DevOps 为科技界带来了更加协作和高效的工作流程。随着 AIOps 的集成,自动化更进一步,使用人工智能为团队提供更快的根本原因分析和算法降噪。主要从采用 AIOps 中受益的主要领域之一是事件管理。

AIOps 可以帮助 DevOps 团队自动化工作流程,以实现更智能、更高效的事件管理,从而腾出时间让 IT 运营团队成员专注于创新以改善用户体验。

在本文中,我们将了解 AIOps 如何从检测和识别到响应改进事件管理,以及一些可用于事件管理的顶级 AIOps 工具。

AIOps 如何更好地进行事件管理

在 DevOps 中,每当发生事件时,由 SRE(站点可靠性工程师)和 DevOps 团队来筛选所有噪音和数据以确定根本原因。一旦检测和识别出事件,他们就需要对事件进行正确分类和优先级排序,然后最终决定哪些团队和人员应该得到警报和参与。

这对 IT 运营意味着什么,他们的重点主要是响应事件和执行紧急任务,以避免任何计划外的服务停机。在这种环境中,随叫随到的员工通常会很快精疲力竭,变得不那么敏捷或创新,甚至会因为这种过度的、无计划的工作而离开公司。

事实是,对大量不同的数据点进行分析和通信对于任何人来说都是一项庞大而乏味的任务。随着服务和基础设施变得越来越复杂,数据源也变得越来越复杂。对于单个团队来说,事件管理很快就会变得很繁重,因此显而易见的选择通常是简单地扩展团队。人工智能可以帮助团队有效地监控和理解他们的所有数据,而不仅仅依赖于团队成员。

然而,这正是 AIOps 真正闪耀的地方。AIOps 代表用于 IT 运营的人工智能。使用数据科学和人工智能来分析来自 IT 运营和 DevOps 工具的所有数据源,AIOps 能够为 DevOps 团队提供 AI 支持的洞察力和智能。这可以通过自动化事件管理流程加快根本原因分析,包括:

  • 事件识别: AIOps 分析数据以自动检测和识别事件。一旦事件被识别,它的分类也可以根据过去发生的相关事件自动进行。
  • 事件优先级: AIOps 也可以自动对事件进行优先级排序。
  • 事件分配:系统将确定哪些团队成员需要参与响应事件(如果有)。在某些情况下,AIOps 能够根据之前的学习自动解决事件。
  • 事件响应: AIOps 自动化显着缩短了事件响应时间,让团队成员更加关注客户满意度和用户体验。

AIOps 允许团队主动检测和实时响应事件,同时应用机器学习 (ML) 来预测和防止未来或相关问题的发生

用于事件管理的顶级AIOps工具

您可以使用多种 AIOps 工具来帮助进行事件管理。这些 AIOps 工具可以帮助系统更快、更有效地了解自身,从而创建更智能的算法。
这些是我们最喜欢的一些用于事件管理的 AIOps 工具:

Runbook Automation (Rundeck)
Runbook Automation 致力于减少事件解决时间并最大限度地减少升级。RunDeck 等 AIOps 工具利用运行手册自动化 (RBA) 来快速有效地诊断和解决发生的事件。Rundeck 是一个很好的选择,因为它易于设置,并且可以与您团队的现有工具、脚本和 API 无缝集成。Rundeck 的另一个重要功能是它能够轻松扩展能够对事件做出反应的人数,以及他们响应事件的特定能力。

Github(Puppet and Evolven)
Github 社区是寻找优秀开源 AIOps 工具以集成到您的基础架构中的绝佳资源。Puppet Automation 是一个开源管理和部署工具,用于自动化系统管理流程。Evolven 是用于事件检测和管理的出色 AIOps 工具。Evolven 使用智能分析和机器学习来自动检测事件并确定其优先级,通过超时学习来预测和预防未来的事件。

事件智能(Event Intelligenc)
PagerDuty Event Intelligence 是一款功能强大的 AIOps 工具,旨在帮助最大限度地减少噪音,并为 DevOps 团队提供智能洞察力,以便在事件发生时采取正确的行动。事件智能使用智能降噪来有效地使不需要响应的警报静音,并根据警报内容、时间段、过去的分组和您的团队可能确定的自定义阈值自动对警报进行分组。随着 Event Intelligence 了解有关系统的更多信息,事件补救可以自动进行,无需任何团队成员参与。

如何充分利用 AIOps

AIOps 工具是真正充分利用 AIOps 的好方法。这些工具可以在您的应用程序和基础架构中集成在一起,以便快速了解系统并创建更可靠的服务。
如果您想了解有关为您的团队集成 AIOps 的更多信息,请致电我们讨论您的选择。

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