IT 運營人工智能 (AIOps) 雖然是 DevOps 領域的新手，但仍將繼續(xù)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(fā)公司具有很大的價值。已經(jīng)實施 AIOps 的公司在整體 IT 生產(chǎn)力方面取得了巨大的進步。軟件開發(fā)中流入的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(guī)定范圍內(nèi)處理數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)清理。毫無疑問，延遲會對軟件開發(fā)公司的整體生產(chǎn)力產(chǎn)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(chǎn)力并在最短的時間內(nèi)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(huán)境并在檢測到異常時發(fā)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(shù)據(jù)

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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。所有這些過程都在 DevOps 團隊可以根據(jù)數(shù)據(jù)做出有意義的決策時達到高潮。與傳統(tǒng)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(shù)據(jù)進行分類和分類，將 AIOps 與 DevOps 集成是一個游戲規(guī)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(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來構建和訓練模型。訓練數(shù)據(jù)是代表軟件環(huán)境正常狀態(tài)的大量數(shù)據(jù)。該模型對其進行分析并將其存儲在其內(nèi)存中，以顯示環(huán)境的外觀。這對異常檢測非常有幫助，因為一旦測試數(shù)據(jù)通過模型，模型就可以看到與標稱狀態(tài)的任何偏差并觸發(fā)警報。這讓 DevOps 團隊可以在最短的時間內(nèi)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(shù)據(jù)中學習并適應其流程來研究您的系統(tǒng)是如何工作的。這消除了開發(fā)人員編寫的代碼中的錯誤和異常，同時節(jié)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(chǎn)力。
• 數(shù)據(jù)分析：當 DevOps 團隊通過 ML 模型傳遞大量數(shù)據(jù)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?jīng)Q策。
• 連續(xù)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(xù)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(shù)據(jù)

這是 AIOps 的第二個支柱。要使 AIOps 使任何軟件開發(fā)公司受益，該公司必須擁有大數(shù)據(jù)。所謂大數(shù)據(jù)，是指大量的數(shù)據(jù)流入。由于現(xiàn)代應用程序產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈指數(shù)級增長，這現(xiàn)在是軟件開發(fā)中的一種正?，F(xiàn)象。這些數(shù)據(jù)大部分來自用戶的評論和反饋。大數(shù)據(jù)具有三個主要特征：

• Volume：系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)量應該非常大。這可能涉及由數(shù)百萬人記錄組成的 PB 或 EB 數(shù)據(jù)。
• 速度：數(shù)據(jù)流入的速率必須很高。這意味著每秒都會有大量的數(shù)據(jù)進入。
• 多樣性：數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)庫，并且需要清理和分類以使其有用。

如果數(shù)據(jù)不滿足三個 V，則它們不被視為大數(shù)據(jù)。機器學習和大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)管理

DevOps 工程師必須意識到這樣一個事實，即管理不善的數(shù)據(jù)總是會產(chǎn)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(shù)據(jù)進行適當?shù)那謇?、排序和分類。?zhí)行這些操作使瀏覽大型數(shù)據(jù)集的過程比您預期的更容易。

適當?shù)臄?shù)據(jù)安全

用戶數(shù)據(jù)的安全性是公司無法解決的問題，因為數(shù)據(jù)保護監(jiān)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(nèi)妥善保護數(shù)據(jù)，以避免數(shù)據(jù)泄露。這在將數(shù)據(jù)傳輸?shù)街С秩斯ぶ悄艿姆治銎脚_的過程中尤為重要。

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