AIOps是APM的附属品?AIOps和APM要二选一?小心商业炒作陷阱

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随着AI、大数据技术在IT运维领域的落地,AIOps成为传统运维厂商、新兴APM NPM厂商和云服务商追捧的焦点,太少的用户结束了英语 了解、尝试和应用AIOps。其他,其他不同厂商的AIOps发展路径和自身产品技术实力

       随着AI、大数据技术在IT运维领域的落地,AIOps成为传统运维厂商、新兴APM/NPM厂商和云服务商追捧的焦点,太少的用户结束了英语 了解、尝试和应用AIOps。其他,其他不同厂商的AIOps发展路径和自身产品技术实力的不同,对于AIOps的定义和宣传有很大的差异,而用户面对嘈杂的市场声音往往就像雾里看花,显得无所适从。 

      美国著名IT研究机构Enterprise Management Associates(EMA)副总裁Dennis Drogseth在《AIOps IT Analytics at the Crossroads》网络研讨会上,同样被欧美用户多次问及AIOps和传统监控工具之间界限的什么的问题,很重是AIOps和APM产品的功能差异,如:它们到底有何不同?其他其他有了APM,还还要AIOps吗?企业为那些要共同购买APM和AIOps产品?

      根据Gartner在2019年7月发布的IT性能分析技术心智心智性性性性旺盛期 图片 图片 度曲线显示,AIOps正在从科技诞生的促动期 (Technology Trigger)进入不足期望的峰值(Peak of Inflated Expectations),而APM/NPM等技术其他进入稳步爬升的光明期 (Slope of Enlightenment),为那些都不 经常出现AIOps和APM/NPM概念混淆?这里既有并不是产品相互交叉造成的误解的因素,都不 市场炒作和竞争的原应 。Dennis Drogseth将在本文中为朋友理清AIOps和APM的异同。

      APM和AIOps的本质区别

      APM的本质是监控工具。顾名思义,Application Performance Monitoring(Gartner对APM的定义)主要关注应用应用tcp连接的性能,包括其他应用应用tcp连接/基础架构的相互依赖性(应用拓扑)。诚然,随着APM逐渐向智能化发展,太少的APM产品结束了英语 在并不是程度上提供故障预测能力,让APM和AIOps的边界变得其他模糊,但在更广泛的IT运维管理与分析场景中,APM的重点仍是监控,共同也是AIOps平台的最重要数据来源。

      AIOps是覆盖完整篇 7层IT技术栈的平台处里方案。AIOps作为并不是运维策略,可有有助于够 与企业现有的ITOM工具、基础设施监控(ITIM)、网络性能监控(NPM)、应用性能监控(APM)和数字性能监控(DPM)工具进行整合,共同AIOps的数据源还包括了IoT、配置数据、日志文件,甚至电子表格等文档信息。

      此外,从大数据分析到故障预测,AIOps处里方案可利用超过13种不同的分析探索最好的方法,用于规范和if / then风格的机器学习。EMA研究表明,目前市场上流行的AIOps平台,有超过1000%能接入23种以上不同监测系统和ITOM工具。最重要的是,AIOps处里方案有有助于支持变更管理、容量预测、安全及SecOps、成本优化、云迁移以及DevOps和终端用户体验分析,那些是远远超出APM能力范围的。

      其他,朋友有有助于得出另俩个多基本结论:AIOps是并不是蕴含了APM、网络管理、系统管理、数据库管理和多云管理的统一管控技术,有有助于关联整合和主动分析来自不同数据源的数据。AIOps比APM在范围、用例和价值上更广泛,本质上与EMA定义的高级自动化分析(AIA)的目标是一致的。

      APM和AIOps的几点同类 之处

      其他,其他朋友把AIOps看做可有有助于够 替换APM/NPM/DPM的监控工具,同样有失偏颇。事实上,APM的应用为AIOps能力的完善提供了巨大帮助。Dennis Drogseth总结出以下一个多方面:

      APM通过基础设施依赖性进行应用应用tcp连接管理的价值越来越高,其他APM也就成为自上而下评估服务管理和服务交付有效性的重要最好的方法。

      APM的核心能力之一是发现应用/基础架构拓扑,而应用发现和依赖关系映射(ADTD)提供了更多动态功能,那些功能同样是AIOps处里方案的基础,可有有助于够 直接集成或借助APM的发现功能进行实现。

      APM越来越关注终端用户体验管理(DEM),这也是追求与业务价值保持一致的AIOps处里方案不断增强的能力之一。

      业务绩效指标是选用APM处里方案的重要最好的方法,这同样是用户选用AIOps处里方案的关键参数。当然AIOps平台拥有更全面的基础指标数据,可有有助于够 更加全面的评估业务价值,分析容量、成本、安全/合规性什么的问题和其他指标。

      AIOps咋样实现IT统一管控

      AIOps作为并不是覆盖完整篇 技术栈的统一管控技术,有有助于帮助企业外部所有与IT相关部门进行变革,而不仅局限于运维部门。EMA连续两年的研究显示,AIOps有有助于在所有造成数据孤岛的IT工具整合中发挥巨大价值。此外,AIOps与IT服务管理(ITSM)的集成也至关重要,其他原先有有助于帮助开发、安全团队和运营部门更有效地协同工作。

      其他,企业外部应该正确认知AIOps并就起目标和价值达成共识,有有助于实现IT的统一管控。而要发挥统一平台的最大价值,还要把AIOps的领导力、创造力和灵活性应用在IT思维和工作最好的方法中。与CMDB/CMS计划并行,AIOps计划还要各部门主动共享数据,探索新的流程强度水平,共同提高自动化水平。此外,AIOps还要更具凝聚力和更积极主动的心态,去探索遇到的新什么的问题。当然,最佳实践仍然适用于AIOps,与数字化转型计划保持一致,那些计划为IT转型提供了额外的砝码和价值。

      确实朋友常常在市场上听到关于AIOps的错误概念,或从字面上把AIOps误解为Ops专用的运维工具平台,但希望朋友通过本文清楚认识到:AIOps是激发所有IT系统价值的基础。其他AIOps在产品设计和价值输出是非常错综复杂的,所以它不仅是另俩个多市场概念,更是另俩个多创新的IT环境。其他,朋友还要根据现阶段的IT心智心智性性性性旺盛期 图片 图片 度和业务需求,按照优先级选用适合的场景、用例,逐步推进AIOps的落地。

      作者:Dennis Drogseth

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