IT 運營(yíng)人工智能 (AIOps) 雖然是 DevOps 領(lǐng)域的新手，但仍將繼續存在。這是 DevOps 的未來(lái)，未來(lái)就在我們身邊。AIOps 只是將人工智能注入到 DevOps 的實(shí)踐中。這種做法表明，它對許多軟件開(kāi)發(fā)公司具有很大的價(jià)值。已經(jīng)實(shí)施 AIOps 的公司在整體 IT 生產(chǎn)力方面取得了巨大的進(jìn)步。軟件開(kāi)發(fā)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(jìn)行處理。這可能包括一些清潔、分類(lèi)、分類(lèi)等。

AIOps 是關(guān)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(lái)說(shuō)似乎總是一項艱巨的任務(wù)。完成一項任務(wù)需要花費大量時(shí)間，例如數據清理。毫無(wú)疑問(wèn)，延遲會(huì )對軟件開(kāi)發(fā)公司的整體生產(chǎn)力產(chǎn)生負面影響，但可以通過(guò)在 DevOps 框架中實(shí)施人工智能來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。

AIOps 通過(guò)自動(dòng)化各種流程幫助 DevOps 團隊提高生產(chǎn)力并在最短的時(shí)間內解決困難的任務(wù)。例如，錯誤檢測耗時(shí)較少，因為人工智能可以研究正常的代碼環(huán)境并在檢測到異常時(shí)發(fā)出警報。事實(shí)上，人工智能對 DevOps 實(shí)踐有很大好處。

AIOps 的支柱

將人工智能集成到 DevOps 取決于兩個(gè)主要支柱，沒(méi)有這兩個(gè)支柱就不會(huì )存在 AIOps：

• 機器學(xué)習
• 大數據

我們將一個(gè)接一個(gè)地分解它們，以探索它們各自的含義。

機器學(xué)習

機器學(xué)習是人工智能的一個(gè)關(guān)鍵方面，主要專(zhuān)注于研究人類(lèi)行為，然后自行復制它們。它使用數據和計算機算法來(lái)模仿人類(lèi)的學(xué)習和行為方式，進(jìn)而改進(jìn)它們。在獲得解決任務(wù)的知識后部署時(shí)，它通常會(huì )比人類(lèi)更準確地輸出結果。

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

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

機器學(xué)習對 DevOps 的貢獻

以下是機器學(xué)習擴展 DevOps 實(shí)踐的一些方法：

• 異常檢測和糾正：帶有機器學(xué)習的 AIOps 傾向于通過(guò)從輸入數據中學(xué)習并適應其流程來(lái)研究您的系統是如何工作的。這消除了開(kāi)發(fā)人員編寫(xiě)的代碼中的錯誤和異常，同時(shí)節省了時(shí)間。想想團隊成員在檢查異常并解決它們之前完成任務(wù)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(chǎn)力。
• 數據分析：當 DevOps 團隊通過(guò) ML 模型傳遞大量數據時(shí)，該模型有助于清理、排序并將它們分組到類(lèi)中，以供進(jìn)一步?jīng)Q策。
• 連續工作流：即使 DevOps 團隊成員休息時(shí)，工作也不會(huì )停止。機器學(xué)習允許工作繼續進(jìn)行并且永不關(guān)閉。
• 預測和實(shí)施：基于訓練好的模型，機器學(xué)習可以預測任務(wù)的可能結果，并在沒(méi)有人工干預的情況下實(shí)施某些決策。

大數據

這是 AIOps 的第二個(gè)支柱。要使 AIOps 使任何軟件開(kāi)發(fā)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(chǎn)生的數據呈指數級增長(cháng)，這現在是軟件開(kāi)發(fā)中的一種正?，F象。這些數據大部分來(lái)自用戶(hù)的評論和反饋。大數據具有三個(gè)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(wàn)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(zhù)每秒都會(huì )有大量的數據進(jìn)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(huì )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(lèi)以使其有用。

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

實(shí)施 AIOps 的最佳實(shí)踐

充分利用 AIOps 需要 DevOps 工程師實(shí)施以下最佳實(shí)踐。

正確的數據管理

DevOps 工程師必須意識到這樣一個(gè)事實(shí)，即管理不善的數據總是會(huì )產(chǎn)生不希望的輸出并影響使用輸出時(shí)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(jìn)行適當的清理、排序和分類(lèi)。執行這些操作使瀏覽大型數據集的過(guò)程比您預期的更容易。

適當的數據安全

用戶(hù)數據的安全性是公司無(wú)法解決的問(wèn)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(guò)程中尤為重要。

適當的任務(wù)層次分配

這是工程師在實(shí)施 AIOps 時(shí)應遵守的另一個(gè)最佳實(shí)踐。它使團隊成員能夠輕松地了解所有任務(wù)并決定他們應該首先處理哪些任務(wù)?？紤]到這一點(diǎn)，DevOps 工程師應該將大型任務(wù)分解為較小的任務(wù)，并將這些任務(wù)的優(yōu)先級層次結構開(kāi)發(fā)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(wù)到期時(shí)通知開(kāi)發(fā)人員，誰(shuí)應該處理任務(wù)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(yíng)生產(chǎn)力的混合物。因此，DevOps 團隊應該尋找能夠改進(jìn)他們必須完成的任何任務(wù)的支持 AI 的 API。

結論

考慮擴大您的軟件開(kāi)發(fā)公司的 DevOps 實(shí)踐嗎？AIOps 是完美的策略。AIOps 可以為您提供在盡可能短的時(shí)間內提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)的超能力。收集了有關(guān) AIOps 的知識以及如何從實(shí)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。