真的需要将AIops用于cloudops吗？

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人工智能(俗称aiops)对于it运营平台来说是技术的发展和扩展。在过去的几年里，这些技术被归类为it运营分析。任何观察市场的人都知道aiops的增长，但如果需要统计数据，gartner报告称，到2022年，40%的大型企业将使用aiops工具来支持或取代监控和服务台任务，而目前这一比例为5%。

这是一个巨大的进步。然而，它也表明许多企业可能出于错误的目的选择aiops工具-错误可能导致数百万美元的损失。这就是我看到的。

使用aiops工具修复错误的云架构和部署。那些没有为企业规划合适的云解决方案，甚至没有将本地解决方案与公共云相结合的人，正在试图解决系统问题。不适当的规划会导致性能问题和aiops中断。

正如你不能解决愚蠢的问题一样，在应用aiops工具并正确使用它们之前，你需要纠正计划不周的架构。aiops工具假设解决方案配置正确，然后才能正确处理警报和解决方案。如果您不按此顺序操作，您将只教aiops系统如何关联来自云和非云系统的千兆字节数据，并尝试修复它们，但可能不会成功，因为它们会触发其他警报和触发器。

希望aiops工具将消除人员和成本。本质上，那些正在工作的人现在正在发明一个新的课题。企业已经看到高薪专家的增长，他们的工资相当可观。这推高了成本，降低了他们认为通过使用公共云可以获得的价值。

我见过企业根据业务案例投资aiops工具，这表明需要更少的操作和维护团队成员，并且成本可以根据操作和维护等式自动实现。尽管aiops有可能降低成本并大大减少员工的工作量，但它需要大量的运营专业知识。您通常会看到，aiops推动了cloudops团队的扩展，而且成本至少在最初的几年里一直在增加。你必须投资来提高效率；你将无法提取美元并期待好的结果。

使用aiops提供更好的安全性。从事云安全工作的人已经知道，运营自动化流程不是保护基于云的应用程序和数据的好方法。事实上，考虑到您将处理更复杂的安全系统，将aiops与云安全相结合实际上会降低安全性。

Aiops是必须有效实施才能使其有效的工具之一。市场运行速度如此之快，以至于会出错。然而，基于常识，你会发现aiops最终会提供你想要的价值。[techweb]

来源：零点娱乐时刊