AIOps是智能化运维，它指的是一个多方面的技术平台，可以利用分析和机器学习来自动化和增强IT运营。
AIOps的工作原理是利用和收集来自一系列IT运营工具的大量多样化数据。它这样做是为了实时检测和应对问题，同时提供传统的历史分析。
如果使用得当，AIOps有多种好处，其中包括消除噪音和干扰。这意味着加快了问题的发现和服务问题的解决速度。
AIOps还可以消除信息孤岛，并为整个IT环境提供全面的可视化，包括基础设施、网络应用和存储。
1）员工。在实施AIOps时，重要的是要确保你有相关的技术人员，他们了解技术和如何应用于你的业务。你可能很幸运地雇用了已经熟悉这个概念的人。
然而，雇用更多的数据科学和自动化专家的人员将是有用的，即使他们是远程办公。 通过使用市场上最好的员工管理软件系统，可以更容易地找到适合这些特定角色的员工。
2）传播信息。最好的企业管理技巧之一，关于AIOps，是确保每个受影响的人都知道你打算做出的改变。不仅要通知你的用户社区，而且系统大修要影响的每个人也需要知道它将如何改变他们的角色。
例如，你可以通过举办网络研讨会或举办研讨会来传达这些变化，例如，如何理解系统的实施及其好处。
3）了解AIOps的功能。确保你了解系统的功能是什么，以及你通过实施系统希望得到什么结果。企业寻求的常见结果是异常检测、事件关联或警报和通知抑制。
强调寻求能够被员工快速登记的结果，让你的团队对其有效性产生信心。AIOps的实施应该是为了让你的企业更加成功，了解它们如何帮助企业是关键。
4）测试和监控。在较小的无足轻重的工作负载上配置和启动系统，会让你了解其可行性，而不会有造成损害的风险。如果为机器学习提供信息的配置需要长时间的工作，那么可能值得重新评估其对你的业务的有效性。
在这个阶段，IT操作员应该能够看到系统如何与收集到的数据进行交互，并就如何改进系统产生指导和分析。这是在扩展到更大的云规模数据集之前要实现的重要一步。
5）对系统进行指导。IT操作人员将能够定义某些可预测的常规功能，AIOps系统应该能够快速处理。给系统设置这些任务，不仅可以展示系统如何有效地完成补丁更新等任务，还可以展示系统如何为人类操作人员节省时间。
6）安装。假设各种测试场景的结果是有利的，你应该将系统部署到更广泛的网络中。如果您对您的AIOps系统是否值得使用仍然犹豫不决，您可以在初始阶段以测试模式运行系统。
这应该可以保证输出的结果是准确的，而且你的用户群对结果是满意的。此外，考虑一下将AIOps与数据质量软件相结合是否是个好主意。 这些软件可以帮助进行数据分析和数据挖掘。
7）评估和改进
一旦几个星期过去了，你和你的团队必须在实现你为系统引入设定的目标的背景下审查系统的有效性。这包括可衡量的指标，如登记系统错误的减少。这也意味着要进行调查并记录客户反馈。
一般来讲，AIOps应该意味着你可以从数据中提取更大的价值，改善服务。
总结
AIOps是一个不断发展的工具，它可以帮助您的企业节省时间和成本，并提高绩效。 然而，在没有实施经过深思熟虑和衡量的方法的情况下，不应期望它能立即带来效果。
