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AIOps的历史、用途和未来

发表于:2021-07-26 作者:James Maguire 来源:企业网D1Net

采用AIOps是必要的,因为如今管理和运行技术系统太复杂了,仅靠人类无法管理。

为了理解AIOps,转变为这样的想法会有所帮助:人类建立的技术系统已经变得过于复杂,无法仅由人类来管理。

具体来说,企业的IT运营的复杂性突飞猛进,让人类陷入比较困惑的境地。这是对人类智能的极大讽刺:人们已经构建了非常先进的IT系统,以至于管理它们超出了人类的能力。

在云计算时代到来之前,企业监控自己的数据中心相对简单。一些关键数据馈送提供了机器运行(或未运行)方式的概况。IT专业团队独自管理,很少有人真正知道他们在做什么或关心什么。

但随后出现了云计算技术,催生了私有云、公有云、混合云和多云,所有这些都正在向云原生过渡,而企业的容器可以与虚拟机一起运行。

企业可以使用OpenShift,这是一个支持微服务的平台即服务混合云平台。这可能会与企业的Tanzu部署互操作,后者是虚拟化平台上的容器管理系统。

与此同时,数据分析正在被实时流数据所取代,这对人类来说太快了,因此需要算法进行分析。然后是来自边缘计算的大量数据、物联网设备以及大量的智能手机(全球现在约为35亿部,预计到2023年将达到43亿部)。

企业的IT系统遭遇黑客的不断攻击,因此需要采用人工智能技术的帮助。

什么是AIOps

人类具有强大的创造力,也发明了让人们不知所措的IT系统。但人类可以创建辅助系统来帮助管理原IT系统。

而采用的辅助系统的名称为AIOps,这是人工智能和IT运营的混合体。AIOps这个术语最初由调研机构Gartner公司于2017年提出。

人们可能认为AIOps是“AI Operations”的缩写。但并不是。Gartner公司将AIOps的定义为“AI for IT Operations”,尽管该术语本身并没有提及IT。

无论如何,如果Gartner公司没有创造这个术语,IT市场本身也会开发出来,因为非常需要这项技术。简而言之,AIOps有助于处理呈指数级增长的大量数据,这些数据淹没了当今的IT运营系统,以及试图管理它们的人类。

Sageable公司的创始人、Splunk公司前首席技术倡导者Andi Mann解释说:“ITOps中的所能做的最好的事情就是数据点采样。”但面临的问题是,人类可能会错过重要信息,或者只是汇总摘要以供事后审查。在最坏的情况下,系统复杂性可能意味着会冒着发现问题太晚而无法预防灾难的风险。

Mann指出,相比之下,机器没有这些限制,通过采用AIOps原则和技术(例如事件关联、算法处理、机器学习和预测分析),机器可以读取每个数据源的每个字节,而实时信息直接来自数据流,无需采样或聚合。

AIOps利用人工智能来推动企业急需的数字化转型。在最好的情况下,AIOps有助于将人工的工作流程转变为人机数字化过程。或者至少这是希望。

AIOps的用途

要更好地管理和运行IT系统,不仅需要标记当前的问题,还需要展望未来并预测未来的面临的问题——这是新兴AIOps技术的核心目标。

BMC公司首席产品官Ali Siddiqui表示:“AIOps帮助企业将解决问题的方法从被动转变为预测,然后最终转变为主动。”

根据BMC公司委托进行的一项研究,使用AIOps策略的企业中的主要用例是:“AIOps提供了第二双眼睛,基于人工智能的模式跟踪可以帮助预测未来。”

Siddiqui说,“AIOps可以通过过滤和关联跨IT环境(包括第三方解决方案)摄取的数据,确保在潜在问题成为影响最终用户的实际问题之前主动标记它们。”

即使在其短暂的生命周期中,AIOps也吸引了大量财力雄厚的客户。Splunk、BMC、NewRelic、IBM、BigPanda等供应商正在积极开展竞争,这是有充分理由的:2021年AIOps的全球市场规模将达到150亿美元左右,预计到2026年将达到400亿美元。

AIOps未来的两个转变

由于AIOps仍处于采用初期,预计未来会发生重大变化。在AIOps中预期的两个关键变化中,一个变化是非常明显和可以预期的;另一个代表了对技术理解方式的根本转变。

(1)转变1:人工智能应用将呈指数增长

第一个转变是显而易见的。简单的自动化和实际的人工智能之间有一条模糊的界线,许多IT流程都可以实现自动化。例如,系统升级可以按照预先设定的时间表自动进行,而不是使用人工完成电子表格。

然而,这种自动化并不是真正的人工智能。它只是相当于工厂中机器人采用的软件。相比之下,基于人工智能的系统会自行适应和响应——这就是人工智能发挥重要作用的地方。一旦人类对算法进行编程,人工智能系统的自学习就提供了超越简单自动化的巨大飞跃。

因此,预计AIOps将在未来采用越来越多的人工智能技术,并以指数级的速度地扩展其对IT系统的支持。拥有一个经过良好调整的AIOps系统将提供巨大的竞争优势。而没有部署AIOps的企业可能无法长期竞争。

(2)转变2:AIOps的意义将会改变

当然,“AIOps”这个术语会过时。所有IT运营都必须内置人工智能——否则它们将无法生存。因此,“Ops”前面的“AI”将变得多余。例如如今将某些汽车称为“电动汽车”,但是当所有汽车都是电动的时,将自然会放弃“电动”这个单词。

但AIOps的变化将远远大于术语的变化。当Gartner公司创造这个术语时,该公司认为AIOps代表“IT运营的人工智能”。需要注意的是:这表明企业将拥有一个独立的人工智能系统,专门用于运行其IT运营。

随着时间的推移,这个概念会显得很古怪。鉴于企业的IT系统对其整体运营(从HR到销售再到采购)的整合程度,任何人工智能支持系统都不太可能在IT运营中的使用受到阻碍。

AIOps术语最终将代表它一直以来应该代表的含义:不是“用于IT运营的人工智能”,而是“人工智能运营”。而包罗万象的人工智能系统将有助于监控IT运营、预测业务支出、预测员工保留率,以及分析营销活动。

Progress Software公司首席执行官Yogesh Gupta日前对这种人工智能愿景进行了阐述。Gupta说,“对我来说,AIOps是一个更广泛的术语。”他指出,人工智能运营不仅仅是关于IT运营,而且是关于“如何将人工智能引入业务的各个方面?”,这包括核心业务应用程序和数据科学家使用的方法的安全性。

这个更广泛的定义的出现意味着,从长远来看,使用AIOps的企业需要选择一个可以在多个级别上扩展的AIOps系统。这可能远远超出有关网络和服务器性能的数据,以促进一系列业务实践。即使到了2021年,也有人在谈论AIOps和或机器人流程自动化(RPA)的融合。因此,单个系统将处理企业的重复性办公任务,并监督虚拟机的健康状况。

考虑到AIOps供应商在推进其工具集方面有着更多的投入,肯定会出现更多这样的变化。那么,AIOps被视为支持几乎所有业务和技术任务的系统还需要多久?