许多 ITOps 团队已经实施了 AIOps 功能并获得了巨大的收益。让我们了解一下 AIOps 用例的实现。

企业一直在努力发挥数据的真正潜力。然而，由于人工智能和机器学习的进步，我们现在有了解决方案来管理和浏览这些以前无法管理的数据。

这些解决方案在 IT 运营中统称为人工智能。

尽管该框架尚未成熟，但许多公司肯定会从中受益。

IT 团队一直在努力寻找使用它的方法来简化其职能并提高团队效率。

AIOps 用例

AIOps 用例事件降噪：Ensono

在当今日益动态、复杂和相互依赖的环境中，团队被大量的事件淹没。

这会增加冗余工作负载、效率低下，并增加在所有其他事件之间错过关键警报的风险。

通过采用 AIOps，团队现在能够将机器学习应用于实时数据和历史数据，以发现模式并识别和抑制接近正常范围的事件。

AIOps 可以使用推理模型将这些警报分组在一起，从而将超载警报的收件箱转变为一些重要的警报。

这可以减少事件噪音，确保更有效、更快速地关注关键警报。随着其余事件噪音被消除，关键事件会更好地突出显示。

Ensono 是一家美国基础设施管理提供商，运营 IT 基础设施，并为许多顶级企业的关键任务工作负载提供支持。

随着 Ensono 业务的发展，对其 IT 基础设施的有效监控对于向客户提供畅通无阻的服务至关重要。

Ensono 正在标准化其各种硬件、操作系统和应用程序的技术和相关流程。

TrueSight Operations Management 提供性能监控和事件管理等服务。

引入 TrueSight 后，Ensono 能够通过管理客户票证将客户数量从每月 10,000 多张减少到几百张，从而维持为客户提供卓越的服务。

预测警报：Place Park 技术和 AIOps 用例 TDC NetDesign

通常，IT 团队会在用户发现系统问题后才发现系统中的问题，然后被迫匆忙检查系统以查找并纠正错误。

这会影响服务水平以及员工的生产力。 AIOps 提供定义动态基线的功能，有助于识别异常并生成警报，通过对过去和实时性能指标应用分析来预测异常。

这样，团队就可以在问题影响任何服务领域之前开始解决问题，从而不会影响客户满意度。

Place Park Technologies 就是这样一个例子，它利用 AIOps 的力量来发挥其优势。他们的平台持续监控您的硬件。

它使用机器学习根据系统的先前数据和实时数据在故障发生之前预测故障。

如果检测到故障，则会自动创建故障单。该票证包含解决问题所需的所有必要详细信息。

这方面的另一个例子是 TDC NetDesign。

他们与 ScienceLogic 合作来监控他们的网络。技术人员能够实时查看正在发生的情况。它还根据事件的优先级来标记事件。

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避免服务中断：舍弗勒集团

如果没有 AIOps，每天手动检查整个基础设施的运行状况几乎是不可能的。

随着基础设施的复杂性和指标数量的增加，AIOps 成为实施的关键资源。

舍弗勒集团是一家德国制造商，为各种机器生产精密产品。

为了更好地监控和预警，舍弗勒在其开放系统中使用了 IntelliMagic Vision。

到目前为止，IntelliMagic 的 AIOps 实施已在 20 多个不同地点的 50 多个存储系统中完成。

IntelliMagic 为用户提供了创建警告仪表板的选项。它还可用于趋势分析，并通过各种深入分析来探究意外的性能。

这样可以轻松快速地评估新的和现有的硬件。

正确监控系统：Enables

由于绩效监控工具的局限性，公司在向客户提供的服务中经常面临障碍。

这些限制还可能导致难以支持混合 IT 环境。集成新技术可能会变得充满风险，因为监控新添加模块的功能是有限的。

这些问题可能会对当前的服务水平产生负面影响。

AIOps 帮助公司提供可行的见解，帮助更快地预测和解决与 IT 运营相关的问题。

它跨云和分布式架构监控整个系统，通过关系映射总结和分析数据，并基于这些见解；它通过集成和自动化定义了未来的战略。

Enablis 是一家托管通信服务提供商，该公司担心其现有监控工具的可扩展性问题。

他们选择 ScienceLogic 是因为他们需要一个易于扩展并在一个地方提供所有所需服务的监控平台。

借助 AIOps 解决方案，Enablis 能够节省原本用于单独的自动化解决方案和票务系统的成本。

由于效率提高，他们的收入每年增长超过 35%。

事件蓝图和分类：PostNord AB

企业中的 IT 团队缺乏端到端的视图，因为他们通常采用孤立的方法工作。这导致大量的时间消耗，因此企业在此过程中损失了宝贵的资金。

此外，如果 AIOps 遇到目前还没有能力解决的独特事件，如果它不传递到手动解决通道，它可能会被卡住。

这可能会妨碍为企业提供收入和客户体验。

AIOps 使用其 AI/ML 功能创建每个数据点的蓝图，例如笔记本电脑、台式机、调制解调器、路由器、服务器等。

凭借整个企业的可见性，它可以帮助 AIOps 找到影响系统的问题的真正根源并更快地解决它。

如果 AIOps 无法做到这一点，它会对事件进行分类并将其推送到手动解决方案，然后可以立即处理和解决，因为其他所有事情都由 AIOps 处理，并且 IT 团队有能力解决此类复杂问题。

北欧物流和通信企业 PostNord 一直面临着应用程序反复出现错误的问题，反过来，由于送货卡车陷入困境，他们难以及时投递包裹。

Ignio 帮助 PostNord 创建蓝图并使他们能够在几分钟内解决应用程序错误。

分类功能使他们能够轻松解决复杂的问题，帮助 PostNord 实现零业务中断和无与伦比的客户服务。

AIOps 对企业 IT 的影响并不令人意外，上述用例证明了其功能。

此外，随着 AI/ML 领域出现新的创新，AIOps 可以进一步发展并包含更多功能。

随着企业开始关注 AIOps 及其能力，市场已经开放，并且随着当今企业比以往任何时候都更加依赖 IT，企业在其 IT 生态系统中采用 AIOps 已变得势在必行。