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基礎設施與網(wǎng)絡層面發(fā)生的問題，必須以閃電般的速度加以解決，在理想情況下，最好能讓最終用戶或客戶完全感受不到問題的發(fā)生。而隨著全球經(jīng)濟體系乃至社會結構的數(shù)字化轉型，對事件管理能力的需求也變得愈發(fā)緊迫。
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但是，盡管現(xiàn)代應用程序能夠快速響應客戶需求，但其自身的更新與修復又提出了新的速度要求，同樣對基礎設施可靠性形成巨大壓力。一旦出現(xiàn)性能問題甚至數(shù)字服務中斷，對現(xiàn)代應用程序造成的影響反而比傳統(tǒng)應用更嚴重。
在管理基礎設施可靠性方面，選擇正確工具無疑是達成目標的重要前提。對于站點可靠性工程師(SRE)及其他員工而言，相當一部分云原生方法確實太過復雜、難以理解。因此，除了良好的可見性之外，他們還需要建立起判斷問題優(yōu)先級、迅速發(fā)現(xiàn)故障并加以解決的能力。
AIOps的意見也正在于此。隨著軟件與基礎設施資產(chǎn)的迅猛拓展，AIOps能夠自動檢測到環(huán)境中的異常、為團隊提供必要的安全性加持，保證在問題擴大化、復雜化之前及時將其解決。
值得注意的是，隨著應用程序與基礎設施的蓬勃發(fā)展，AIOps也開始成為一種極為重要的站點可靠性工程工具。它能夠高效吸納觀察數(shù)據(jù)、參與數(shù)據(jù)以及來自第三方工具的數(shù)據(jù)，判斷系統(tǒng)運行狀態(tài)并保證其處于最佳狀態(tài)。為了幫助團隊識別并診斷問題，算法與機器學習工具隨后會被整合至數(shù)據(jù)之內，借此充實關于現(xiàn)狀的情報，甚至有望自動高效地完成事件響應。
著眼于現(xiàn)實場景，以下五種AIOps應用方法值得關注：
方法一 檢測事件
這也是AIOps擴展工具包的核心用例，幫助團隊快速發(fā)現(xiàn)問題。AI與機器學習能夠自動梳理異常跡象，而后將學習結果用于觀察系統(tǒng)及基礎設施的運行態(tài)勢。憑借這種自動性方法，AIOps能夠及時發(fā)現(xiàn)預警信號，幫助運營團隊在客戶體驗受到影響之前就及時介入。
方法二 減少及消除噪音
事件響應當中，警報疲勞一直是個大問題。警報的持續(xù)涌出往往令員工的神經(jīng)變得麻木，難以發(fā)現(xiàn)真正緊急的狀況。理想情況下，我們需要準確判斷哪些警報優(yōu)先級較低、哪些警報彼此關聯(lián)。AIOps能夠關聯(lián)、精簡警報并確定其優(yōu)先級，借此消除警報疲勞問題、幫助團隊高效處理對可靠性威脅最大的故障。
方法三 結合背景
突發(fā)事件往往非常混亂，而且形勢也瞬息萬變。過多信息會導致團隊迷失方向，為此必須為運營人員提供背景信息，幫助他們找到正確的方向。AIOps能夠自動對事件做出映射，同時建立起全面了解。除了理解以外，背景信息在事件解決方面同樣有著重要作用。
方法四 提升智能化水平
AIOps是一種不斷發(fā)展的有效工具。過往經(jīng)驗、當前使用方式以及用戶反饋等，共同為AIOps提供良好的訓練數(shù)據(jù)，進而幫助我們識別并預防以往曾經(jīng)發(fā)生或較為類似的問題。隨著信息的不斷積累，模型智能化程度將持續(xù)提升，最終提供更具針對性的關聯(lián)、洞見與建議。
方法五 整合數(shù)據(jù)、統(tǒng)一團隊
任何來源的事件數(shù)據(jù)，都會與企業(yè)的現(xiàn)有事件管理工具及工作流集成在一處。輸入的數(shù)據(jù)越多，機器學習模型的訓練度也就越高，產(chǎn)生有針對性、高實用度結果的幾率就更高。AIOps解決方案能夠吸納數(shù)據(jù)，通過背景信息豐富數(shù)據(jù)內容，并將結果通報至相關團隊或響應人員手中，以供各個事件管理團隊加以使用。以此為基礎，各團隊將不必把時間浪費在不同工具的往來切換當中。
對于尚未開始使用AIOps的組織而言，這項工作聽起來似乎繁復無比。沒錯，AIOps確有一定門檻，但目前已經(jīng)有不少實踐標準能夠幫助我們較為輕松地跨過這些門檻。
首先，考慮最適合自身需求的用例?？s小思考范圍，從小處入手開始學習，并在測試中不斷成長。
其次，保證工作流程的透明化。人們天然會抵觸變化，所以大家必須破除迷團、讓AIOps呈現(xiàn)出清晰明確的形象。
最后，為囊括AI及ML元素的新型IT運營體系做好準備。如今，采用AIOps技術支持運營體系的組織越來越多，相信它也終將成為顛覆傳統(tǒng)運營理念與運營思維的主流解決方案。
當前名稱：AIOps，SRE工程師手中的利器
當前網(wǎng)址：http://www.dlmjj.cn/article/ccophod.html
