如何发掘AIOps潜能
时间：2022-03-10 09:21:01 | 来源：行业动态
时间：2022-03-10 09:21:01 来源：行业动态
企业首先需要完成大量准备工作，才能将AIOps的各个组件拼凑起来，真正建立起易用且可靠的自动化运营解决方案。下面来看其中的几个关键步骤：
第一，收集广泛而多样的数据。数据是AIOps得以成功实施的基础，因此，我们必须思考如何将不同来源的数据组合起来并高效利用。企业需要从各种来源处收集数据，包括内部部署系统、云平台以及应用程序等。最终，采集到的数据应存储在集中式数据湖内。得益于AI的强大功能，AIOps平台将自动完成这一系列操作，并保证更快、更全面地做出高质量决策与有意义分析。
第二，将数据内容划分为多个有意义类别。在数据摄取过程中，我们需要根据企业的运营需求对数据内容进行重组。这种重组处理对历史乃至实时摄取数据都非常重要。根据AIOps具体用例，企业应定义出与业务规则相匹配的分类机制。例如，对于制药企业，可能需要考虑合成设备健康数据、设备运行效率数据以及环境因素等。
第三，将AIOps机器学习技术应用于初始大数据测试用例。一切转型都可以从细微处着手，AIOps也同样如此。大家不妨从积累专业知识开始，首先尝试将机器学习功能应用于有限的少数测试用例，再以此为基础逐步推进更大规模的迭代。
第四，通过量化与反馈提高预测准确性。一旦AIOps平台解析出数据模式，即可智能预测出接下来可能出现的各类情况，甚至根据实时数据做出准确推理。企业可以设计测试与量化指标，向模型提供反馈以改进预测质量。接下来，AIOps平台即可将摸索出的逻辑应用于离散数据，一步步设计出更合理的行动路线。AIOps平台将通过历史与最新数据不断学习，持续自我改进并带来更快、更准确的决策能力。最终，AIOps将为企业建立起这样一个持续且稳健的反馈加改进周期。
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