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今天，管理 IT 作業意味著要處理比以往更大、更快、更互連的環境。傳統的監控和基於規則的系統已不足以保持服務穩定。
AIOps 將機器學習應用於即時系統訊號，並使用AI 代理更動態地推理事件，藉此重塑作業。
由於環境轉變難以預測，這種轉變可讓團隊從靜態監控轉變為更具適應性的回應。
什麼是 AIOps？
Artificial Intelligence for IT Operations (AIOps) 將機器學習和進階分析應用於作業資料，以管理 IT 系統的健康與效能，而不需依賴人工干預。
這個名詞是Gartner 在 2016 年首次提出，用來描述結合大資料和 AI 技術的平台，以自動化和強化關鍵 IT 作業流程 - 從事件關聯和異常偵測到根本原因分析和事件回應。
AIOps 平台不依賴靜態規則，而是觀察基礎結構和應用程式的即時訊號，以瞭解正常行為，並偵測偏離航道的情況。
較新的方法也結合了異常偵測模型與 AI 代理，共同將不同系統流程中的相關事件連結起來，透過更自然、動態的互動，協助團隊了解並解決作業問題。
關鍵 AIOps 概念
在我們深入討論之前，這裡有幾個關於 AIOps 系統運作方式的重要詞彙。
- 異常偵測：在系統行為中的意外偏差升級為可見事件之前，先將其識別出來。
- 事件關聯：連結不同系統和環境中的相關事件，以發現更廣泛的作業模式。
- 動態自動化：根據即時作業訊號而非靜態規則集觸發系統回應。
- AI 代理：專門針對事件資料進行推理並協助連結與回應工作流程的模型。
AIOps vs MLOps vs DevOps：主要差異說明
隨著自動化和資料驅動的工作流程在 IT 和軟體實務中越來越普遍，AIOps、MLOps 和 DevOps 等名詞也經常被一起提及。
它們的共同目標都是提高可靠性、可擴展性和回應能力，但它們在技術生命週期的不同部分運作。由於三者都涉及使用自動化來管理複雜性，因此很容易混淆它們的角色。
AIOps 如何運作？
AIOps 透過協助系統及早發現問題並自動回應，將機器學習帶入日常作業。
它會尋找異常行為、連結相關問題，並在不需要他人介入的情況下啟動回應。
為了說明這個流程，請想像一個情況：電子商務公司的結帳流程在高峰時段突然變慢。
步驟 1：提取並準備作業資料
為了及早發現結帳速度變慢，AIOps 平台會從網頁伺服器、API 和資料庫擷取即時指標。
它可清除並統一延遲資料、交易錯誤和系統日誌，以建立即時檢視，確保偵測模型有一致、可靠的訊號可供分析。
步驟 2：發現複雜系統中的異常現象
當流量達到峰值時，平台會偵測到與已學習基準相比的異常結帳回應時間。
AI 代理可在突破限制之前突顯這些異常現象，以便及早解決速度變慢的問題。
雖然代理程式只是 AIOpsstack中的一環，但這份建立 AI 代理程式的指南將解釋代理程式的結構，以跨訊號推理並做出決策。
有些平台會部署專為雲端基礎架構、網路或資料庫等領域訓練的垂直 AI 代理，以提高精確度。
步驟 3：跨環境連結事件
該平台將不斷上升的結帳延遲與同時進行的資料庫查詢延遲和網路封包損失聯繫起來。
AI 代理可透過推理相關訊號、重構整個事件，並辨識出速度變慢的原因是後端壓力擴散到整個系統，而不只是孤立的前端問題。
這些功能反映了AI 代理協調的一種形式，其中專門的模型共同建立事件景觀的整體觀點。
一個常見的例子是使用者遇到結帳錯誤，其根本原因可追溯至 AWS 實體故障，而非應用程式本身。
步驟 4：自動回應關鍵事件
一旦 AIOps 平台確認 AWS 實例故障正在影響結帳效能，它就會觸發預先定義的動作。
這可能包括自動調整結帳 API 或重新路由資料庫流量，以協助在全面停機前穩定平台。
步驟 5：持續模型學習與調整
解決方案傳回系統後，來自整個交換系統的作業回饋會重新訓練異常偵測模型。
這些回饋也有助於 AI 代理更有效地推理事件，並提供更好的自動回應決策。
這可讓 AIOps 平台更能及早發現異常、更精確地連結相關事件，並在環境持續演進時，觸發更有效的自動回應。
AIOps 使用個案
AIOps 不只是檢測異常或自動化內部工作流程，它還能在系統健康、網路管理、安全性、作業和規劃方面產生實質的影響。
監控系統健康並偵測事故
AIOps 可為團隊提供統一的基礎架構、應用程式和資料庫可視性。
