这是来自VoAGI的2023年可观察性和应用性能趋势报告的一篇文章。欲了解更多信息：
AIOps将人工智能应用于IT运营，实现灵活性、早期问题检测和积极解决，保持服务质量。AIOps集成了 DataOps 和 MLOps，提高了效率、协作和透明度。它与 DevOps 对齐，用于应用生命周期管理和自动化，优化DataOps、MLOps和DevOps的决策。可观察性是一种变革性的方法，提供实时洞察、积极问题检测和全面性能分析，确保现代IT系统的可靠性和可用性。
为什么AIOps对现代IT运营至关重要
AIOps通过自动化问题检测和解决来简化运营，从而提高IT人员效率、预防故障、改善用户体验，并优化云技术的利用。AIOps的主要贡献在表1中共享：
表1
AIOps如何工作？
AIOps涉及收集和分析IT环境中产生的大量数据，如网络性能指标、应用日志和系统警报。AIOps利用这些洞察力检测模式和异常，提供潜在问题的早期警告。通过与 DataOps 和 MLOps 等其他DevOps实践的集成，它简化了流程，提高了效率，并确保了问题解决的积极性。AIOps是现代IT运营的关键工具，提供了在复杂和动态的数字环境中保持服务质量所需的灵活性和智能性。
图1：AIOps的工作原理
热门AIOps平台和关键特点
领先的AIOps平台通过无缝结合人工智能和可观察性来改革IT运营，增强系统可靠性，并优化各行业的性能。以下工具只是众多选项中的几个：
- Prometheus作为高效的AIOps平台，捕获时间序列数据，监控IT环境，并提供异常警报。
- OpenNMS自动发现、映射和监控复杂的IT环境，包括网络、应用和系统。
- Shinken使用户能够监控和解决复杂的IT环境，包括网络和应用。
这些平台的关键特点以及它们在AIOps中发挥的作用在表2中共享：
表2
可观察性在IT运营中的作用
可观察性通过提供监控、分析和理解复杂IT系统的手段，在IT运营中发挥着关键作用。它实现了对系统性能的持续跟踪、早期问题检测和根本原因分析。可观察性数据使IT团队能够优化性能、高效分配资源，并确保可靠的用户体验。它支持积极的事故管理、合规性监控和数据驱动的决策。
在协作的DevOps环境中，可观察性促进透明度，并使团队能够以协调一致的方式致力于系统的可靠性和效率。
日志、指标和追踪等数据源通过提供多样化和全面的洞察力，对可观察性发挥关键作用，揭示IT系统的行为和性能。
表3
可观察性的挑战
可观察性面临多个技术挑战。意外的不可见性发生在关键系统组件或行为未被监控的情况下，导致可观察性的盲点。源数据不足的挑战可能导致不完整或不足够的可观察性，限制了对系统性能洞察的能力。处理多种信息格式会在聚合和分析来自各种来源的数据方面带来困难，使得难以保持统一的系统视图。
热门可观察性平台和关键特点
可观察性平台提供了监控、分析和优化复杂IT系统所必需的一系列关键功能。 OpenObserve提供预定和实时警报，降低运营成本。 Vector允许用户收集和转换日志、指标和追踪。由Elasticsearch、Kibana、Beats和Logstash组成的 Elastic Stack可以实时搜索、分析和可视化数据。
可观测性平台的功能包括从日志、指标和追踪等多个来源实时数据收集，提供系统行为的全面视图。它们实现了主动问题检测、故障管理、根本原因分析、系统可靠性支持和性能优化。可观测性平台通常结合机器学习用于异常检测和预测分析。它们提供可定制的仪表板和报告，以获得深入的洞察和数据驱动的决策。这些平台通过为开发人员和运维人员提供统一的工作空间，促进IT团队之间的协作，营造透明和责任的文化。
利用AIOps和可观测性实现增强的性能分析
将AIOps和可观测性相结合，代表了提升IT运营性能分析的前沿策略，实现基于数据的洞察、主动问题解决和优化系统性能。
AIOps最佳支持的可观测性用例
利用AIOps提升云原生和混合云可观测性：AIOps跨越云原生和混合云环境的边界，提供全面的监控、异常检测和无缝故障自动化。它适应云原生系统的动态特性，同时优化本地和混合云操作。这种双重性使得AIOps成为现代企业的多功能工具，确保不论基础架构的复杂性如何，都能实现一致和数据驱动的可观测性方法。
利用AIOps实现开发和运维团队的无缝协作：AIOps促进了开发和运维团队在可观测性工作中的汇聚。通过提供统一的数据分析空间、实时监控和故障管理，AIOps营造了透明和协作的氛围。它使得开发和运维团队能够紧密合作，确保IT系统的可靠性和性能。
采用AIOps和可观测性面临的挑战
采用AIOps和可观测性面临的三个主要挑战是数据复杂性、集成复杂性和数据安全性。处理现代IT环境产生的大量和多样化的数据可能会让人感到不知所措。组织需要有效地管理、存储和分析这些数据。将AIOps和可观测性工具与现有系统和流程集成可能会复杂且耗时，如果执行不当可能会导致中断。对IT系统的更大可见性也引发了对数据安全和隐私的担忧。确保敏感信息的保护至关重要。
整合AIOps和可观测性在各个领域的影响和好处
整合AIOps和可观测性在各个行业中的影响和好处，提升了可靠性、效率和性能。利用机器学习检测模式和趋势，改善故障响应，实现主动问题解决，最小化停机时间。预测分析能够预知容量需求，并提前优化资源分配，确保持续运营。
全栈可观测性利用来自各种来源的数据，包括指标、事件、日志和追踪(MELT)，以获得对系统性能的全面洞察，支持及时问题识别和解决。MELT能力是关键驱动因素，其中指标帮助定位问题，事件自动化警报优先级，日志有助于根本原因分析，追踪有助于定位系统内问题。所有这些都有助于提高运营效率。
图表4
整合AIOps和可观测性的应用场景跨越各个行业，展示了它们在提升系统可靠性、可用性和性能方面的变革潜力。
AIOps实施的运营指导
AIOps实施的运营指导提供了一个战略路线图，以应对将人工智能整合到IT运营中的复杂性，确保成功部署和优化。
图表2：AIOps实施步骤
AIOps在可观测性中的未来：前方之路
AIOps在可观测性中的未来将是变革性的。随着IT环境变得越来越复杂和动态，AIOps将在确保系统可靠性和性能方面发挥越来越重要的作用，并将继续与认知自动化、自然语言理解(NLU)、大型语言模型(LLMs)和生成式AI等先进技术集成。
表格 5
结论
人工智能/机器学习与全栈运维的融合开启了一个新的可观测性时代。IT运维一直在不断演进，监测、分析和优化性能的能力也在不断提升。在人工智能/机器学习驱动的可观测性时代，我们的IT运维不仅能够生存，更能够繁荣发展，倚靠着数据驱动的洞察力、预测分析以及对卓越的坚定承诺。
参考资料：
- OpenNMS 代码库，GitHub
- OpenObserve 代码库，GitHub
- OpsPAI/awesome-AIOps，GitHub
- Prometheus 组件的预编译二进制文件和 Docker 镜像
- Shinken 文档
这是 VoAGI 2023年可观测性和应用性能趋势报告中的一篇文章。了解更多信息：