當IT運營在網際網路鉅變中左突右奔的掙扎時，AIOps可是一股清流洗淨鉛華？若你身在其中，一定能感受到IT運營面臨的巨大變化和挑戰。

隨著數字化程序的加快，企業越來越將應用程式視為其業務的關鍵元件，監控應用程式以及使用者體驗對於IT和業務領導者而言變得至關重要；同時，隨著雲、微服務、容器等技術的普及，應用程式體系結構變得更加模組化、分散式化和動態化，使監控應用程式的執行狀況和效能的監控變得更加複雜。IT運營為順應這些發展和變化，必須加強對應用程式效能的監控分析和自動化的能力，從而提高IT運營的敏捷性。AIOps已然成了輔助企業IT運營的不二法寶，其期望採用AI技術來建立資料之間相關性以及進行預測性分析，自動識別海量資料中的模式，通過AIOps演算法和技術能夠從收集的資料中獲得更深刻的洞察力。

揭開AIOps的神祕面紗 看起來很美

AIOps技術平臺是結合大資料和機器學習或深度學習功能的軟體系統，以增強和部分取代廣泛的IT運營流程和任務，包括可用性和效能監控，事件關聯和分析，IT服務管理和自動化，它們的核心功能是從各種資源中跨域提取並存儲資料，提供對資料的訪問，並在資料提取點和儲存點啟用資料分析。

AIOps通過將監控和分析與自動化流程緊密結合，收集大量資料並進行內聚性分析，在資料本身中尋找模式、異常和因果關係，促進IT運營自動化並提高靈活性，最大限度地減少特定領域團隊和資料之間的孤島。基於海量的資料和優秀的演算法，機器學習做出的判斷更加高效和準確，全面了解數字業務的使用者體驗，持續獲取洞察，從而更智慧高效的支援數字化業務。

AIOps強大的能力對IT運營團隊來說有著天然的吸引力，好像一旦擁有就能橫掃眼前的一切問題和困擾。但當理想照進現實，我們發現，如果沒有堅實的資料基礎，AIOps將成為空中樓閣，可望而不可及。

巧婦難為無米之炊，AIOps無法一蹴而就

AIOps作為IT運營當下的最美好目標，未來勢必加速智慧化運維在企業中的應用。但現實是AIOps目前在絕大多數企業和專業服務產商都還只處於初期設想階段，實際應用仍然非常基礎，主要落地場景還是集中在較容易實現的基線預測及智慧預警，AIOps仍任重道遠：

首先，企業要實現AIOps前提是必須建立起全面獲取IT資料的能力，但現在看來很多企業還並未建立起完善的資料收集和監控體系，AIOps實現所依賴的資料集仍然極為有限，資料來源主要包括但不限於日誌，指標和事件等。

IT特定領域的監控主要包括數字體驗監控、應用效能監控、網路監控、IT基礎設施監控（如下圖），他們是AIOps的基礎資料來源，負責將系統全棧資料來源源不斷的輸送給AIOps平臺，共同為AIOps提供資料資產，以進行整合的更高級別的分析和洞察。如果沒有這些大資料的支援，AIOps則是無源之水，理想豐滿，現實骨感。

其次，即使一些企業率先看到了大資料採集的價值，但現狀卻是不同域的IT監控工具被部署為孤立的解決方案，可滿足IT運營中的特定團隊需求，但彼此形成資料孤島，固有的企業文化和組織架構制約資料融合，無法形成匯聚之力。如何開啟通過AIOps的道道閘門，打破資料孤島，建立資料資產的統一管理倉庫，是很多企業需要進一步去思考和解決的問題。

另外，AIOps綜合了多領域領先的技術和理念，目前很多企業都沒有儲備或發展大資料分析、AI方面的專業人才，特別是當結果表明需要在程式碼級別進行干預以防止中斷或從中斷中恢復時，能夠解釋這些平臺產生的結果並加以分析的人才，顯得尤為重要。

所以，我們需要一邊懷揣著夢想，一邊把最基本的事情先做好。AIOps不是一個跳躍式發展的過程，而是一個長期演進的系統。以終為始，有先見之明的企業在籌劃AIOps時選擇IT資料服務商都特別關注服務商的三大能力，即：

一．採集資料以及大資料處理的能力：為企業建立全面的IT資料倉庫；

二．機器學習和智慧演算法的能力：實現IT運營自動化，獲得洞察力；

三．融合不同資料平臺的能力：打破資料孤島，實現資料融合。

所謂不積跬步無以至千里，要想一步步實現AIOps，就從構建堅實的資料資產開始吧，那是通向AIOps的必經之路。

博睿資料作為中國APM技術領導者，10餘年來一直在IT大資料方面深耕，以“資料為本，賦能商業”為公司理念，為企業提供APM、NPM、DEM等跨域資料採集，為企業建立視覺化的全業務鏈效能管理體系，保障全部層級問題被快速發現和定位，幫助企業全面掌握應用效能對業務的影響，提升IT系統對數字化業務的支撐效率及品質，降低損失，提升使用者體驗。“讓每一家企業都能享受IT運營資料的價值”為願景，為企業實現智慧運營提供最強大腦！