它會突顯不穩定的早期跡象，例如 API 效能下降或後端應變，讓問題在升級為中斷之前就被發現，以免中斷使用者和關鍵服務。
優化網路效能
在監控突顯早期警示跡象的同時，AIOps 更進一步動態優化網路路徑，以維持在變化條件下的速度和可用性。
它有助於平衡節點間的負載、在緊張時期調整網路路由，以及優先處理關鍵應用程式流量，以盡量減少延遲並避免服務中斷。
- 動態平衡各節點的負載
- 在壓力下調整網路路由
- 優先處理關鍵應用程式流量
加強網路安全防禦
透過將作業與安全訊號相互關聯，AIOps 可揭露迴避傳統監控的隱藏威脅。
它可協助團隊偵測環境內部的橫向移動，並對新出現的攻擊模式做出更快速的回應。
預測資源和能力需求
除了管理即時系統健康之外，AIOps 還能協助團隊規劃未來的成長。
透過預測何時何地需要容量，可以更聰明地進行基礎結構擴充和長期資源規劃。
- 預測未來的運算、儲存和頻寬需求
- 支援基礎設施規劃和預算預測
AIOps 策略：入門清單
建立成功的 AIOps 策略不只是從部署自動化工具開始。
團隊需要強大的作業基礎、可靠的資料實務，以及對於 AI 驅動作業能做與不能做的現實期望。
1.集中系統監控和可觀測性資料
AIOps 需要完整、即時的系統檢視。將日誌、度量、追蹤和事件整合到單一的可觀察層。
監控涵蓋範圍的缺口或零散的工具會削弱模式識別與事件偵測。強化可觀察性可為 AIOps 平台提供提供精確洞察所需的訊號流。
2.標準化事件管理流程
如果沒有明確的升級路徑，AIOps 就無法有效地自動執行解決步驟，導致更多混亂和幻覺。
AIOps 可插入現有的事件管理，因此在加入自動化層級之前，穩定性和一致性至關重要。
3.建立高品質的作業資料流
AIOps 模型依賴即時、正規化的輸入來可靠地辨識異常。
團隊必須驗證擷取品質、標準化事件格式，並清理多餘或低價值的指標，以建立可信賴的作業資料基礎。
4.選擇部署的初始網域
在整個環境中啟動 AIOps 會造成不必要的複雜性而無法控制。
從網路監控、雲端基礎架構或應用程式健康等重點作業領域開始。
以包含的區域為目標，可以更快地調整模型、更容易測量早期結果，以及日後更平順的擴充。
5.使團隊符合實際的 AIOps 期望
AIOps 支援更快速的偵測、主動警示和更快速的事件分流。它不會取代人為判斷，也不會在沒有指導的情況下自動進行複雜的跨系統復原。
設定實際的期望可與作業團隊建立信任，並確保自動化可增強而非疏遠技術人員。
6.仔細評估 AIOps 解決方案
並非每個 AIOps 解決方案都同樣適合每個環境。評估應該著重於可觀察性整合、自動化的彈性以及實際作業的適應性。
雖然有一些 AIOps 認證，但平台知識和架構配合比正式證書更重要。選擇符合您的資料架構和系統需求的解決方案。
五大 AIOps 平台
選擇正確的 AIOps 平台可影響團隊回應系統問題的速度，以及規劃基礎結構成長的信心。
我們的目標不只是加快警報速度，而是在不產生新盲點的情況下，將自動化融入日常作業。
1.PagerDuty
PagerDuty 是一個 AIOps 平台，專注於即時事件回應、自動化和事件智慧。它連接了監控工具、可觀測性平台和待命團隊，以更快地偵測、診斷和回應問題。
它廣泛應用於AI 票單設定，其中警示會透過整合式 ITSM 工具 (如 Jira 或 ServiceNow) 自動產生並升級事件票單。
它使用 AI 驅動的事件關聯性來減少雜訊，並顯示關鍵事件。團隊可以設定自動化工作流程，以豐富警示、觸發行動，並根據嚴重性升級。
PagerDuty 支援與Slack、ServiceNow、Jira、Datadog 及 AWS CloudWatch 等工具的整合。它的事件協調、自適應學習模型和回應劇本可協助團隊主動管理事件。
主要特點：
- 即時事件關聯與降噪
- 使用運行簿和動態路由進行事件回應自動化
- 以 AI 為基礎的異常偵測與警報分類
- 與監控、票務和協作工具整合
定價：
- 免費計劃：適合小型團隊的基本事件管理
- 專業版：$21/使用者/月 - 增加隨叫隨到排程和警示群組功能
- 商業：$41/使用者/月 - 包含事件協調與自動化功能
- 企業級：針對大規模作業和進階合規性的客製定價
2.Botpress
Botpress 是一個無程式碼的 AI 代理平台，可協助團隊協調作業工作流程、自動化事件回應，以及跨環境管理基礎架構事件。
