17认证网用于数字化运营的 AI
它主要用于监测/管理应用程序和硬件基础设施及系统的性能和可靠性、检测异常、适应动态需求、处理故障，并努力最大化缓解任何服务中断问题，以便 IT 团队积极快速调整策略。
AIOps 工具从多个 IT 来源收集数据——包括指标、日志、跟踪、事件和遥测等，处理数据并利用 ML 发掘有用洞察，及时将结果交付给企业 IT 运营团队，输出包括 IT 异常情况、模式、关联和预测结果等价值分析及判断。
2）在客户受到影响之前就将故障“扼杀于襁褓之中”，方法包括及时检测与预测性维护，采用主被动相结合的方法创造更多可操作的洞察力；
3）优化人员、流程和技术配置，从更高层面满足客户体验所需；
4）稳定提供高性能的网络及通讯服务。
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IT运营部门手动管理基础架构的难度。此处使用“基础架构”一词有些不当，因为现代化IT环境包括受管理的云、不受管理的云、第三方服务、SaaS集成、移动等。管理复杂性的传统方法在动态、弹性环境中行不通。如果通过手动方式跟踪并管理这种复杂性，人类的监督能力已经不再可能。当前的IT Ops技术已经超出手动管理的范围，而且这种情况以后会越来越差。 -
IT运营部门需要保留的数据量呈指数增长。性能监控产生的事件和告警数量呈指数级增长。服务单数量随着IOT设备、API、移动应用和数字或机器用户的引入而获得了跳跃式的增长。同样，手动报告和分析变得异常复杂。 -
基础架构问题必须更快地解决。随着企业的业务逐步数字化，IT也变成了业务。技术的“消费化”改变了所有行业中的用户期望。对IT事件的响应–无论是切实发生还是认为会发生的事件–需要立即进行，尤其是在问题影响用户体验的情况下。 -
更多计算能力转移到网络边缘。云基础架构和第三方服务的轻松采用使业务线 (LOB) 职能人员能够构建自己的IT解决方案和应用。控制权和预算从IT核心转到边缘。更多计算能力（可充分利用）来自核心IT外部。 -
开发人员拥有更多权力和影响力，但责任仍由核心IT人员承担。我在应用为中心的基础架构一文中曾经提到，DevOps和敏捷迫使编程人员在应用层面承担更多监控职责，但IT系统的整体健康状态以及应用、服务和基础架构间的交互仍由核心IT部门负责。随着网络日益复杂，IT运营部门要承担更多职责。
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全面且不同的IT数据源 – 来自目前孤立的工具和IT领域，例如事件、指标、日志、作业数据、工单、监控等。 -
大数据平台 – 汇总IT数据，用于进行历史分析、实时响应和洞察。 -
计算(运算)和分析 – 使系统能够从现有IT数据中生成新数据和元数据。运算和分析也消除了噪声，可识别模式或趋势，隔离可能的问题，发现底层问题，并且实现其他IT特定目标。 -
算法 – 利用IT领域专业知识，根据企业数据及其预期成果的要求，以智能化方式适当且高效地运用计算和分析能力。 -
无人监督的机器学习 – 可根据算法分析输出结果和引入系统的新数据而自动修改或创建新算法。 -
可视化 – 以易于使用的方式向IT运营人员呈现洞察和建议，有助于加深理解并采取行动。 -
自动化 – 采用分析和机器学习成果自动创建并运用响应措施，或者针对已发现的问题进行改进。
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