В нашем последнем соответствующем блоге мы говорили о футуристических AIOps и их множестве возможностей в сообществе DevOps. Напомним, что AIOps или алгоритмические ИТ-операции относятся к решениям, которые используют искусственный интеллект и машинное обучение для автоматизации задач и процессов, что в конечном итоге сведет к минимуму необходимое вмешательство человека. Этот блог заглянет под капот, чтобы изучить актуальность AIOps в мире ИТ сегодня.
Потребность в AIOps возникает из-за концепции упреждающего уклонения от пожаров в последнюю минуту с помощью самообучающихся прогностических решений, основанных на концепциях машинного обучения. Новые ИТ-среды становятся все более сложными из-за популярного внедрения инфраструктуры IaaS, PaaS и SaaS, основанной на вездесущей облачной технологии. Однако это также означает, что большая часть времени, усилий и ресурсов тратится на мониторинг и устранение неполадок. Это опасно реактивная позиция для любой компании. AIOps выступает за использование устойчивых к изменениям алгоритмов для устранения повторяющихся проблем и использования огромного объема сгенерированных операционных данных для получения выгодной информации о бизнесе. Это освобождает команды от повседневных задач и тратит больше времени на активные важные задачи.
"Читать далее…."
