毫无疑问，软件开发和工程行业已成为世界上发展最快的行业之一。这极大地影响了行业内的工作方式。软件行业的快速变化可以说是指数级的。与其他行业的增长相比，这些变化发展得如此之快，以至于您可以在每日时间表内对其进行衡量和跟踪。

行业中这些意想不到的积极变化给所有行业关键参与者——开发人员、IT运营人员，甚至产品所有者——带来了巨大压力，导致他们重新调整并与当前趋势保持同步，以提高生产力。公司需要设计方法来解决不断增长和复杂的任务，以创造价值并在该领域保持相关性。这就是AIOps的用武之地。

在本文中，我们将探讨对AIOps的需求，然后继续了解构成AIOps工具箱的不同工具。我们将考虑AIOps如何影响软件公司IT运营的生产力。

AIOps是如何产生的？

通过IT运营(ITOps)，DevOps的实践通过引入协作解决了公司面临的一些问题。这改变了软件公司如何完成工作的游戏规则。这是因为ITOps有助于规划、构建、监控以及持续集成和部署新软件解决方案，甚至是其他软件的更新版本。正如我们现在所知，DevOps主要取决于公司内负责确保成功开发和后续部署软件解决方案的各个团队的协作努力。DevOps一直面临着影响公司整体生产力的巨大系统性问题。这导致了AIOps的创建。

为什么选择AIOps？

用于IT运营的人工智能，简称AIOps，是软件开发领域的超级游戏规则改变者。它涉及将人工智能的原则集成和应用到DevOps的实践中。AIOps是DevOps满足不断发展的IT行业所需的补充。在本节中，我们将探讨为什么DevOps还不够。为什么要将人工智能集成到DevOps中？

大块数据流

最近，软件开发公司处理的数据量增加了两倍。清理和整理如此大量的数据以收集有用的信息对于DevOps团队来说是一项艰巨的任务。借助AIOps，团队可以轻松分解大数据并进行处理。

重复每个新任务的步骤

DevOps团队每次获得新任务时都必须重复相同的过程来执行任务。无论是构建现有软件解决方案的更新版本还是全新的软件，它们始终是相同的步骤和相同的过程。这既无聊又繁重，但AIOps有助于解决这个问题。

错误检测

通过将人工智能引入DevOps，可以轻松实现检测代码中发现的错误的问题。它还有助于其他异常检测等。

AIOps工具集

AIOps的不同之处在于它必须为用户提供的工具。在本节中，我们将探索这些工具集。AIOps的基本工具是机器学习和大数据。AIOps主要使用机器学习来执行其任务。这些任务包括来自不同来源的数据集合以及数据的聚合。它还包括提供关于哪些公司基于战略决策的分析见解。

AIOps对ITOps生产力的影响

AIOps如何使软件开发公司受益，以提高他们的生产力和效率？以下是AIOps对公司生产力的影响。

更快的数据处理

通过机器学习，公司可以以惊人的速度处理数据。这是因为机器学习模型已经用相似的数据类型进行了训练，所以现在只要让实时数据通过模型就可以测试模型。此外，采用AIOps往往会加快从构建到部署的流程。它减少了在参与手头项目的所有团队之间传递重要信息所需的时间。

异常检测

当您将人工智能应用于某物时，人工智能会广泛研究您的正常环境。AI监控环境并在发现不熟悉的活动时发出警告警报。这使AIOps可以就您的产品做出更明智的决策。所有这一切都可以通过机器学习的能力实现，它可以对事物的流动进行智能预测。

更短的周转时间

AIOps减少了产品最终用户提出的请求的周转时间。这可以通过在应用程序中集成专业机器人来实现。它倾向于了解每一个待命的时间表，因此，它知道合适的人来完成任务。有了这些知识，人工智能就会将需要他们注意的任务通知给合适的人。这个简单的例程有助于减轻任何工作重复或关于谁在任务出现的特定时间点处理什么的争议。

故障案例检测

人工智能在IT运营中的应用能够模拟公司开发的软件解决方案将如何工作，以及预测哪些条件会触发软件某个方面的故障。这有助于DevOps团队知道他们应该非常注意什么。例如，Stackify允许开发人员验证其代码的行为并编写更简洁的代码。

监控、协作和反馈收集

AIOps的目标是帮助公司收集最终用户的反馈。这是因为人工智能可以接收这些反馈并对其进行整理，从而将相关团队指向需要立即关注的最关键和最有意义的信息。它还支持在同一项目上工作的团队之间的无缝协作，而不管团队中每个成员的位置如何。这有助于公司继续工作，而不是依靠亲自开会来做出与手头工作相关的决定。通过在公司的IT运营中实施AIOps，您可以随时观察和监控公司的运营，即使员工在休息或不在值班时也是如此。例如，团队可以使用工具套件监控和跟踪他们的活动。