IT优化的演变是AIOPS

嵌入IT服务解决方案中的人工智能可以转化为大量成本，时间和避免风险的改善。

可以说，IT优化运动的开始始于监视。监视其背后的想法是它决定了IT基础架构它的基本组件是实时执行的，以便为资源提供，IT安全性或评估用法趋势做出数据驱动的决策。

但是监视只是开始。可观察性是下一个阶段。尽管它已经存在了大约10年了，但在过去的几年中，它确实开始引起关注 - 尤其是在诸如搬到云和支持远程工人之类的业务要求的情况下。

不幸的是，对于许多大型企业而言，使用可观察性数据优化IT系统的许多努力都导致了工具蔓延，并为IT专业人员提供了更多的工作，以管理工具与他们带给业务的价值。大型企业拥有15至20个可观察性工具并不少见。这产生了太多的信号，无法筛选它，这使它压倒了它。很难理解所有这些信号，尤其是在处理重大事件时。

对于IT领导者来说，在处理警报洪水，复杂性，快速变化和快节奏的创新时，将适当的技术应用于手头的任务必须变得重要。

这IT操作（AIOPS）解决方案的正确人工智能在您的环境中，可以帮助您了解来自可观察性工具的大量数据，甚至可以在服务级别上进行问题补救措施。这有助于确保您的所有业务服务都已优化，自动化并为您的客户，员工和其他最终用户提供。

AIOPS使用AI和机器学习（ML）来自动化OPS，从对各种来源收集的数据进行核对和分析，包括可观察性工具到进行根本原因分析和自动补救措施。AIOPS是一种规范性和积极主动的手段，可以将IT团队引导到具有高度信心和背景的问题来源，最终减少或消除了解决问题所花费的时间。

良好的AIOPS平台可以在本地或与其他工具集成中获取大量数据，调和和标准化数据，并在IT域中提供统一的视图（东西方） - 主动地将IT团队指向问题的来源，并且通常是防止事件成为影响业务的更大问题。AIOPS专注于自动解决问题，并防止新兴的潜在事件发生。

AIOPS提供了一种实时，面向动作的解决方案，可驱动业务结果。良好的AIOPS解决方案仅比可观察性解决方案更进一步：

核对摄入的数据，并在不同的工具和域中提供统一的视图（东西方）。相反，可观察性工具已被用来探索问题发生后的数据，并且在可观察性域（南北）内，通常与其他可观察性域隔离。
自动解决问题，并防止事件发生与可观察性工具的发生，这仅启用数据探索。
减少噪声和执行根本原因分析与可观察性数据，该数据用于交互式探索。
专注于使用AI/ML与可观察性的自动化和智能补救，重点是数据收集和调查。
使用预测算法优化服务保证与可观察性，该算法以半自动的方式使用容量计划的目的。
根据过去和实时，ML驱动的见解与可观察性提供最佳的动作建议，这提供了探索性迭代。

当今的企业IT组织已经看到了使用BMC解决方案在其环境中应用AIOP的收益。

BMC的AIOPS由它的动力复合AI，包括因果，预测和生成AI（BMC Helixgpt）解决方案，这是自动化传统事件分析的自动化，并提供了有关问题的清晰，简单的摘要以及过去如何解决相同问题的信息。

使用复合AI，AIOPS解决方案可以检测异常，生成事件的摘要，并提出最佳动作建议（BAR）。具有AI和生成性AI（GenAI）功能的自动化事件分辨率可防止停机时间，并允许其进行预先进行健康检查，从而提高整体系统可靠性和弹性。

AIOPS还可以通过提供预定义的提示来回答问题，从而更好地理解复杂系统，并最终更快地解决问题，从而加快故障排除工作流程。使用诸如ASK BMC HelixGPT之类的解决方案可以加快该过程，并产生更快的分辨率。

BMC螺旋等AIOPS解决方案中的Genai功能有助于IT团队自信地进行变化，从而减轻变化会对环境产生负面影响的风险。我们的AIOPS方法，再加上ServiceOps，可以实现灵活变化的风险管理以及自动化或混合变更治理。

AIOPS还可以利用其对历史使用模式和业务趋势的知识来准确预测未来的资源需求。这有助于防止停电和优化操作，从而允许企业运行什么情况，从而为用户需求提供右大小的容量。在这种情况下，AIOPS可以帮助组织主动计划能力，确保绩效和成本效率。

AIOPS解决方案可以为整个组织创造核心竞争优势，并通过BMC客户取得了成果喜欢：

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