IT运营人工智能(AIOps)虽然是DevOps领域的新手，但仍将继续存在。这是DevOps的未来，未来就在我们身边。AIOps只是将人工智能注入到DevOps的实践中。这种做法表明，它对许多软件开发公司具有很大的价值。已经实施AIOps的公司在整体IT生产力方面取得了巨大的进步。软件开发中流入的数据量正在迅速增加，为了从中获得有意义和可操作的信息，必须对数据进行处理。这可能包括一些清洁、分类、分类等。

AIOps是关于什么的？

尝试在DevOps的规定范围内处理数据对于DevOps团队成员来说似乎总是一项艰巨的任务。完成一项任务需要花费大量时间，例如数据清理。毫无疑问，延迟会对软件开发公司的整体生产力产生负面影响，但可以通过在DevOps框架中实施人工智能来解决这个问题。

AIOps通过自动化各种流程帮助DevOps团队提高生产力并在最短的时间内解决困难的任务。例如，错误检测耗时较少，因为人工智能可以研究正常的代码环境并在检测到异常时发出警报。事实上，人工智能对DevOps实践有很大好处。

AIOps的支柱

将人工智能集成到DevOps取决于两个主要支柱，没有这两个支柱就不会存在AIOps：

我们将一个接一个地分解它们，以探索它们各自的含义。

机器学习

机器学习是人工智能的一个关键方面，主要专注于研究人类行为，然后自行复制它们。它使用数据和计算机算法来模仿人类的学习和行为方式，进而改进它们。在获得解决任务的知识后部署时，它通常会比人类更准确地输出结果。

更重要的是，机器学习是AIOps的一个方面，可以清理、排序和分类大量数据。所有这些过程都在DevOps团队可以根据数据做出有意义的决策时达到高潮。与传统的DevOps程序相比，团队成员在进行推理之前必须花时间对他们收集的所有数据进行分类和分类，将AIOps与DevOps集成是一个游戏规则改变者。

机器学习通过构建模型来工作。工程师使用一组称为训练数据的数据来构建和训练模型。训练数据是代表软件环境正常状态的大量数据。该模型对其进行分析并将其存储在其内存中，以显示环境的外观。这对异常检测非常有帮助，因为一旦测试数据通过模型，模型就可以看到与标称状态的任何偏差并触发警报。这让DevOps团队可以在最短的时间内知道存在问题。

机器学习对DevOps的贡献

以下是机器学习扩展DevOps实践的一些方法：

这是AIOps的第二个支柱。要使AIOps使任何软件开发公司受益，该公司必须拥有大数据。所谓大数据，是指大量的数据流入。由于现代应用程序产生的数据呈指数级增长，这现在是软件开发中的一种正常现象。这些数据大部分来自用户的评论和反馈。大数据具有三个主要特征：

如果数据不满足三个V，则它们不被视为大数据。机器学习和大数据是AIOps运行的支柱。

实施AIOps的最佳实践

充分利用AIOps需要DevOps工程师实施以下最佳实践。

正确的数据管理

DevOps工程师必须意识到这样一个事实，即管理不善的数据总是会产生不希望的输出并影响使用输出时做出的决策。为了获得一流的结果，DevOps工程师应确保对收集的数据进行适当的清理、排序和分类。执行这些操作使浏览大型数据集的过程比您预期的更容易。

适当的数据安全

用户数据的安全性是公司无法解决的问题，因为数据保护监管机构可以处以罚款。因此，DevOps团队必须确保他们在其控制范围内妥善保护数据，以避免数据泄露。这在将数据传输到支持人工智能的分析平台的过程中尤为重要。

适当的任务层次分配

这是工程师在实施AIOps时应遵守的另一个最佳实践。它使团队成员能够轻松地了解所有任务并决定他们应该首先处理哪些任务。考虑到这一点，DevOps工程师应该将大型任务分解为较小的任务，并将这些任务的优先级层次结构开发到ML模型中。然后ML从那里获取它并完成其余的工作。例如，ML在任务到期时通知开发人员，谁应该处理任务等等。

正确使用可用的AIAPI

AIOps是人工智能可以提供的任何提高IT运营生产力的混合物。因此，DevOps团队应该寻找能够改进他们必须完成的任何任务的支持AI的API。

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