IT 運(yùn)營人工智能 (AIOps) 雖然是 DevOps 領(lǐng)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(shí)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(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(jìn)行處理。這可能包括一些清潔、分類、分類等。

AIOps 是關(guān)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(tuán)隊(duì)成員來說似乎總是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。完成一項(xiàng)任務(wù)需要花費(fèi)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(fù)面影響，但可以通過在 DevOps 框架中實(shí)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(tuán)隊(duì)提高生產(chǎn)力并在最短的時間內(nèi)解決困難的任務(wù)。例如，錯誤檢測耗時較少，因?yàn)槿斯ぶ悄芸梢匝芯空５拇a環(huán)境并在檢測到異常時發(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 取決于兩個主要支柱，沒有這兩個支柱就不會存在 AIOps：

• 機(jī)器學(xué)習(xí)
• 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(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個關(guān)鍵方面，主要專注于研究人類行為，然后自行復(fù)制它們。它使用數(shù)據(jù)和計算機(jī)算法來模仿人類的學(xué)習(xí)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，它通常會比人類更準(zhǔn)確地輸出結(jié)果。

更重要的是，機(jī)器學(xué)習(xí)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(tuán)隊(duì)可以根據(jù)數(shù)據(jù)做出有意義的決策時達(dá)到高潮。與傳統(tǒng)的 DevOps 程序相比，團(tuán)隊(duì)成員在進(jìn)行推理之前必須花時間對他們收集的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和分類，將 AIOps 與 DevOps 集成是一個游戲規(guī)則改變者。

機(jī)器學(xué)習(xí)通過構(gòu)建模型來工作。首先，工程師使用一組稱為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)來構(gòu)建和訓(xùn)練模型。訓(xùn)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(jìn)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?yàn)橐坏y試數(shù)據(jù)通過模型，模型就可以看到與標(biāo)稱狀態(tài)的任何偏差并觸發(fā)警報。這讓 DevOps 團(tuán)隊(duì)可以在最短的時間內(nèi)知道存在問題。

機(jī)器學(xué)習(xí)對 DevOps 的貢獻(xiàn)

以下是機(jī)器學(xué)習(xí)擴(kuò)展 DevOps 實(shí)踐的一些方法：

• 異常檢測和糾正：帶有機(jī)器學(xué)習(xí)的 AIOps 傾向于通過從輸入數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并適應(yīng)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(tuán)隊(duì)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(fù)后重復(fù)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(dāng) DevOps 團(tuán)隊(duì)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(jìn)一步?jīng)Q策。
• 連續(xù)工作流：即使 DevOps 團(tuán)隊(duì)成員休息時，工作也不會停止。機(jī)器學(xué)習(xí)允許工作繼續(xù)進(jìn)行并且永不關(guān)閉。
• 預(yù)測和實(shí)施：基于訓(xùn)練好的模型，機(jī)器學(xué)習(xí)可以預(yù)測任務(wù)的可能結(jié)果，并在沒有人工干預(yù)的情況下實(shí)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(yīng)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(yīng)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(jìn)入。
• 多樣性：數(shù)據(jù)流入可以是結(jié)構(gòu)化的也可以是非結(jié)構(gòu)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(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)是 AIOps 運(yùn)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(shù)據(jù)管理

DevOps 工程師必須意識到這樣一個事實(shí)，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(jié)果，DevOps 工程師應(yīng)確保對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?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(yù)期的更容易。

適當(dāng)?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?yàn)閿?shù)據(jù)保護(hù)監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以處以罰款。因此，DevOps 團(tuán)隊(duì)必須確保他們在其控制范圍內(nèi)妥善保護(hù)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。

適當(dāng)?shù)娜蝿?wù)層次分配

這是工程師在實(shí)施 AIOps 時應(yīng)遵守的另一個最佳實(shí)踐。它使團(tuán)隊(duì)成員能夠輕松地了解所有任務(wù)并決定他們應(yīng)該首先處理哪些任務(wù)?？紤]到這一點(diǎn)，DevOps 工程師應(yīng)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(jié)構(gòu)開發(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)到期時通知開發(fā)人員，誰應(yīng)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(yùn)營生產(chǎn)力的混合物。因此，DevOps 團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)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(jié)論

考慮擴(kuò)大您的軟件開發(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間內(nèi)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。