从被动响应到主动预测：AIOps 的出现给 IT 运维带来了哪些变化？

实现 AIOps 并没有唯一的路径。正如每个 IT 运维团队都有其自身的架构、文化和成熟度一样，运维智能的采用也各不相同，而这首先取决于 AIOps 如何与环境相连接。

如今，我们可以将这一过程分为两种主要方法：一种更侧重于特定领域，另一种则具有更广泛、更集成化的视野。两者都可行，但它们的出发点不同，最终产生的影响也各不相同。

4.1.以领域为中心的AIOps

特定的技术环境中实施，例如基础设施、网络、数据库或应用程序。智能技术基于来自单一领域的运行数据进行操作，专注于快速解决局部问题。

无需进行重大重组即可快速启动和运行 AIOps 的方法，它充分利用了现有的运行数据和流程。

优势：

• 实施起来更快更简单；
• 降低对系统集成的依赖；
• 短期内即可见效。.

挑战:

• 视野受限；
• 存在决策孤立、缺乏全球视野的风险；
• 不同领域中原因和结果之间的相关性较低。.

这种类型的应用通常是许多公司的起点，随着公司信心的增强和组织架构的完善，这些应用会逐渐发展出更广泛的方法。

4.2.与领域无关的AIOps

这里提出的方案更具雄心同时分析来自多个领域的数据，例如网络、应用程序、基础设施、安全等等。

更智能、更协调的决策的，这是一个理想的模型。

优势:

• 对运营进行全面、综合的审视；
• 不同来源的复杂事件之间的关联；
• 提高预测能力和系统自动化程度。

挑战:

• 它需要更高的技术成熟度和数据治理能力；
• 这取决于工具和团队之间的整合；
• 实施和维护难度更大。.

这是自然演进路径，也是最接近实现预测性、弹性和自主运行承诺的路径。

这两种方法并非相互竞争。通常，AIOps 起步于特定领域，随着数据整合和团队信心的增强，它会逐渐发展成为更广泛、更具战略性的角色。与所有事情一样，重要的是理解当下哪些做法切实可行，同时也要牢记我们的最终目标。

下一节，我们将遵循这一逻辑，探讨一个与 AIOps 演进直接相关的概念：IT 可观测性的新时代。

5. AIOps 与 IT 可观测性的未来

过去，可观测性被视为一项技术功能，仅限于图表、日志和警报。然而，如今它扮演着更为重要的战略角色。这是因为现代环境的复杂性也要求我们理解和预测。正是在这一点上，AIOps 不再仅仅是一个运维工具，而是成为了“智能可观测性的引擎 。

传统方法展示正在发生的事情，而 AIOps 则帮助我们理解事情发生的原因潜在影响以及应对措施——通常是实时进行的。

这种转变标志着 IT 新时代的开始，原因如下：

• 从监测到环境叙事：可观测性不再是原始数据的收集，而是开始构建对系统行为的综合解读，建立事件、用户和应用程序之间的联系；

• 从被动数据收集到上下文分析：AIOps 允许您根据历史、模式和相关性来解释信号，用持续的、机器学习；

• 从聚焦响应到系统性理解：问题不再被视为孤立事件。借助 AIOps，可观测性能够展现一个服务中的错误如何影响整个链条，从基础设施到最终客户。

• 从技术指标到业务洞察：新一代可观测性将可用性、性能和用户体验联系起来，为战略决策（而不仅仅是运营决策）提供输入。

这种集成视角正是可观测性与监控的区别所在。而AIOps则让这种视角成为可能，它能够大规模解读数据，理解上下文，并在问题演变成事件之前指出需要关注之处。

需要强调的是：这种智能只有在坚实的数据基础和清晰的目标支撑下才能发挥作用。AIOps本身并不能带来变革，但它能够增强IT部门已有的架构，并加速那些准备转型升级的团队的成熟。

