什麼是 AIOps

AIOps 定義

AIOps 代表「IT 運作的人工智慧」。它是指利用 機器學習 (ML) 和分析來自動化 IT 作業的平台。AIOps 可利用作業設備的大數據，並具有即時偵測和回應問題的獨特能力。AIOps 運用 ML 的強大威力，利用各種形式的資料進行策略編輯，以產生自動化的洞察力，從而不斷地精進與迭代。AIOps 尋求利用機器學習、自動化和大資料的便利性來解決快速演進的 IT 環境。視訊簡要介紹了什麼是 AIOps 及其運作方式。

AIOps 產品具有標準化的功能方式。流程的第一步涉及資料的擷取。工具必須收集來自不同系統的資料，然後以適當的方式將資料聚類，使流程中的下一步最有效率。然後，對彙總的資料進行徹底的分析。使用 ML 演算法，這些工具可以偵測資料片段之間的模式和關係，同時找出系統內的根本問題和焦點。在下一個階段，AIOps 希望運用「批判性思考技巧」來回應之前的分析結果。這需要部署自動化的 IT 作業最佳化，同時也利用其偵測到的模式來學習，並將潛在的痛點漏斗化。此技術通常搭配提供全面分析報告的能力，可協助人們做出更智慧、以資料為導向的決策。

AIOps 工具

工具必須具備某些操作能力，才能成為 AIOps 解決方案。首先，他們必須能夠將來自不同來源、應用程式和基礎架構的資料規範化，以便能夠執行精確的分析。接下來，工具必須能夠了解連接組織內不同 IT 資產的邏輯流程。尋找關聯和合併事件同樣重要，因為它減少了人為干擾的需求，這也是 人工智慧 (AI)的本質。AIOps 平台的主要功能是能夠使用遙測（從遠端點收集並導向 IT 系統進行分析的資料）來預測、預防或偵測問題，然後運用機器學習來調整和完善流程。

圖 1：AIOps 事件相關性與分析

為何選擇 AIOps？

AIOps 提供 IT 問題的即時分析與偵測，同時利用機器學習最佳化其方法。隨著雲端應用的日益普及，AIOps 對於最佳化 IT 作業將變得更加必要。AIOps 平台的價值在於其核心目的，即辨識模式、學習，然後透過使用不需要人為介入的機器學習架構，改善其偵測 IT 問題的方法。AIOps 不僅會發出警示，還會針對偵測到的基礎結構問題採取行動。

AIOps 最強大的結盟之一，就是與不斷努力改善 雲端安全性的工作結盟。鑑於與威脅情報資料來源的整合，AIOps 有能力預測甚至避免對雲端架構的攻擊。AIOps 也能在安全性事件管理的自動化中扮演重要角色，安全性事件管理是識別與彙整 IT 環境中安全性事件的過程。透過 ML 的優點，AIOps 可以進化事件管理的流程，從而改革可觀測性和警示方法。詐欺偵測當然也是 AIOps 的一個用例，因為這傳統上需要透過乏味的資料篩選過程，並使用預測分析來形成正確的詐欺偵測。將這個流程中所需的大量輸入和資料來源自動化，可為組織節省時間和成本。在最簡單的自動化使用案例中，AIOps 可以根據特定的規則和類別來監控和「標記」資料。

此演示深入探討 AIOps 如何運作，並可為準備實作的人員提供 AIOps 使用案例和訓練。

AIOps 優勢

在 AIOps 所提供的眾多優點中，最明顯的可能就是將多種不同的監控工具功能彙集於一處。隨著監控環境變得越來越複雜，最大的挑戰之一就是必須搜尋五到十個監控工具才能找出根本原因。AIOps 提供了一個單一平台，在這個平台上，異質來源之間的所有資料都經過規範化和相關性處理，因此在一個儀表板上顯示所有資料更合乎邏輯。

其中一個最大的疑慮是各個監控工具的警示數量越來越多，以及如何管理這些警示。這就是 AIOps 發揮作用的地方。擁有一個由 ML 演算法驅動、能夠不斷地適應和建構其知識的工具，有助於組織這些警示，並節省組織有效執行這項工作所需的時間和人力資本。AIOps 有助於縮短停機時間，同時還能識別問題和警示，並按優先順序處理。

AIOps 還有一項人類所沒有的特殊能力：預測分析。如前所述，AIOps 流程的初始階段之一是編輯和分析資料。這項技術能夠利用所呈現的資料做出明智的自動決策。更進一步，AIOps 能夠預測未來的問題，並在問題對效能造成負面影響前加以修正。

總而言之，這些優點和使用案例證明廣泛採用 AIOps 來改善 IT 作業效率是合理的。

AIOps 解決方案

SD-WAN 與 AIOps

SD-WAN或稱軟體定義廣域網路，近年來為廣域網路架構帶來了許多便利，增加了敏捷性、彈性並降低了成本。COVID-19 的普遍流行更進一步加速了這一寶貴機制的採用，因為網路連線已成為企業的首要任務。雖然這減少了部署過程中對昂貴 IT 人力的需求，但偵測和解決 WAN 中斷的問題仍然存在。這就是 AIOps 在 SD-WAN 環境中的優勢所在。自動化事件相關性與 SD-WAN 整合後，將有助於找出環境中的網路問題，而由於環境的彈性較高，因此往往會隱藏故障。利用人工智慧的系統可以處理大量資料，並透過預測分析找出最錯綜複雜的紅旗。AIOps 絕對是擴大 SD-WAN 功能和效能範圍的手段。

Palo Alto Networks 已透過 Prisma SD-WAN 在 AIOps 方面取得重大進展。傳統的 SD-WAN 著重於實現從 多協定標籤交換 (MPLS) 的轉移，以降低成本，但 Palo Alto Networks 相信下一代解決方案可從雲端交付自動化、更低的總擁有成本、更高的應用程式效能以及豐富的安全性和網路服務。Prisma SD-WAN 最近發佈的強大全新 AIOps 增強功能 包括事件相關性與分析、改良的儀表板檢視，以及將遙測資料匯出至第三方收集器。隨著組織以無情的速度大規模擴張，網路作業的簡單化和自動化從未如此重要。

Gartner 有一份《AIOps 平台市場指南》，評估廠商，並為領導者提供洞察力，讓他們了解人工智慧驅動的技術與 ML 和預測分析如何讓組織的 IT 作業獲益，進而節省成本。隨著 AIOps 平台的不斷地成長，Gartner 也提供了趨勢與重要發現。Prisma SD-WAN 具備 AIOps 功能，可協助減少繁瑣的網路作業，並將其自動化。Prisma SD-WAN 最近在 2021 年 Gartner WAN Edge Infrastructure Magic Quadrant 報告中被評為「領導者」。

進一步瞭解如何利用 Prisma SD-WAN簡化網路作業。

AIOps 常見問題