在当今数字化的时代，企业IT基础设施和应用程序规模不断扩大，面临着日益复杂的挑战。在这种情况下，AIOps人工智能运维成为解决企业IT运维困境的智能利器。AIOps与可观测性密切相关，可观测性是实现AIOps的基础。通过收集、监视和理解系统数据，AIOps能够自动化运维任务、实时监控系统状态、预测潜在问题，从而提高效率和稳定性。AIOps尤其适用于IT运维部门，这是一个迫切需要此类技术的群体。随着AIOps的应用，IT运维团队能够更快速地识别和解决问题，提高系统的稳定性和性能，从而为企业的数字化转型和业务发展提供有力支持。
一、什么是AIOps？
Artificial Intelligence for IT Operations（AIOps，IT 智能运维）是指结合大数据和 Machine Learning，将包括异常检测、事件关联以及运营数据采集和处理在内的 IT 流程实现自动化。借助 AIOps，团队能够大幅减少大规模检测、了解、调查和解决事件所需的时间和精力。进而，在故障排查期间节省时间便可让 IT 团队将更多精力投入到更有价值的任务和项目上。
在实践中，实施 AIOps 解决方案的组织利用大数据 （BD）和机器学习（ML）功能来加速、自动化和简化 与保持系统性能高效、可靠运行 相关的所有任务。
二、AIOps的起源和新发展
术语“AIOps”是由Gartner在2016年创造的，最初用于描述一个新兴的行业类别，旨在使用ML（机器学习）来解决“运维超大规模云基础设施”所产生的问题。 AIOps 作为一种实践与前面的 ITOA（IT 运维分析）密切相关。ITOA单独利用大数据分析，而AIOps是使用ML和AI的实践的演进。
AIOps是将人工智能应用于IT运维的实践。在整个实践中，AIOps利用大数据和机器学习技术，来解决超大规模云计算技术设施的运维问题，加速自动化、简化运维，并保持系统的高效和可靠运行。AIOps是应用于IT运维的人工智能，而不是运维一个人工智能系统。
AIOps最近五年的技术突破主要在云计算环境中发生，这个环境相对标准，但动态量非常大，促使了一系列新技术的涌现。与ITOA利用大数据分析不同，AIOps更强调机器学习和AI算法的应用。
三、AIOps与可观测性的关系
OEA（Observe, Engage, Automation）闭环，第一步是观测（Observe），这包括监控和实时全量信息的采集，建立可观测性。第二步是介入（Engage），与完全通过人工处理不同，强调介入自动化措施，例如Chatbox机器人或自动化脚本处理。在故障发生时，如果没有突破服务水平目标（SLO），可以通过机器自动处理，而突破了SLO的情况可能需要人工介入更好地解决问题。第三步是行动（Automation），解决问题的过程，包括自动化脚本、故障自愈和人工处理，形成一个闭环，最终回到可观测性。
国际上已经统一认识到，可观测性是AIOps的第一步，而且可观测性是AIOps的基础与关键。可观测性对于根因定位与数据获取都至关重要。与监控不同，可观测性强调对系统内在信息的客观了解。可观测性能够解决90%的根因定位，而AI可以处理剩下的10%。AIOps需要大量的数据，数据最好的来源是可观测性，而传统的监控方法可能无法提供足够的数据。
四、哪些群体迫切需要AIOps？
AIOps对三类人群是特别重要的，分别是SRE团队、开发团队和DevOps团队。
（1）SRE团队：
高优先级告警、系统可用性提升、性能预测以及相关事件。
（2）开发团队：
缺陷定位、减少的日志量和应用程序性能预测。
（3）DevOps团队：
DORA指标、错误预算消耗率、预测等。
五、雅菲奥朗AIOps认证培训
AIOps是指将人工智能（AI）技术应用于IT运维领域，通过分析和利用大量的运维数据，来提高IT运维的效率和质量。AIOps的概念是由Gartner公司于2016年提出的，目的是应对日益复杂和动态的IT环境所带来的运维挑战。AIOps智能运维认证课程将人工智能应用于 IT 运维 （AIOps） 的历史、背景、技术、组织挑战和策略，AIOps 是一个快速增长的行业，由云原生应用程序的快速发展的 IT 运维环境驱动。专为那些专注于理解基本概念、实施、用例和优势的人量身定制。
AIOps认证课程旨在涵盖AIOps的起源，包括该术语背后的历史，之前的模式以及它发展的技术背景。学习者将了解将大数据分析、机器学习算法、自动化和优化结合到一个平台的过程。
本课程介绍AIOps的关键原则和基本概念以及核心技术：大数据和机器学习。本课程将让学生了解什么是数字化转型、如何进行数字化转型，以及机器学习的发展，使AIOps成为当今IT运维环境中不可或缺的工具。
本课程将讨论机器学习和大数据的核心技术，以及人工智能的基本概念，可以实现的不同类型的机器学习模型，以及AIOps与MLOps，DevOps和站点可靠性之间的关系。
AIOps课程还将让学生深入了解在组织中实施AIOps的好处，包括确保人工智能在信息技术解决方案的日常运维中有价值和成功集成的共同挑战和关键步骤。将使用独特而令人兴奋的练习来应用课程中涵盖的概念，并将提供示例文档、模板、工具和技术以供课后使用。本课程使学习者，能够成功完成AIOps Foundation认证考试。
2024年AIOps培训时间如下：
课程联系人：Wendy老师
联系电话：021-53098865
网站：https://www.sretraining.cn/aiopscourse.html
