Date: กุมภาพันธ์ 23, 2017
นี่คือโพสต์ที่สองในชุดสองส่วนเน้นวิธี AIOps คือการเปลี่ยนแปลงประสิทธิภาพ ส่วนที่ 1 อธิบายหลักการพื้นฐานของ AIOps ข้อความเดิมของชุดนี้ปรากฏในบทความเกี่ยวกับการจัดการข้อมูล ที่นี่เราดูที่ความต้องการของธุรกิจในปัจจุบัน AIOps
ทำไมธุรกิจต้อง AIOps
แพร่:ย้ายโปรแกรมประยุกต์ทางธุรกิจที่สำคัญเพิ่มเติมในสภาพแวดล้อมที่ virtualized ดัง หาสาเหตุของปัญหาประสิทธิภาพการทำงานของโปรแกรมประยุกต์ที่ซับซ้อนมากขึ้นกว่าที่เคย ผู้จัดการต้องค้นหาปัญหาในเว็บซับซ้อนของ VM ประยุกต์ อุปกรณ์จัดเก็บข้อมูล อุปกรณ์เครือข่าย และบริการ ส่วนประกอบเหล่านี้ที่เชื่อมต่อด้วยวิธีที่ไม่สามารถจะเข้าใจ
มักจะ การประกอบ VMware หรือสภาพแวดล้อมอื่น ๆ เสมือนกันพึ่งพากัน และเกี่ยวพัน เมื่อการจัดการ IT ย้ายปริมาณงาน หรือทำการเปลี่ยนแปลงคอมโพเนนต์หนึ่ง พวกเขาทำให้เกิดปัญหาในหลายส่วนประกอบอื่น ๆ ที่ไม่มีความรู้ หากคอมโพเนนต์ในไซโลที่เรียกว่าแตกต่างกัน (เครือข่าย โครงสร้างพื้นฐาน โปรแกรมประยุกต์ เก็บข้อมูล ฯลฯ), ข้อดีมันมีปัญหามากยิ่งขึ้นในการหาสาเหตุแท้จริงของปัญหา
เครื่องมือมากเกินไปจำเป็นต้องค้นหาสาเหตุรากของปัญหาประสิทธิภาพการทำงาน
กระบวนการกำลังรวบรวมสำหรับปัญหาประสิทธิภาพ IT เพื่อสาเหตุรากได้ยาก ถ้าไม่ไปไม่ได้สำหรับผู้นำด้าน IT ตามรายงานล่าสุด SIOS ร้อยละ 78 ของผู้เชี่ยวชาญใช้เครื่องมือต่าง ๆ เพื่อระบุสาเหตุของปัญหาประสิทธิภาพการทำงานของโปรแกรมประยุกต์ใน VMware เช่น พวกเขาจะใช้เครื่องมือเช่นโปรแกรมตรวจสอบ วิเคราะห์รายงานและโครงสร้างพื้นฐาน
มักจะ เมื่อต้องเผชิญกับปัญหา มันประกอบทีมกับตัวแทนจากไซโล IT หรือความเชี่ยวชาญแต่ละ สมาชิกทีมแต่ละคนใช้ของเขา หรือเธอเองวินิจฉัยเครื่องมือ และดู มุมมองของตนเองเฉพาะไซโลที่มีปัญหา ถัดไป สมาชิกทีมเปรียบเทียบผลลัพธ์ของแต่ละคนวิเคราะห์ระบุองค์ประกอบทั่วไป บ่อย กระบวนการนี้ได้ด้วยตนเองสูง พวกเขาดูที่การเปลี่ยนแปลงในโครงสร้างพื้นฐานที่แสดงในการวิเคราะห์หลายในเวลาเดียวกัน เป็นผล แผนก IT จะเสียมากขึ้นและงบประมาณของพวกเขาทำงานด้วยตนเองและใจทดลองผิดพลาดไม่ถูกต้อง
การแก้ปัญหานี้ และลดการเสียเวลา พวกเขาใช้วิธีการ AIOPs AIOps ปัญญาประดิษฐ์ (เช่น เครื่องการเรียนรู้ การเรียนรู้ลึก) เพื่อทำให้การแก้ปัญหานี้ แนวโน้ม AIOPs เป็นกะสำคัญห่างจากวิธีดั้งเดิมใช้เกณฑ์การวัดคุณภาพแต่ละ (การใช้งาน CPU แฝง ฯลฯ) เพื่อการเพิ่มเติมข้อมูลซึ่งองค์ ดังนั้น ผู้จัดการใช้เครื่องมือวิเคราะห์เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลทั้งไซโลโครงสร้างพื้นฐานในเวลาจริง พวกเขากำลังใช้เรียนลึกขั้นสูงและเรียนรู้เครื่องมือการวิเคราะห์ที่ได้เรียนรู้รูปแบบของลักษณะการทำงานระหว่างองค์ประกอบเวลา เครื่อง เป็นผล พวกเขาสามารถระบุพฤติกรรมระหว่างคอมโพเนนต์ที่อาจระบุปัญหาอัตโนมัติ สำคัญ พวกเขาโดยอัตโนมัติแนะนำเฉพาะขั้นตอนการแก้ไขปัญหา
ถัดไปสำหรับ AIOps
สภาพแวดล้อมเสมือนมันกำลังสร้างวอลุ่มขนาดใหญ่ของข้อมูลและระดับประวัติการณ์ของความซับซ้อน เป็นผล ผู้จัดการไม่สามารถจัดการสภาพแวดล้อมเหล่านี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยวิธีการแบบดั้งเดิม คู่มือ ช่วงไม่กี่ปีถัดไป อาชีพมันจะรวดเร็วย้ายจากวิธีวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิมที่ทันสมัย "ข้อมูลวิทยาศาสตร์" วิธี AIOPs สำหรับทีม ซึ่งหมายความว่า กอดโซลูชั่นการวิเคราะห์คะแนนการเรียนรู้ของเครื่อง ความเข้าใจวิธีการใช้การแก้ปัญหาอย่างมี ประสิทธิภาพ ในที่สุด ผู้บริหารต้องทำงานกับแผนก IT ของพวกเขาระบุไปแพลตฟอร์ม AIOps เหมาะสำหรับธุรกิจของพวกเขา
อ่านตอนที่ 1