AIOps and IT Automation

智能維運與資訊自動化

AIOps 智慧維運服務,能讓企業IT 環境自動化,並且更容易管理。打造雲端時代跨越各類 IT 領域的一站式自動化智能維運平台。
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Gartner定義的AIOps是指「人工智慧運營(Artificial Intelligence for IT Operations)」。AIOps是一種將人工智慧和機器學習應用於IT運營領域的方法和技術。它結合了大數據分析、機器學習、自動化和智慧化的技術,旨在改進和增強IT運營的效率和可靠性。

AIOps/Artificial Intelligence for IT Operations

人工智慧運營

AIOps需要能夠整合多源數據,從多個來源(如監控系統、日誌文件、性能指標等)收集和整合數據,以獲取全面的IT運營視圖,主要特點包括:。

自動化分析

利用機器學習和人工智慧技術,對大量的數據進行分析和模式識別,從而自動發現和解決潛在的問題。

即時監控和警報

提供實時的監控和警報功能,能夠即時檢測和回應異常情況,以減少故障時間和提高系統可靠性。

預測性分析

利用歷史數據和機器學習算法進行預測性分析,能夠提前預測潛在的故障和性能問題,以支持有效的容量規劃和資源分配。

智能自動化

能夠自動執行一些常見的運營任務,如自動故障排除、自動根因分析和自動修復,以節省人力和時間成本。

別再猜測您的問題了

即刻藉由AIOps開始了解

借助人工智慧維運,可以即時、自動且連續地獲得精確答案。

探索人工智慧維運如何推動自動化並為您的環境提供更廣泛、更深入的洞察。

 

找到準確的根本原因

並事先消除警報風暴

在幾毫秒內持續評估數十億個依賴項,自動識別問題並執行自動根本原因分析,準確識別與單個根本原因相關的所有問題。

與傳統的機器學習方法不同,沒有猜測或耗時的模型訓練。確定根本原因後,您可以在問題影響客戶體驗之前解決問題,並有更多時間進行創新。

 

從進階的可觀測數據中

提供人工智慧建議解答

高階的可觀察性將上下關聯資訊與人工智慧和自動化相結合。通過使者體驗和拓撲信息擴展了可觀察性的三大支柱(指標、日誌和跟踪),可以了解觀察到的數據的完整上下文並提供精確的答案。開放 API 可以輕鬆集成來自 CI/CD 管道、雲端平台和服務管理工具的外部數據源,以實現更廣泛的 AI 處理。

 

自動了解動態複雜的雲端環境

不斷自動即時發現不斷變化的環境。檢測實體關係,零手動配置。即使是在動態 Kubernetes 環境中運行微服務的容器化進程也會自動映射。

 

將人工智慧產生的建議轉化成自動化執行方案

利用人工智慧上下關係資訊將大規模收集的即時數據進行分析,進而提供建議做成自動化執行腳本,解決無限的自動化案例。

 

通過自動化提高生產可靠性

根據關鍵指標、SLO 和安全數據自動驗證對關鍵依賴項目進行的服務或應用程式更改,主動避免服務降級和對最終使用者的負面影響。

 
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