人类无法跟上技术进步的步伐，但人工智能的智能应用可以让企业处理大数据、新的网络安全需求，并简化不断增长的架构。

　　AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)，即智能运维，是将人工智能的能力与运维相结合，通过机器学习的方法来提升运维效率。

　　在传统的自动化运维体系中，重复性运维工作的人力成本和效率问题得到了有效解决。但在复杂场景下的故障处理、变更管理、容量管理、服务资源过程中，仍需要人来掌控决策的过程，这阻碍了运维效率的进一步提升。而AI方法的引入，使得机器能够代替人来做出决策，从而让实现完全自动化真正意义上成为可能。

　　如今的企业可以将DevOps工具整合到他们的AIOps战略中，从而实现更快的数据收集、真正的可观察性和深度数据分析。

　　为什么AIOps如此流行?很简单。让消费者生活更轻松的技术，对企业来说可能是一场噩梦。这就是机器真正发挥作用的地方。人工智能工具可以帮助企业全天候监控他们的应用，降低风险，分析性能，甚至帮助人类团队——思考客户服务机器人。

　　AIOps使这一切成为可能，以下是我们最喜欢的2022年AIOPs趋势：

　　这伴随着网络安全的普遍扩展。事件响应(Incident response)是人工智能的深度学习能力可以让人类从繁琐的手工任务中解脱出来的领域。无论多么优秀的网络安全团队，都不可能同时出现在任何地方。人工智能可以学会及早识别违规行为和潜在威胁，在事件扩散并造成进一步损害之前，启动一系列行动，比如关闭服务器或关闭对存储系统的访问。

　　借助第一种趋势，对系统的一般可观察性可以为事件提供上下文，并使企业能够转向积极的维护方法。 AI 的无所不包的监视——即使是最复杂的系统——不是不断地到处救火，而是帮助企业减少响应和修复事件所需的时间。统一的云监控系统使这成为现实。

　　可观察性不同于监视。使用监视，标志表明已经发生了一些事情，但没有提供下一步要做什么或如何做的步骤。另一方面，可观察性减少了系统中的盲点；人工智能可以从每次事件中学习，这使得它在检测和修复未来事件时更加高效。

　　随着越来越多的企业开始采用远程工作、加强网络安全、追求客户全方位服务，智能算法可以自动实现所有这些工作。这种自动化可以进行模式检测，更好地预测潜在的威胁，并为事件提供情景信息，无需人工团队的人工干预。

　　这使得IT能够处理更高层次的任务，同时将系统交给有能力的人工智能。如今，算法可以在不牺牲速度的情况下处理大量数据类型，该领域的创新将增加能够并愿意利用AIOps的企业数量。

　　得益于5G的部署，智能互联环境的基础已经形成。企业可以将DevOps工具整合到他们的AIOps战略中，从而实现更快的数据收集、真正的可观察性和深度数据分析。甚至上面提到的自动化过程也将以人工智能开始和结束。

　　这是好消息。过时的技术工具可能会让一家企业陷入困境，但现在所有的元素都可以让AIOps发挥作用。企业可以在不牺牲安全或治理的情况下合并和简化操作，重新专注于他们所创造的价值。

　　人类无法跟上技术进步的步伐，但人工智能的智能应用可以让企业处理大数据、新的网络安全需求，并简化不断增长的架构。它将从混乱中创造秩序，并使新一代互联高效的操作成为可能。

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