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ag平台_AIOps平台的常见历史和流式数据类型。第三,自由选择IT运营导向分析和机器学习四个阶段需要系统化变更的工具。

所以,Gartner最近发布的(微信官方账号:)编译《AIOps平台市场指南》,帮助用户慢慢了解当前新兴的AIOps市场。主要是发现AIOps在企业IT运营中的应用逐渐加强,一些比较成熟的组织利用这一技术为企业领导获取洞察力。AIOps技能和IT运营成熟度是保证其慢建价值的稀有因素。

此外,当在更成熟的阶段部署架构时,数据质量成为新的挑战。企业使用AIOps平台来加强其在性能监控工具(APM)和网络性能测试和临床工具(NPMD)中的应用。然后,供应商制定机器学习策略,分析信息技术运营在数量、类型和速度方面遇到的数据挑战。同首页时,他们还在数据存储和人工智能实践中建立自定义简化的能力。

定义AIOps平台使用大数据和机器学习,扩展可扩展性,对大幅快速增长的数据进行分析,以克服对所有主流IT运营商功能的对立。该平台反对同时用于多个数据源、数据收集方法、分析和呈现技术。AIOps可以加强一般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。

其核心功能还包括:1。从多个数据源获取数据;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。获取数据访谈4。用于机器学习5。

根据分析结果开发下一个操作员。(注:分析用于预测可能再次发生的事件,并及时总结,以确认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、集成的AIOps平台。然而,许多供应商已经获得了通用的并且可以内置的AIOps功能。

为了更准确地描述市场发展和供应商水平,Gartner将目前可用的AIOps功能分为两部分:数据供应和处置历史以及流数据管理。——软件或设备允许日志数据、互联网数据、指示器和文档数据的数据供应、索引和存储。

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产生的大多数数据库是所谓的结构化或多结构化的,而存储的数据集是以高容量积累并以高速变化的格式构建的。这个历史数据管理功能可以称为“大数据管理”。为了获得IT操作人员的帮助,这个工具必须在时间尺度上呈现人类感官的数据,并且必须提供数据和访问存储数据库。此外,它必须获得跨多个动态和历史数据流的一致分析。

分析结果基础和高级统计分析——个单变量和多变量分析组,包括相关性、聚类、分类和推测。模式发现和预测自动化——用于上述一种或多种类型的历史数据或流数据,以便导致可以从数据集本身推断的数学或结构模式,但是没有直接的相关性。这些模型可以用来预测时间上不同概率的事件。

在异常检测——的情况下,确认系统长时间不道德,然后区分与系统长时间不道德的偏离。确认根本原因——进一步修改由模式发现和预测自动化组件创建的相关网络,以隔离表示确切因果关系的依赖关系,从而获得有效干预。说明性建议——将问题分为未知类别。

然后,挖掘出之前的解决方案,分析这些解决方案的适用性,并以优先级的形式作为变更。最后,这些将用于闭环方法,使用后,我们将对其有效性进行投票。歧管——必须围绕AIOps检测到的相关和可操作模式提供的数据,这构成了一个歧管。

作为因果关系确认的一部分,流形可以大大提高其准确性和有效性。
发展方向在过去的二十年里,人工智能技术断断续续地影响着ITOM的发展,而AIOps平台只是这种影响的最近比较。IT运营一方面承受着成本降低的压力,同时也降低了运营的复杂度。

关于后者,IT可以从三个维度来定义:数量、类型、速度:IT基础设施和应用生成的数据量在快速增长(每年快速增长2到3倍);类型,机器和人分解的数据类型较多,如指标、日志、导线数据、科学知识管理文档等;由于使用云原生或其他架构,数据分解速度大大提高,IT架构也在发生很大变化。考虑到现代企业所需要的洞察力,上述不同维度的运营复杂度所带来的成本是非常低的。

现有的监控工具在处理大量多样化和快速增长的数据时承受着巨大的压力。更重要的是,监控工具会跨平台挖掘出其他种类的数据,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的日志,从而获得更多的洞察。

因此,非IT团队,如业务领导和IT运营团队,对AIOps技术越来越感兴趣。就像他们探索标准化平台一样,其部署中的第二个唯一问题在于当IT运营构建不同用例时,AIOps平台的性能和成熟度。到目前为止,AIOps主要用作反IT操作员流程,以监控或观察IT基础架构、应用程序演示或数字体验。

此外,在事件管理环境中使用机器学习去除重复数据,或者在APM中融合基于字节码检测的分布式跟踪数据来分析应用日志数据也是合理的。AIOps平台扩展了它需要提供的数据类型的范围。以前供应商只反对获取日志数据,现在数据类型已经扩展到互联网上的真实数据。

因此,考虑到供求趋势和技术差异,高德纳预测,在未来五年内,航空运营平台将成为交付航空运营功能的一种特别常见的形式,而不是将航空运营功能映射到APM、NPMD和ITIM等监控工具。与此同时,IT组织开始在DevOps环境中探索这种方式,以在部署前预测潜在的问题,并监控潜在的安全问题。

Gartner指出,AIOps将演变为双向解决方案,不仅可以获取数据进行分析,还可以根据分析启动运营商。这些运营商很可能是用其他ITOM/ITSM工具搭建的,会采用多种形式,包括:告警问题分类配置管理数据库(CMDB)、日志运营自动化应用发布、歌曲精选、AIOps工具处于数据采集、单体、分析、动作四个阶段的监控,具有数据单体和分析的核心功能。目前,一些企业用户使用开源技术进行数据收集,这种技术跨越了APM,在AIOps中作为监控功能的主要方式。

可见关于监控工具和AIOps的争论才刚刚开始。未来APM将主要用于特殊领域,而AIOps将仅限于更一般的IT运营场景。未来随着市场的发展,高德纳也仔细观察了AIOps功能的一些重大变化:一是收购数据源涉及的AIOps平台的供应商变成了市场。

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这些产品通常是标准化的,可以用于特别常见的情况。第二,关键组件但数据源有限的供应商一般集中在一个领域(比如网络、端点系统、APM)。这些工具往往只有有限的一组用例,针对的是一些IT运营部门。

第三,一些供应商现有的监控解决方案允许在他们自己的监控产品中使用数据源,或者将其扩展到有限的合作伙伴。第四,一些用户需要通过开源项目提供数据提供工具、大数据平台、机器学习和可视化技术来组装自己的AIOps平台,最终可以混合或给出多个供应商的组件。目前市场上没有声音:AIOps不会取代APM、NPMD、ITIM、DEM等以领域为中心的监控工具吗?然而,这是一种误解。

AIOps将取代监控工具,但忽略它。它增强了分析能力和高度可操作性的数据。

以领域为中心的监控工具将不再存在,为专家提供、分析和可视化数据以获得他们的领域。然而,数据将被转移到AIOps平台,这被视为将数据集中到连贯的跨域分析的功能。(节选自高德纳)原创文章,允许禁止发表。

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