机器学习和AIOps在网络性能管理中的作用

在疫情给世界带来业务运营和金融不稳定的转变之前，企业就要求IT团队少花钱多办事。但是，随着全球疫情的持续，企业比以往任何时候都更加努力地管理相互竞争的网络资源，不断增长的用户需求，复杂的故障排除挑战，新的数字转型计划和技术等等。IT主管正在加倍努力，寻找有效的方法来改善网络，同时降低运营成本。许多人往往倾向于使用专门的工具，或具有更广泛技能的工程师来完成这些目标。但在大多数情况下，企业需要考虑一种更全面的基础性方法。问题是，什么是最佳策略?

AIOps是简化IT运营的一种方法，在过去的几年里，这种方法已经得到了广泛的应用。让我们探索机器学习(ML)和AIOps在现代网络管理中的作用，以及它可以帮助IT管理员改造网络以应对当今挑战的多种方式。

了解AIOps

什么是AIOps?根据Gartner的说法，它 "结合了大数据和机器学习，使IT运营流程自动化"。换一种说法，它是下一代IT运营，由ML和人工智能(AI)增强。

真正的AIOps技术由三个关键部分组成。第一个是在IT环境中吸收大量有用数据的能力。这包括动态和静态的数据，以及来自各种来源(流量数据、数据包数据、API等)的实时和历史洞察力。接下来，它必须使用高级ML在所有这些数据源中进行动态分析，以识别模式和相关性。这使得平台能够将大数据进行情境化，识别根本原因，甚至提供预测性的见解。最后，AIOps技术可以让你在问题出现时积极应对。随着系统学习模式并变得更加智能，它应该能够通过自动化来建议或应用补救措施。一些解决方案依靠纯粹的统计处理来改善IT运营，但AIOps技术采用的是一种更复杂的方法，包括这三个组成部分。

转变IT运营

AIOps从多维度的角度为网络建立准确的基线，提供所需的情报。您需要容纳多少用户?他们通常在哪些地点操作?哪些应用和服务需要最多的带宽，以及在什么时候?对这些类型的关键见解进行自动管理和监控，可以让您的团队更好地了解任何潜在的异常情况。这使您能够在网络问题影响用户体验和底线之前，更加敏捷和主动地解决它们。它还使您能够识别和消除网络资源浪费和低效。

使用AIOps，您可以应用先进的、基于ML和AI的分析，将日常管理的各种任务自动化。这包括从持续监控到深入的故障排除过程的所有内容。最终的结果是，自动化水平降低了您当前和未来团队成员的技能和培训要求，并使他们能够将时间花在其他关键业务任务上。

网络工具扩展是AIOps技术可以为IT团队解决的另一个主要挑战。根据EMA网络管理趋势调查，超过一半的网络运营团队依赖四到十种工具。这些IT工具通常是专门用来检查特定的数据源和处理一组精确的问题。例如，应用性能监控(APM)解决方案通常无法帮助解决网络退化异常问题，而IT基础设施管理(ITIM)工具在解决应用停机问题时也无能为力。AIOps可以通过摄取不同的数据源和关联洞察力来帮助减少IT工具的扩张，以提供一个需要多种工具和解决方案的可见性水平。这可以减轻IT团队每天在少数网络工具之间切换时遇到的生产力挑战。

此外，随着许多企业快速转向云服务，AIOps可以提供深入的网络可视性，从而显著降低云迁移的操作风险。新增的敏捷性和灵活性可以释放时间和资源，让您的IT团队可以直接规划和执行新的数字化转型计划，更好地支持业务。此外，AIOps技术可以通过更高级的网络可视性和洞察力，来支持更有效的DevOps计划和采用。简而言之，除了AIOps技术的许多直接优势外，它还可以推动和支持其他IT计划。

未来的道路

相对而言，AIOPs是一项早期阶段的技术，一些企业仍在犹豫不决。但有一点是肯定的：IT部门迫切需要现代化和切实的路径，以最大限度地减少时间和资源限制。AIOps掌握着更自动化、更精简、更优化的IT管理方法的钥匙，它可以帮助你的团队更快速有效地识别和解决网络问题。

那些不确定，其在未来网络性能管理和IT运营中的作用的人，应该考虑ML和AI用例对医疗保健和金融服务行业等其他行业的转变有多快。考虑到这一点，可以有把握地说AIOps将是未来几年最具革命性的技术之一。

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