一如既往， Skyone也积极参与其中，因为我们的使命是帮助构建更智能、更具韧性、更具战略性的运营体系！

6. Skyone 在这场讨论中扮演什么角色？

在迈向更智能运营的征程中，AIOps 并非始于算法，而是始于架构。而这正是我们与众不同之处。

凭借我们的数据和集成平台 Skyone Studio，我们构建了一个能够让运营智能蓬勃发展的生态系统。我们连接应用程序，集中信息，并创建流程，将原始数据转化为情境化的实时决策。

换句话说，我们从正确的架构。通过使用湖仓式数据中心，利用 AI 代理实现自动化，并通过 iPaaS 实现标准化集成，我们为 AIOps 模型的安全、情境化和规模化应用创造了必要条件。

我们的目标是开启数字化变革，这包括帮助客户为更自主、更具预测性和战略性的 IT。因为运营的未来不仅仅在于预测故障，更在于预测价值。而这正是我们携手构建的，一次连接一个数据点。

每家公司都处于不同的发展阶段。我们致力于帮助您了解现状，找出可以立即优化的环节，并为未来做好准备。如果您想讨论下一步的运营计划，请与 Skyone 专家联系，我们将共同为您的业务增长铺平道路！

7. 结论

谈论 AIOps，就是在谈论运维成熟度。它不仅仅是将人工智能应用于系统监控，更是要彻底改变 IT 部门看待、理解和响应自身环境的方式。

逻辑转变一样，本文也表明，AIOps 既非灵丹妙药，也非孤立资源。它始于互联数据，随着持续学习而演进，并且只有在目标明确、清晰的背景下才能真正发挥作用。

我们也指出，AIOps 的发展路径并非只有一条：它可以从技术领域的小规模开始，并随着公司结构和文化的演变而扩展。重要的是，要以负责任的态度和对未来的愿景迈出第一步。

在Skyone ，我们相信，铺就这条道路与抵达终点同样重要。因此，我们的使命是做好准备，通过组织化的数据、高效的集成和安全的自动化，让智能真正拥有发展的空间。

那么，我们是否应该继续深入探讨这个话题呢？我们推荐阅读文章“如何为您的公司制定切实可行的AI战略”，对于那些希望将AIOps变为可行且可持续的现实的人来说，这是一篇很好的补充文章。

常见问题解答：关于 AIOps 的常见问题

无论出于好奇还是实际需要，了解 AIOps 的概念及其在 IT 日常运营中的运作方式都可能引发一些疑问。毕竟，我们讨论的是一个不断发展的概念，它已经开始创造真正的价值。

以下我们将解答一些最常见的问题，帮助您理解 AIOps 的概念、它在运维中的作用以及它目前在市场上的应用情况。

1）什么是 AIOps？它在 IT 运维中扮演什么角色？

AIOps（人工智能运维）是指利用人工智能和机器学习技术来实现IT运维的自动化、分析和智能化。其作用在于预测故障、关联分散的信号并加速数据驱动的响应，从而缩短事件检测和解决时间，并提高系统效率和稳定性。

尽管AIOps已经在IT监控和可观测性方面取得了显著成效，但它仍在不断发展。这是因为其最先进的应用——实现完全自主的决策和预测性响应——需要成熟的技术、完善的系统集成以及强大的可靠数据基础。

2）AIOps 会取代 IT 团队吗？

不，AIOps 的目的并非取代 IT 专业人员，而是增强他们的能力。它通过承担重复性任务、大规模关联数据以及基于模式提出行动建议，使团队能够专注于战略决策、创新和持续改进。

在实践中，AIOps 扮演着团队的智能伙伴角色，负责知识共享并提升运营响应速度。即便如此，其有效性仍然直接依赖于人为干预，包括配置、监督以及应用模型的演进。

3）AIOps 与传统监控工具有什么区别？

AIOps 超越了传统的监控方式，它利用人工智能来解释实时数据，关联来自多个来源的事件，并自动建议（甚至执行）操作。.

传统监控侧重于显示当前情况，而AIOps则致力于理解其背后的原因，预测未来可能发生的情况，并基于这些情况采取相应的行动。它是可观测性的演进，能够将信号转化为更智能的运营决策。.

作者： Skyone