伴随着企业网络的不断发展，尤其是对数字化业务应用的转型，维护业务的正常运行时间成为了一个棘手的难题。举例来说，目前的服务常常需要与遗留系统共存，这增加了管理工作的复杂性；随着时间推移，基础设施组件和服务的多样性常常迫使我们部署多种管理工具；造成整个视图的连续性变得更难维护，同时所造成的信息孤岛也使得可用数据的使用效率不断下降。
更复杂的是，由这些组件生成的事件、不断增加的日志和信息，最终导致IT运营团队只会超负荷工作。根据以上事实，我们越来越难找到基础设施的问题根源，或主动地解决问题。这种情况不但导致平均恢复时间(MTTR)延长，而且还会降低服务提供的质量，最终会带来糟糕的客户体验，并影响客户总体满意度。
有了挑战，有了应对之道，就有了应对。AI技术为AIOps工具和平台带来了前所未有的发展前景。AIOps平台所提供的功能，已有希望完全适应现代商务服务所带来的数字化转型的复杂性和规模要求。 据Gartner所说，“AIOps平台将大数据和机器学习能力结合起来，以一种可扩展的方式获取和分析IT过程中迅速生成和分析各种不同类型的数据，从而支持各种核心IT运营功能。此平台可支持多种数据源、多种数据采集方法和分析表示技术。
最佳AIOps工具需要通过数据汇总，提取洞察力，最终基于智能输出提供价值。因此，一个理想的AIOps工具需要什么基本功能呢？不能忽略七点。
首先，数据采集
找一个能和其他模式完美匹配的系统。实际上，企业的AIOps解决方案必须能够从多个源收集信息，包括使用虚拟实体的服务和应用程序等物理基础架构组件。公司的AIOps项目在部署过程中也必须具备与现有监测工具和新出现的技术对接的能力。
其次，数据聚集
注意帮助提高跨领域合作的能力。第一，企业的AIOps解决方案需要有能力聚集IT基础设施监测(ITIM)、网络性能监测和诊断(NPMD)、数字体验监控(DEM)和应用程序性能监测(APM)等。
三、数据丰富
聚集是实现数据使用的第一步，但是要获得真正的价值，我们的AIOps也需要有能力去充分利用这些数据。AIOps需要通过诸如日志和事件等历史数据提供追溯视图，并且使用元数据和标签来填充索引中的搜索内容。
把数据点和时间戳叠加在一起，我们就能得到实时数据，比如性能和遥测信息，从而产生具有实际意义的时序信息。当随后使用该信息时，企业也可以添加适当的标签来创建关键值-对，充分开发数据潜力。
四、剖析洞见
AIOps工具的价值核心在于洞察力。显然，仅靠最基本的相关关系，还不足以支持我们对复杂的根源作出判断。在一组优秀的AIOps系统中，模式发现和异常检测是一个关键部分，并且可以为基于洞见的规则制定提供重要的实现基础。除基础设施操作方面的漏洞外，我们的AIOps系统应该分析其对业务产生的特定影响。在此过程中，服务级别协议(SLA)管理可以帮助企业在与非技术性利益相关者进行交互时得到极大的方便和价值。
五、自动化
它能给IT运营管理系统带来极高的效率和效能。所以，对于企业来说，AIOps工具最好能快速地生成和部署工作流，从而自动实现各种功能。具体地说，AIOps系统应该提供自动的库维护功能，以快速地跨业务流程实现工作流的共享。卓越的自动化能力不仅可以提高业务敏捷性，而且还可以显著减少不可预料的错误，大大提高服务的可用性。
六、使用方便
一些AIOps平台提供了基于云的管理，它可以帮助IT团队以一种安全、分布式的方式同时解决多个网站上多个客户的问题，从而提高管理效率。AIOps平台通过监控数据流，可以帮助其他工具方便地获取所收集的信息，从而极大地促进团队之间的合作。
七、灵活部署
就服务保证而言，不同的企业总是有不同的实际和具体要求。所以AIOps部署模式必须能够满足企业独特的业务和操作需求，不管是采用自主托管、远程管理还是平台即服务。
据Gartner预测，30%的大公司将在2023年2月使用AIOps平台。AIOps用例表明，现有的技术能够很好地实现真正的主动IT运营管理功能。它所提供的优秀方法，将有助于我们在不断发展的基础结构中始终拥有一种优秀且被证实的复杂度管理方法。
公司在选择AIOps工具时一定要小心。唯有符合上述七个基本需求的优秀AIOps工具，才能巩固企业战略成果，并带来稳定可靠的IT运作能力。 云呐统一运维管理平台，通过对网络设备管理、服务器管理、存储设备管理、业务应用管理、无线管理、日志分析、办公设备/联网设备、动环系统等本地和异地网络的实时监控、自动巡检，精准采集、分析故障信息，判断重要数据性能指标，实现大规模数据中心的集中统一管理。如果对云呐统一运维管理平台有什么疑问，你可以联系在线客服，或直接注册免费试用云呐系统。
