数据，从而简化 IT 运维管理、自动解决问题。
企业为何使用 AIOps？
AIOps 经过专门设计，能够自动完成 IT 运维并高效提升性能。IT 团队使用 AIOps 来识别趋势、检测异常、预测未来行为以及构建更好的流程。
从根本上说，AIOps 能够减少杂音，以及识别、排除故障并解决 IT 运维中的常见问题。通过整合来自多个来源的数据并在源头执行实时分析，能够协助 IT 团队更好地管理事件、容量、更改和性能。
作为使用机器学习的一种技术，AIOps 平台可了解及分析当前数据和历史数据、关联的异常以及观测到的相关活动的模式。分析之后，平台会发起由自动化驱动的相应操作，推进连续改进和修复。
AIOps 有哪些组件？
构成 AIOps 平台的多项技术。具体包括
数据源
来自多种 IT 领域，例如活动、日志、指标、记录单、监控和作业数据等等。
大数据
可以实时处理数据的工具，例如，Elastic Stack、Hadoop 2.0 和特定 Apache 技术。
规则和模式
提供上下文，揭示数据异常和规律。
机器学习 (ML)
通过算法分析可自动修改现有算法或构造新算法。
域算法
以智能的方式领会规则和模式并加以应用，促进 IT 特定目标的实现，例如，关联非结构化数据、消除杂音、发出不合规警报、确定可能的原因以及建立基准。
自动化
机器学习和人工智能的结果会用于自动构建响应，并将其应用到确定的问题和场景中。
人工智能
适应陌生新元素。
AIOps 有哪些优势？
许多组织会为其日渐复杂的 IT 环境执行手动监控、疑难排解和诊断，这种做法造成了时间和资源的双重浪费。企业部署 AIOps 来提升效率并减少代价高昂的意外系统停机。节省的时间以及提升的效益让 AIOps 得以为 IT 团队争取更多创新时间。
以下是 AIOps 为组织提供的特定优势：
更高层级的企业稳定性和性能
AIOps 系统会在后台执行持续监控，让员工能够解决复杂问题、处理优先级较高的任务。
加速分析和修复
AIOps 系统可收集和聚类分析不同数据来源，进而识别因果风险，加速启动对棘手和意外问题的修复。
改善工作流程和协作
AIOps 提供定制报告和控制板来协助团队在跨部门开展运维工作时保持专注、更高效地沟通。
减少干扰
AIOps 会消除杂音和干扰，让 IT 员工能够集中精力解决重要问题。
全方位视图
将来自许多来源的数据关联，消除孤岛，进而从一个位置观察 IT 基础设施的全貌。
缩短期限
AIOps 可促成无障碍协作，缩短诊断、分析和解决问题的期限。
AIOps 如何发挥作用？
AIOps 能够直接取用从 IT 系统（来自网络、存储、服务器和企业堆栈中其他层的日志和时间序列）的海量数据，以及 IT 管理系统（例如，现有基础设施监控工具、应用程序性能和网络性能监控工具以及 IT 运维管理工具）中的结构化数据。从根本上来说，其能够将 IT 运维流程中的孤立数据聚合到一个位置，应用目标分析和机器学习以获得对数据模式的深入洞见。
AIOps 承担的机器学习任务包括：
分离出“杂音”
AIOps 能够应用规则和匹配的模式来筛选 IT 运维数据并将重大异常活动警报与其他内容隔离开。
确定根本原因并提出解决方案
面对数量庞大的活动数据，AIOps 会使用特定算法找出异常活动，并将其与整个环境中其他活动数据关联，建立情报确定问题的原因并提供修复/解决方案建议。
响应自动化
AIOps 会先处理机器学习的结果，再发送可实时解决问题的自动响应。
持续学习
AIOps 会使用其分析的结果来调整或开发新算法以改善响应和解决方案。
AIOps 与 HPE
- 针对由业务需求和目标驱动的 AIOps 用例而构建路线图的方法
- 设计和实施可扩展且灵活的高性能数据平台，借此平台以每个用例适用的速度来管理庞杂的数据
- 开发和实施能使用海量数据实时、自动运作的机器学习模型
HPE AI 转型研讨会
参与我们的深度研讨会，快速识别可大幅提高数据回报的商机。资深 HPE Pointnext AI 和数据专家将协助您确定如何利用数据获得更深入的洞见、更加个性化的互动以及可扩大竞争优势的流程自动化。来自 NVIDIA Deep Learning Institute 的行业专家将为您提供启动数字化转型所需的深度学习工具集和实操培训。
AI 集成解决方案
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合作伙伴生态系统
HPE 携手我们的专家和通过 HPE 审查的独立软件提供商合作伙伴，协助组织制定适用于自身独特环境的恰当 AI 策略。通过最佳实践来实施深度学习模型时需要充分发挥 IT 部门的价值，在此期间，组织需要以所需速度将 AI 概念验证转到生产环境以保持竞争优势。