新时代，高科技越来越发达。朋友们看到了很多关于科技的重要新闻。我们也应该在生活中使用很多这些高科技的东西。朋友要注意什么？今天，我想和你分享一个关于科技的知识。我希望你会喜欢它。

AIOps(人工智能IT运营)是人工智能(AI)在增强IT运营方面的应用。具体来说，AIOps使用大数据、分析和机器学习功能来收集和总结由多个IT基础架构组件、应用程序和性能监控工具生成的庞大且不断增长的运营数据。它还可以智能地从“噪音”中过滤“信号”，以识别与系统性能和可用性问题相关的重要事件和模式。机器学习和分析的组合功能可以帮助诊断根本原因，并报告给IT部门，以便快速响应和补救，或者在某些情况下，自动解决这些问题，而无需人工干预。

通过使用单个智能和自动化的IT运营平台来取代多个独立的手动IT运营工具，AIOps使IT运营团队能够以更少的工作量更快地(甚至主动地)应对减速和停机。

一方面，它弥合了日益多样化、动态且难以监控的IT环境与用户对几乎不间断的应用程序性能和可用性的期望之间的差距。大多数专家认为AIOps是IT运营管理的未来。

然而，AIOps的世界具有双重性。一方面，这是一个新兴的技术，第一次把操作和AI结合起来。另一方面，该领域的许多解决方案都是传统工具，这些工具已经过更新，可以利用人工智能。新老玩家和创业公司的混合使得这个领域特别有趣。根据一份报告，以下是AIOps趋势的主要亮点。

现在市场上的AIOps工具都涉及到AI的使用。虽然有些工具在云和非云系统的监控和管理中系统地使用了知识引擎，但大多数工具只是使用了事后的AI，并没有驱动工具的大部分功能。

企业通常采用AIOps作为现有运营工具的升级，保持品牌忠诚度。这意味着AIOps中的新贵很难进入一个市场，在这个市场中，现有的参与者本质上将以相同的基本信息进行销售：将AI与你信任的管理和监控相集成。考虑到这一点，我们可能会在明年看到合并，因为市场集中在少数参与者身上，但今天只有两家左右。

AIOps似乎有两个方向：自愈和非自愈有些AIOps系统可以解决管理和/或监控系统的问题。这意味着如果该工具发现问题，它将启动一个进程来尝试纠正问题，例如重新启动服务器或集线器。其他解决方案更加被动，可以提醒用户注意问题，但不需要采取自动纠正措施。趋势是使用主动或自我修复的AIOps工具。

这些工具都是关于数据的。它们在监控系统的同时存储数据，并可以识别需要立即关注的问题，例如服务器停机。或者，他们可以深入分析历史数据，以确定可能指示故障或其他潜在问题的趋势。任何AI系统的生命线都是训练AI模型所需的数据，这是AIOps工具的机会。监控云或本地系统每周剥离出几千兆字节的数据，这些数据可以馈入人工智能增强的分析系统。

想要使用这些工具的企业应该仔细了解它们的功能，并跨企业云和非云平台测试这些工具。报告了兼容性问题，其中大多数是在部署后发现的。

这些工具中的许多正在转向“按需”模式，这意味着它们将提供基于云的服务。对于拥有或将拥有公共云上大多数系统的用户来说，这是一个机会。然而，对于仍然在本地部署系统的大多数系统来说，这可能不是一个好的模型。