IT 運營人工智能 (AIOps) 雖然是 DevOps 領域的新手，但仍將繼續存在。這是 DevOps 的未來，未來就在我們身邊。AIOps 只是將人工智能注入到 DevOps 的實踐中。這種做法表明，它對許多軟件開發公司具有很大的價值。已經實施 AIOps 的公司在整體 IT 生產力方面取得了巨大的進步。軟件開發中流入的數據量正在迅速增加，為了從中獲得有意義和可操作的信息，必須對數據進行處理。這可能包括一些清潔、分類、分類等。

AIOps 是關于什么的？

嘗試在 DevOps 的規定范圍內處理數據對于 DevOps 團隊成員來說似乎總是一項艱巨的任務。完成一項任務需要花費大量時間，例如數據清理。毫無疑問，延遲會對軟件開發公司的整體生產力產生負面影響，但可以通過在 DevOps 框架中實施人工智能來解決這個問題。

AIOps 通過自動化各種流程幫助 DevOps 團隊提高生產力并在最短的時間內解決困難的任務。例如，錯誤檢測耗時較少，因為人工智能可以研究正常的代碼環境并在檢測到異常時發出警報。事實上，人工智能對 DevOps 實踐有很大好處。

AIOps 的支柱

將人工智能集成到 DevOps 取決于兩個主要支柱，沒有這兩個支柱就不會存在 AIOps：

• 機器學習
• 大數據

我們將一個接一個地分解它們，以探索它們各自的含義。

機器學習

機器學習是人工智能的一個關鍵方面，主要專注于研究人類行為，然后自行復制它們。它使用數據和計算機算法來模仿人類的學習和行為方式，進而改進它們。在獲得解決任務的知識后部署時，它通常會比人類更準確地輸出結果。

更重要的是，機器學習是 AIOps 的一個方面，可以清理、排序和分類大量數據。所有這些過程都在 DevOps 團隊可以根據數據做出有意義的決策時達到高潮。與傳統的 DevOps 程序相比，團隊成員在進行推理之前必須花時間對他們收集的所有數據進行分類和分類，將 AIOps 與 DevOps 集成是一個游戲規則改變者。

機器學習通過構建模型來工作。首先，工程師使用一組稱為訓練數據的數據來構建和訓練模型。訓練數據是代表軟件環境正常狀態的大量數據。該模型對其進行分析并將其存儲在其內存中，以顯示環境的外觀。這對異常檢測非常有幫助，因為一旦測試數據通過模型，模型就可以看到與標稱狀態的任何偏差并觸發警報。這讓 DevOps 團隊可以在最短的時間內知道存在問題。

機器學習對 DevOps 的貢獻

以下是機器學習擴展 DevOps 實踐的一些方法：

• 異常檢測和糾正：帶有機器學習的 AIOps 傾向于通過從輸入數據中學習并適應其流程來研究您的系統是如何工作的。這消除了開發人員編寫的代碼中的錯誤和異常，同時節省了時間。想想團隊成員在檢查異常并解決它們之前完成任務的正常做法。然后他們在每次修復后重復相同的步驟以檢查異常情況。這很乏味并且扼殺了生產力。
• 數據分析：當 DevOps 團隊通過 ML 模型傳遞大量數據時，該模型有助于清理、排序并將它們分組到類中，以供進一步決策。
• 連續工作流：即使 DevOps 團隊成員休息時，工作也不會停止。機器學習允許工作繼續進行并且永不關閉。
• 預測和實施：基于訓練好的模型，機器學習可以預測任務的可能結果，并在沒有人工干預的情況下實施某些決策。

大數據

這是 AIOps 的第二個支柱。要使 AIOps 使任何軟件開發公司受益，該公司必須擁有大數據。所謂大數據，是指大量的數據流入。由于現代應用程序產生的數據呈指數級增長，這現在是軟件開發中的一種正常現象。這些數據大部分來自用戶的評論和反饋。大數據具有三個主要特征：

• Volume：系統處理的數據量應該非常大。這可能涉及由數百萬人記錄組成的 PB 或 EB 數據。
• 速度：數據流入的速率必須很高。這意味著每秒都會有大量的數據進入。
• 多樣性：數據流入可以是結構化的也可以是非結構化的，并且會是多樣化的。它可以是文本消息、圖像或視頻。它可能適合也可能不適合數據庫，并且需要清理和分類以使其有用。

如果數據不滿足三個 V，則它們不被視為大數據。機器學習和大數據是 AIOps 運行的支柱。

實施 AIOps 的最佳實踐

充分利用 AIOps 需要 DevOps 工程師實施以下最佳實踐。

正確的數據管理

DevOps 工程師必須意識到這樣一個事實，即管理不善的數據總是會產生不希望的輸出并影響使用輸出時做出的決策。為了獲得一流的結果，DevOps 工程師應確保對收集的數據進行適當的清理、排序和分類。執行這些操作使瀏覽大型數據集的過程比您預期的更容易。

適當的數據安全

用戶數據的安全性是公司無法解決的問題，因為數據保護監管機構可以處以罰款。因此，DevOps 團隊必須確保他們在其控制范圍內妥善保護數據，以避免數據泄露。這在將數據傳輸到支持人工智能的分析平臺的過程中尤為重要。

適當的任務層次分配

這是工程師在實施 AIOps 時應遵守的另一個最佳實踐。它使團隊成員能夠輕松地了解所有任務并決定他們應該首先處理哪些任務。考慮到這一點，DevOps 工程師應該將大型任務分解為較小的任務，并將這些任務的優先級層次結構開發到 ML 模型中。然后 ML 從那里獲取它并完成其余的工作。例如，ML 在任務到期時通知開發人員，誰應該處理任務等等。

正確使用可用的 AI API

AIOps 是人工智能可以提供的任何提高 IT 運營生產力的混合物。因此，DevOps 團隊應該尋找能夠改進他們必須完成的任何任務的支持 AI 的 API。

結論

考慮擴大您的軟件開發公司的 DevOps 實踐嗎？AIOps 是完美的策略。AIOps 可以為您提供在盡可能短的時間內提供優質服務的超能力。收集了有關 AIOps 的知識以及如何從實施中獲得最大收益后，下一步是熟悉最能幫助您將 AI 集成到日常 DevOps 例程中的 AIOps 平臺。