实践中的AIOps
时间：2022-04-15 22:18:01 | 来源：行业动态
时间：2022-04-15 22:18:01 来源：行业动态
AIOps的价值当然不会仅限于噪声筛选。下面来看AIOps工具使用AI、机器学习与自动化技术增强事件响应流程的三种可行方式：
第一，主动异常检测：AIOps工具可自动检测环境中的异常，并触发其他监控解决方案及团队协作工具，例如Slack，通知以帮助开发者找出未知变量。
第二，事件关联与充实：AIOps工具能够将相关警报、事件与对应优先级关联起来，帮助我们快速关注最核心的问题；此外，AIOps还可利用历史数据或栈内其他工具的上下文信息对警报、事件进行充实，引导团队高效发现根本原因。目前最先进的AIOps工具已经能够使用机器生成，基于时间的聚类、相似性算法及其他机器学习模型与人工生成的决策增强相关逻辑，帮助用户自动排除异常噪声或低优先级警报。
第三，智能警报与通报：AIOps工具能够自动将事件数据路由至相应的事件响应个人或团队处，借此节约宝贵时间。特别是面对分布较为分散的自助服务团队而言，这种方式能够极大减少成员接收到的噪声警报数量、加快关键事件的数据发送效率，最终降低工作量。
AIOps工具运行机器学习以评估事件管理与监控工具中的数据，并结合以往类似情况将问题移交给相应职能个人/团队或专门的技术专家。
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