什么是 AIOps？
什么是 AIOps？
AIOps，即适用于 IT 运维的人工智能，是 Gartner 创造的一个行业术语。它描述了能让 IT 团队更快做出更准确的决策和更快响应网络及系统事件的技术平台和流程。
AIOps 可以实时或近乎实时地在组织的 IT 基础架构上对大量的遥测和日志数据进行关联。然后将其与相关的历史数据相结合，生成可操作的见解。AIOps 就像是一个助手，它对 IT 和网络环境有深入的了解，同时能够利用这些知识提供实时分析，并执行或建议下一步行动。
为什么 AIOps 很重要？
AIOps 提高了单个应用和服务的效率和性能。如果使用 AIOps 作为自动化基础架构和运维工作流程的一部分，组织就能改善从安全和中断事件响应时间到基础架构采购的方方面面。那些刚着手使用 AIOps 的组织认为这是对性能分析、异常检测和事件关联的投资，使他们有能力预测未来影响网络的事件。
用例、好处和成果
理想情况下，AIOps 对最终用户不可见，并已集成到管理员的日常管理工具中。AIOps 是目前瞻博网络及其客户经常使用的众多产品和服务的一个组成部分。
让 AIOps 发挥作用
AIOps 在入门阶段与任何其他基础架构分析包的部署没有太大区别。AIOps 平台必须连接到它将监视的基础架构，然后才能开始发现和学习。在人工智能学习过程中摄取了足够的数据后，就可以获得初步的见解。
AIOps 平台会分析 IT 环境，然后在问题发生时提供根本原因分析。AIOps 融入组织工作流程的最后一个阶段是自动化。当 AIOps 平台学习到足够多的知识后，它就可以开始自动对简单的问题进行补救。
AIOps 解决方案部署阶段
将 AIOps 集成到 IT 工作流程中是一件相对简单的事情，很快就能实现基本的自动化和补救。随着平台摄取更多的数据并不断学习，这些功能会越来越复杂。
真实的网络价值
行业领先的 AIOps 平台提供跨有线、无线、WAN 和安全域的功能，同时提供端到端的服务保障。它们通过调整算法和利用干净的上下文化数据源来提高效率并推动客户取得成功。
AIOps 不仅仅是为了能够把今天的工作做得更好。其真正的价值在于管理 IT 基础架构的复杂性，因为它超过了人类单独管理的能力，即便使用最好的非人工智能工具，也是如此。
AIOps 为企业和商业网络的运营商提供了许多优势。
- 加快事件解决速度
- 整合和分析多个来源的数据
- 观察和学习每一个独特操作环境的细节
- 根据计算出的体验质量 (QoE) 提供评估。
- 利用自然语言处理 (NLP) 提供对话界面
内部瞻博网络实施
瞻博网络利用微服务云架构以及人工智能引擎和虚拟网络助手 Marvis 来处理瞻博网络客户支持团队收到的支持工单。这种反向的客户支持模式提供了在故障发生前向客户告知问题的能力，比如需要返回硬件。
Marvis 使用闭环反馈，并通过正确的数据进行再训练，以继续提高效率。在精心构建的 AIOps 解决方案中，供应商应该与客户掌握相同的信息，这样才能在客户遇到问题时及时掌握情况。
瞻博网络人工智能驱动型客户支持模式
Marvis 虚拟网络助手通过利用人工智能驱动的支持来提高效率。
简单地说，人工智能和云计算正在改变客户和供应商之间的支持模式。在图 3 中，您可以看到汇总的所有入站工单，用虚线表示。客户的增长表现在设备、站点和组织的增加，而故障工单则相对保持不变。该图说明了 AIOps 如何通过影响客户帮助台工单，使上报数和传入工单数得以减少，并加快了故障的排除和解决。
挡住汹涌而来的故障工单
瞻博网络 AIOps 的影响：随着客户数量和网络复杂性的增加，故障工单数量减少或保持不变。
AIOps 常见问题解答
AIOps 可以解决什么问题？
AIOps 会分析和整合多个来源的数据。它观察和学习环境中的细节，并根据整体体验质量 (QoE) 提供评估。通过这种方式，AIOps 能够将网络活动关联起来，以便在最终用户或 IT 运维人员发现问题之前就确定并解决问题。
AIOps 基于机器学习 (ML) 算法和上下文化的数据，在问题发生时或发生之前提供根本原因分析。最重要的是，AIOps 使专业知识水平不同的 IT 人员具备差不多的故障排除能力，从而提高了整个团队的整体运维效率。
AIOps 的组件有哪些？
AIOps 平台使用机器学习算法和上下文化的数据来提供根本原因分析，并自动修复网络中的简单问题。AIOps 需要一个能够关联事件的人工智能引擎和从一组观察结果中提取知识或模式的机器学习算法。虚拟网络助手使用的自然语言处理 (NLP) 通过自然语言理解 (NLU) 和语言生成 (LG) 进行了增强，共同提供了一个强大的对话界面，可以对请求实现上下文化处理，加速故障排除，并做出智能决策或建议来简化操作。
AIOps 的主要功能有哪些？
- 问题隔离/根本原因分析 – 由于当今网络中的数据量很大，很难确定故障工单中提出的问题，更不用说那些没有引起 IT 部门注意的问题了。AIOps 通过处理上下文化的数据，实时关联事件，使运维团队能够及时发现并纠正问题。
- 数据驱动的决策 – 机器学习算法推动了基于数据进行的分析过程，提供操作建议或补救措施，而不是对网络故障或异常情况做出预先确定的响应。这种以数据为中心的方法提高了运维人员的故障排除效率。
- 预测性报告 – AIOps 预测网络行为，并为修复网络中性能下降和其他异常情况提供建议或补救措施。这种根本性的转变有利于运维团队，使他们能够积极主动地管理网络运维，而不是追查已经对用户和业务产生影响的问题。因此，IT 部门可以腾出曾经花费在救火模式上的时间，来应对未来的业务目标。
瞻博网络提供哪些 AIOps 解决方案？
瞻博网络是 AIOps 领域公认的领导者。我们的有线接入、无线接入和 SD-WAN 等解决方案都由 Mist AI 统一管理。这些 AIOps 解决方案可简化端到端故障排除、自我驱动型网络 (Self-Driving Network™) 运维以及客户端到云端的客户洞察体验。此外，Marvis 是业内首款人工智能驱动型虚拟网络助手，具有互动对话界面，可针对复杂问题提供简单明了的建议。所有这些工具 (Driven by Mist AI) 均可节省您的时间和金钱，同时充分发挥网络基础架构的价值。
