基礎設施和網絡問題必須以迅雷不及掩耳的速度得到解決；最理想的情況是在最終用戶或客戶甚至不知道有問題之前。越來越多的經濟和社會領域的數字化加速，使事件管理變得更加緊迫和相關。

然而，即使現代應用程序更能響應客戶的需求，它們也需要快速部署更新，這會給基礎設施的可靠性帶來壓力，引發性能問題，甚至導致數字服務中斷。

擁有正確的工具來處理事件響應是管理基礎設施可靠性的關鍵。對于站點可靠性工程師（SREs）和其他人來說，許多云本地方法過于復雜，無法完全理解。他們當然需要更大的知名度，但也需要有能力判斷優先事項，并迅速確定和解決問題。

這就是AIOPs正在成為一種常見方法的地方，特別是當必須管理的軟件和基礎設施產業增長如此迅速和廣泛的時候。AIOps為團隊提供了所需的額外安全性，在他們將自己轉變為更大、更難克服的問題之前，自動檢測他們環境中的異常情況。

值得注意的是，AIOPs作為一種站點可靠性工程工具更為有效，因為應用程序和基礎設施正在迅速發展。當有大量的、不斷擴展的性能數據可供使用時，它會以最佳狀態運行。這些數據可以包括觀察數據和參與數據，以及來自第三方工具的數據。為了幫助團隊識別和診斷問題，算法和機器學習工具隨后應用于整個數據，以增加關于正在發生的事情的智能，并幫助更有效地自動化如何管理事件。

在現實世界中，AIOP至少有五種應用方式：

1.檢測事件

這是AIOps擴展工具箱的主要用例，這樣團隊就可以更快地發現問題。人工智能和機器學習自動地開始顯現并理解異常，然后將這種學習應用于系統和基礎設施的觀察。這里學到的知識可以推動一種主動的方法，發現早期預警信號，從而幫助團隊在客戶發現任何問題之前就意識到問題。

2.降低和切斷噪音

警覺疲勞是事故反應中的一個主要問題。一連串的警報使團隊對所有警報都變得麻木，即使它們是關鍵的。理想情況下，需要抑制低優先級警報和相互關聯的組警報。AIOps可以關聯、抑制和優先處理警報，結束警報疲勞的痛苦，使團隊能夠加倍處理對可靠性最具威脅的問題。

3.把它放到上下文中去

事件是混亂的，快速移動的野獸。信息過載會讓團隊迷失方向。他們需要一個指南來提供背景，從而為他們指明正確的方向。AIOps可以自動映射正在發生的事情，并且可以提供對事件的全面理解。語境不僅對理解事件，而且對解決事件都是非常寶貴的。

4.變得越來越聰明

AIOps是一個不斷發展的工具，它總是在不斷改進。過去的經驗、當前的使用情況和用戶反饋創造了優秀的數據，AIOps可以在這些數據上進行培訓，幫助識別和防止類似于歷史問題的問題。隨著信息的不斷豐富，模型變得更加智能，并提供定制的關聯、見解和建議。

5.整合數據，整合團隊

任何來源的事件數據都會與當前的事件管理工具和工作流集成。你得到的數據越多，你的機器學習模型就越訓練有素，產生的結果就越有針對性和實用性。AIOps解決方案接收數據，用上下文豐富數據，并向相關團隊或響應者發送通知，所有這些都是團隊已經在使用的事件管理工具。這樣，團隊就不會浪費在工具之間切換的關鍵時間。

對于那些還沒有開始應用AIOP的組織來說，這聽起來可能是一項非常艱難的工作，老實說，還有一條學習曲線需要提升。然而，啟動AIOps有一些行之有效的步驟。

首先，考慮什么是最適合的用例。這樣就可以從中學習、測試和成長。

第二，對正在做的事情保持透明。人們抗拒改變，需要花點精力去揭開AIOps的神秘面紗。

最后，準備好讓人工智能和機器學習影響IT操作。依賴AIOps的組織越來越多，這項技術將很快成為主流。
編輯：lyn