Botpress 代理可在Slack、Jira、GitHub Actions 和 Grafana Cloud 等工具之間觸發警示、開啟票單、升級問題和自動解決步驟 - 所有這些都可透過IntegrationHub 進行存取。
與依賴靜態管道的傳統監控堆疊不同，此平台可讓您使用 AI 代理根據即時系統狀況調整作業流程，這是現代AI 工作流程自動化環境的核心需求。
它可作為基礎結構作業的協調層，讓團隊直接從聊天環境管理升級、自動決策及控制系統動作。
主要特點：
- 代理、API 和事件工作流程的無程式碼建立工具
- Webhook 和 API 支援管道信號和事件觸發器
- 用於動態升級的記憶體和條件路由
- 跨內部和面向公眾的應用程式進行多渠道部署
定價：
- 免費方案：$0/月，AI 使用量為 $5
- Plus: $89/月 - 增加即時代理路由和流量測試功能
- 團隊：495 美元/月 - 用於 SSO、協作和存取控制
- 企業級：針對規模與合規性的客製定價
3.Splunk ITSI
Splunk IT Service Intelligence (ITSI) 是一個可觀察性和 AIOps 平台，可監控系統健康狀況、關聯事件，並預測複雜 IT 環境中的故障。
這些功能對於電信情境中的 AI 尤為珍貴，在這些情境中，即時訊號關聯對於維持大型網路的正常運作時間至關重要。
它使用機器學習驅動的分析來偵測異常、追蹤服務依存性，並根據業務影響排定事件的優先順序。ITSI 可將指標、日誌和軌跡整合為統一的檢視，讓團隊全面掌握系統效能。
ITSI 的預測分析有助於預測服務降級，而其事件關聯引擎則可降低警報雜訊，並顯示可採取行動的事件。
主要特點：
- 統一監控指標、日誌和軌跡
- 服務依賴性映射與健康評分
- 預測分析可及早偵測停電情況
- 透過事件關聯和聚類降低雜訊
定價：
- 根據資料擷取量和使用者需求自訂價格
- 通常作為 Splunk Cloud 或 Splunk Enterprise 部署的一部分出售
4.IBM Cloud Pak
IBM Cloud Pak for AIOps 是 IBM 開發的模組化 AI 驅動 IT 作業平台。它旨在協助作業團隊偵測、診斷和解決混合與多雲環境中的事件。
它以開放標準為基礎，是 IBM Cloud Pak 套件的一部分，利用可解釋的人工智慧和政策式自動化來減少警示疲勞、找出根本原因，並改善系統正常運作時間。
該平台可將相關警示分組、即時偵測異常情況，並使用執行簿和整合政策來指導解決方案。
它可與 ServiceNow、IBM Db2 和 Netcool/Impact 等工具連接，因此非常適合希望在不放棄現有投資的情況下，對作業stack 進行現代化的團隊。
主要特點：
- 智慧型警報關聯及根本原因偵測
- 即時異常偵測與雜訊抑制
- 有條件執行的政策驅動工作流程
- 與 ITSM 平台、可觀測性工具和 IBM 系統整合
定價：
- 根據部署規模自訂價格
5.Ignio
Digitate 的 Ignio 是一個 AIOps 平台，結合 AI、自動化和分析來偵測、診斷和修復 IT 作業問題。它透過學習系統行為和主動管理事故，專注於自主運作。
Ignio 的優勢在於其藍圖驅動的模型，可以映射系統、預測故障並啟動自我修復動作，而無需等待人工干預。
它支援與企業 IT 系統 (如 ServiceNow、AWS、Azure 及 SAP 環境) 的整合。
透過結合預測分析與自動化，Ignio 可協助團隊減少停機時間、最佳化資源使用，並在不增加開銷的情況下擴充作業規模。
主要特點：
- 透過學習到的系統模式進行自我修復的事件回應
- 動態依賴性對應和預測分析
- 日常作業自動化
- 與雲端、ERP 及服務管理平台整合
定價：未公開
立即部署 AIOps 工作流程
Botpress 可讓團隊大規模處理作業訊號、圍繞系統事件設定動態規則，以及調整回應，而無需重建靜態工作流程。
代理可即時記錄對話、解決方案和升級，協助團隊在新事件浮現時精進作業管道。
與 Jira、GitHub Actions、AWS 和 Grafana Cloud 的整合，讓Botpress 可以觸發更新、升級任務，並將指標直接拉入事件工作流程。
今天就開始建立- 這是免費的。
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