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本文摘要:普遍历史和流量数据类型的AIOps平台。

普遍历史和流量数据类型的AIOps平台。三是自由选择IT运营导向分析和机器学习四个阶段需要系统转型的工具。

因此,整理了Gartner最近发表的《AIOps平台市场指南》,帮助用户慢慢理解现在新兴的AIOps市场状况。主要找到AIOps在企业IT运营中的应用,其中更成熟的组织利用该技术为企业领导导人获得洞察力。AIOps技能和IT运营的成熟度是保证其缓慢构筑价值的罕见因素,数据质量成为更成熟期配置结构时的新挑战。

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企业使用AIOps平台,强化性能监测工具(APM)和网络性能检测和临床工具(NPMD)的应用。供应商制定了用于机械学习的战略,分析了IT运营在数量、种类、速度等方面面面临的数据挑战。与此同时,他们也在构建数据存储和人工智能实践中定制简化的能力。

定义AIOps平台利用大数据和机器学习,通过扩展性和对大幅增长的数据进行分析,超出了对所有主流IT运营商功能的反对。该平台反对多个数据源、数据收集方法和分析和展示技术。AIOps可以加强普遍的IT运营流程和任务,包括性能分析、异常检测、事件关联和分析、IT服务管理和自动化。

其核心功能包括:1.从多个数据源中获取数据2.数据分析:获取数据时的动态分析存储数据时的历史分析3.获取数据采访4.用于机械学习5.根据分析结果展开下一个操作者。(注意:分析是预测可能再次发生的事件,及时总结,确认引起当前系统不道德的根本原因。)市场分析到目前为止,很少有供应商能够获得全面整合的AIOps平台。但是,很多供应商获得了普遍可内置的AIOps功能。

为了更准确地描述市场发展和供应商的水平,Gartner将当前可用的AIOps功能分为数据管理和分析结果两个部分:数据提供和处理历史和流动数据管理-软件或设备允许数据提供、索引和存储日志数据、互联网数据、指标、文档数据,由此产生的数据库大部分是结构化或多结构化的,而存储的数据集中在高容量积累和高速变化的格式结构。这种历史数据管理功能可以称为大数据管理。

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为了协助IT运营商,这个工具必须以时间尺度表现人类感觉的数据,提供数据需要访问存储数据库。另外,必须跨越多个动态和历史数据流获得一贯的分析。

分析结果的基础和高级统计分析——单变量和多变量分析人群,还包括相关性、分类、分类和推测。模型的发现和预测自动化-用于上述一种或多种类型的历史数据和流动数据,引导可以从数据集中自身推测,但不会立即存在相关性的数学和结构模型。这些模式可以及时执行不同概率的事件预测。

发生异常检查-重新确认长期系统不道德,重新识别与长期系统不道德的偏差。确认根本原因-对自动化组件制作的相关网络进一步修相关网络进一步修改,以隔绝代表确实因果关系的依赖性,从而获得有效的干预。规定性建议-对问题开展归类,将其归类为未知的归类。

然后,挖掘以前的解决方案,分析这些解决方案的适用性,以优先级的形式作为变更使用。最后,这些用于闭环方法,用于后对其有效性进行投票。

流形-AIOps检测的相关模式,需要环绕提供的数据,构成流形。流形作为因果关系确认的一部分可以大大提高其准确性和有效性。发展方向在过去的20年里,人工智能技术间歇地影响着ITOM的发展,但AIOps平台只是这种影响的最近的比较。IT运营在承受成本减少的压力的同时,也减少了运营的复杂性。

关于后者,可以从数量、种类、速度三个维度进行定义:数量、IT基础设施和应用程序产生的数据量迅速增加(每年快速增加2~3倍)的种类,机械和人分解的数据种类更多,如指标、日志、网络现实数据(wire第二部分)、科学知识管理文件考虑到现代企业所需的洞察力,以上不同维度的运营复杂性给予的成本非常低。在处理大量、多样化和快速增长的数据时,现有的监控工具承受了很多压力。

更重要的是,监控工具将跨平台挖掘其他多种数据,尤其是用户的情感数据、业务交易数据、传感器遥测和各种系统日志,以获得更多的洞察力。因此,非IT团队,如业务leader和IT运营团队,对AIOps技术感兴趣。正如他们探索的标准化平台一样,其部署仅次于IT运营构建不同例时的AIOps平台的性能和成熟度。迄今为止,AIOps主要用于反对IT操作者的流程,监视或观察IT的基础结构、应用程序的表现和数字体验。

另外,无论是用机器学习删除事件管理环境中的重复数据,还是在APM中融合基于字节代码检测的分布追踪数据,分析应用程序的日志数据是合理的。AIOps平台扩大了需要提供的数据种类的范围。过去,供应商只反对获得日志数据,但现在数据种类已经扩展到互联网的现实数据。因此,考虑到供求方面的趋势和技术差异,Gartner预计今后5年内AIOps平台将成为AIOps功能,并不意味着将AIOps功能映射到APM、NPMD、ITIM等监视工具中。

与此同时,IT的组织也开始在DevOps环境中探索这种方式,预测部署前的潜在问题,监测潜在的安全问题。Gartner指出,AIOps将发展成双向解决方案,不仅可以获得数据进行分析,还可以根据分析启动操作者。这些操作者最有可能与其他ITOM/ITSM工具构建,并采用多种形式,包括警报问题分类配置管理数据库(CMDB)日志运营自动化应用程序发布选择AIOps工具在监视的四个阶段:数据收集、单体、分析、行动目前,一些企业用户利用开源技术开展数据采集,跨越APM作为AIOps监视功能的主要方式。监视工具和AIOps的争论才刚刚开始。

未来,APM主要应用于专用领域,AIOps限于更普遍的IT运营场景。未来随着市场的发展,Gartner仔细观察了AIOps功能的主要变化。一是获得与数据来源有关的AIOps平台的供应商转入市场。这些产品往往标准化,可以适应特别普遍的案例。

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二是具备重要组件,但数据来源有限的供应商,一般集中在一个域(如网络、终点系统、APM)。这些工具往往只有一组受限的用例,针对一些信息技术运营部门。第三,一些供应商现有的监控解决方案允许数据源在自己的监控产品中,或者扩展到有限的合作伙伴。

四是一些用户通过开源项目提供数据提供的工具、大数据平台、机器学习、可视化技术组装自己的AIOps平台,最后可以混合或提供多个供应商的组件。目前,AIOps不能代替APM、NPMD、ITIM、DEM以域为中心的监视工具吗?只是,这是一个误解。AIOps代替监视工具,无视,强化了分析能力和操作性的数据。以域为中心的监视工具之后不存在,为专家获得域数据提供、分析和可视化。

但是,数据在AIOps平台上花费时间,该平台将数据集中在一贯的跨域分析上。(从Gartner摘下原始文章,允许禁止发表。下一篇文章发表了注意事项。


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