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高德平台:准备数据,为AIOps做准备

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根据Mordor intelligence的数据,用于IT运营的人工智能(AIOps)市场将从2020年的135亿美元增长到2026年的400多亿美元。这种巨大的增长揭示了持续可用性的重要性,或者确保企业的关键应用程序和服务始终处于运行状态并运行良好。高德注册替代数据的安全性,由于替代数据来自其他地方,而不是公司或个人,因此就算被泄露也不是什么大问题。如果您拥有个人高德注册数据,则始终有遭受破坏的危险。
 
实现高可用性已经成为绝对的商业需求——只要问问Slack或Facebook,当服务宕机时会发生什么。停机可能会导致企业损失收入(有时高达每小时数百万美元),中断内部运营并损害客户忠诚度。高德代理注册不适用于所有情况。仅仅拥有替代数据并不意味着它就可以货币化-高德代理数据必须对主题专家是可访问的并且有价值。
 
但是,尽管保持可用性至关重要,但在我们复杂的分布式IT生态系统中避免服务中断也非常困难。也就是说,没有合适的工具是很困难的。高德平台在个人电脑方面占有很大的份额,其收入的四分之三以上都来自该公司,并且最近已使其高德平台智能手机业务重新恢复盈利。
 
这就是AIOps的战略运用可以发挥作用的地方。下一代AIOps解决方案可以帮助DevOps和站点可靠性工程(SRE)团队提高服务可靠性,方法是在事故生命周期的早期发现潜在问题,防止其影响业务。一个良好实现的工具可以通过确定谁应该响应,为团队提供确定正确行动路线的环境,并识别模式以确保这些问题不再发生,从而简化事件响应。
 
通过保证更少的停机时间和更多的业务连续性,AIOps正迅速成为现代企业不可或缺的解决方案。但有一个相当大的警告:成功的结果取决于良好的数据。
 
垃圾输入,垃圾输出
 
成功的AIOps结果与失败的结果之间的区别在于工具的设置和实现。有些人希望他们可以购买一个AIOps解决方案,将数据扔给技术,然后它就神奇地工作了。现实情况是:技术团队需要协调AIOps解决方案——以及所有人工智能驱动的技术——才能产生成功的业务成果。
 
最好的结果通常发生在AIOps提供商帮助客户在实现工具之前创建一个AIOps策略的时候。是什么问题?预算是多少?这项技术如何解决当前的问题?
 
在许多情况下,AIOps供应商帮助客户编排技术来解决他们的特定问题。它们可以帮助技术团队理解好数据和坏数据之间的区别,选择正确的数据并设定预期。
 
如果实施正确,AIOps可以帮助DevOps和SRE团队自信地解决事件,为更高价值的任务节省时间。如果执行步履蹒跚,那么,人们将会发现“垃圾流入,垃圾流出”这句古老格言背后的真理。
 
需要多少数据?
 
成功的人工智能驱动成果通常与企业范围内数十亿美元的项目和大数据有关。现实情况是,大多数现代企业都会产生大量数据,以便从采用AIOps中获益。公司本身也不需要特别大。只要AIOps工具能够访问高质量的数据,所需的数据量就很低。
 
例如,与我合作过的最活跃的AIOps客户之一,也拥有一个最小的技术团队。需要说明的是,该客户应用了现代的DevOps实践,通过将每个手工流程自动化,消除了繁琐的工作,并因此保持了一个苗条的IT部门。但结果是,完全实现的AIOps解决方案在幕后做了很多繁重的工作,取得了惊人的成功。
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