企业如何快速解决运营问题，并为企业带来更理想的业务产出？这个问题的答案，可能就在AIOps当中。随着基础设施与业务应用生成的数据量越来越大，IT团队往往需要在彼此离散的孤岛中工作，这意味着运营管理与改进，包括监控与服务台流程等层面的全面自动化将成为一种必需。

作为由Gartner Research在2016年创造的新兴词汇，AIOps 是指利用分析与机器学习技术并运用IT运营工具中的各类历史数据。AIOps平台能够实时响应各类问题，并以此提供智能洞见以协助各团队持续改进核心IT职能，避免潜在故障。

自2020年疫情以来，大部分IT运营体系开始转向在线模式，特别是性能监控等，流程中收集的数据也越来越多。在这一背景下，企业承受的数据收集与处理的压力不断提升，而且必须在基础设施发生任何问题的同时尽快处理。简而言之，如今IT环境的特性与要求远远超出了人类的能力极限，我们已经不可能结合信息采取行动并快速做出反应。为了保障业务成功，这些流程需要也必然要走向自动化。

AIOps平台能够为IT企业提供这种必要的运营敏捷性优势。通过将数据移出孤岛，企业能够极大提升可扩展性与运营速度，显著强化IT运营的敏捷水平。只有这样，企业才有可能支撑复杂全球服务与物流运营所产生的海量数据集。

此外，AIOps平台还能够减少各类本地解决方案的依赖性，借此消除外包成本。AIOps技术帮助企业以无缝方式扩展基础设施，帮助整个服务交付生态系统高效运行，进而改善客户体验。在它的支持下，制造生产或分销中心不再时刻被笼罩在服务中断的阴影之下。通过智能化自动运营，企业还将持续提升决策准确性、业务可预测性，借此迎来理想的客户留存率。

如何发掘AIOps潜能

企业首先需要完成大量准备工作，才能将AIOps的各个组件拼凑起来，真正建立起易用且可靠的自动化运营解决方案。下面来看其中的几个关键步骤：

第一，收集广泛而多样的数据。数据是AIOps得以成功实施的基础，因此，我们必须思考如何将不同来源的数据组合起来并高效利用。企业需要从各种来源处收集数据，包括内部部署系统、云平台以及应用程序等。最终，采集到的数据应存储在集中式数据湖内。得益于AI的强大功能，AIOps平台将自动完成这一系列操作，并保证更快、更全面地做出高质量决策与有意义分析。

第二，将数据内容划分为多个有意义类别。在数据摄取过程中，我们需要根据企业的运营需求对数据内容进行重组。这种重组处理对历史乃至实时摄取数据都非常重要。根据AIOps具体用例，企业应定义出与业务规则相匹配的分类机制。例如，对于制药企业，可能需要考虑合成设备健康数据、设备运行效率数据以及环境因素等。

第三，将AIOps机器学习技术应用于初始大数据测试用例。一切转型都可以从细微处着手，AIOps也同样如此。大家不妨从积累专业知识开始，首先尝试将机器学习功能应用于有限的少数测试用例，再以此为基础逐步推进更大规模的迭代。

第四，通过量化与反馈提高预测准确性。一旦AIOps平台解析出数据模式，即可智能预测出接下来可能出现的各类情况，甚至根据实时数据做出准确推理。企业可以设计测试与量化指标，向模型提供反馈以改进预测质量。接下来，AIOps平台即可将摸索出的逻辑应用于离散数据，一步步设计出更合理的行动路线。AIOps平台将通过历史与最新数据不断学习，持续自我改进并带来更快、更准确的决策能力。最终，AIOps将为企业建立起这样一个持续且稳健的反馈加改进周期。

AIOps平台的探索之旅

Gartner公司预计，到2023年，使用AIOps及其他数字体验监控工具跟踪应用程序与基础设施的大型企业比例将由2018年的5%上升至30%。面对突如其来的疫情，这种趋势只会进一步加速，IT部门也迫切需要这种能力快速处理大量在线服务与运营信息，最终根据数据分析结论与自动化运营、帮助企业取得更大的商业成功。

这里需要再次强调，成功实现AIOps可能并不像想象中那么困难。IT企业已经具备收集及摄取数据的成熟方法，接下来只需要选择正确的AIOps平台、经验丰富的开发合作伙伴，并根据预期业务收益挑选出合适的试验性用例。