Date: กุมภาพันธ์ 16, 2017
นี้เป็นโพสต์แรกในสองส่วน เราจะเน้นวิธี AIOps คือการเปลี่ยนแปลงประสิทธิภาพ ข้อความเดิมของชุดนี้ปรากฏในบทความเกี่ยวกับการจัดการข้อมูล
ในช่วง 2 ปีถัดไป บริษัทถูกตั้งค่าให้ใช้ 31.3 พันล้านเหรียญในการเครื่องมือระบบความรู้ความเข้าใจ วันนี้ บริษัทกำลังใช้เครื่องมือที่อิงเทคโนโลยีเหล่านี้ (เช่น วิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง) เพื่อแก้ปัญหาในพื้นที่หลากหลาย ตัวอย่างเช่น บริษัทใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) -เปิดบอบริการลูกค้าและเส้นทางรถขนส่งออกนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ แดกดัน แผนกเทคโนโลยีสารสนเทศ (IT) มีไม่ ยังครบ leveraged พลังของการเรียนรู้ของเครื่องวิเคราะห์ตาม — มัน
สำรวจแสดง Apps ที่สำคัญยิ่งใน VMware
อย่
างไรก็ตาม ที่มีการเปลี่ยนแปลงเนื่องจากสภาพแวดล้อมมันจะกลายเป็นซับซ้อนมากขึ้น พวกเขากำลังจะย้ายจากเซิร์ฟเวอร์ทางกายภาพสภาพแวดล้อมเสมือน ตามการศึกษาล่าสุดจากเทคโนโลยี SIOS ร้อยละ 81 ของทีม IT กำลังเรียกใช้โปรแกรมประยุกต์ทางธุรกิจที่สำคัญในสภาพแวดล้อม VMware
สภาพแวดล้อมเสมือนประกอบขึ้นจากส่วนประกอบ เช่น VMs โปรแกรมประยุกต์ เก็บข้อมูล และเครือข่ายที่เกี่ยวข้องสูง และเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา การจัดการ และปรับปรุงสภาพแวดล้อมเหล่านี้ ผู้จัดการจะต้องวิเคราะห์ปริมาณมหาศาลของข้อมูล พวกเขาเรียนรู้รูปแบบของลักษณะการทำงานระหว่างส่วนประกอบ ทำให้พวกเขาได้อย่างแม่นยำสัมพันธ์บริการแอพลิเคชันปัญหาสาเหตุของปัญหาในสภาพแวดล้อมเสมือน เป็นผล ฟิลด์ใหม่ได้เกิด – AIOps
AIOps คืออะไร
AIOps (อัลกอริทึมการดำเนินงานไอแพลตฟอร์ม) เป็นคำใหม่ที่ใช้พิจารณาเพื่ออธิบายวิเคราะห์การดำเนินงาน IT ไประยะ แพลตฟอร์มเหล่านี้ใช้เครื่องการเรียนรู้และการเรียนรู้เทคโนโลยีลึกเพื่อทำให้กระบวนการของการค้นหาปัญหาด้านประสิทธิภาพในการดำเนินงาน
ขณะ Gartner ประมาณเพียงร้อยละห้าของธุรกิจมีการแพลตฟอร์ม AIOps อย่างไรก็ตาม มีธุรกิจจะนำแพลตฟอร์มเหล่านี้ในช่วง 2 ปีถัดไป นำตัวเลขร้อยละ 25 สำคัญ AIOps แทนปัญญามนุษย์ ด้วยปัญญาเครื่อง มันถอดรหัสปฏิสัมพันธ์ภายในสภาพแวดล้อมเสมือนได้ ดังนั้น พวกเขาสามารถเปิดเผยปัญหาโครงสร้างพื้นฐาน สัมพันธ์พวกเขาประยุกต์การดำเนินงานปัญหา และแนะนำโซลูชั่น
แพลตฟอร์ม AIOps ใช้เครื่องในการเรียนรู้ที่จะเข้าใจวิธีการทำงานสภาพแวดล้อมเหล่านี้เพื่อระบุลักษณะการทำงานผิดปกติ นอกจากนี้ มันยังสามารถใช้แพลตฟอร์ม AIOps เพื่อค้นหา และหยุดภัยคุกคามก่อนที่พวกเขากลายเป็นปัญหาประสิทธิภาพการทำงานของโปรแกรมประยุกต์