AIOps的架构：4个最佳的实践

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：

• 机器学习
• 大数据

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。首先，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：

• 异常检测和纠正：带有机器学习的 AIOps 倾向于通过从输入数据中学习并适应其流程来研究您的系统是如何工作的。这消除了开发人员编写的代码中的错误和异常，同时节省了时间。想想团队成员在检查异常并解决它们之前完成任务的正常做法。然后他们在每次修复后重复相同的步骤以检查异常情况。这很乏味并且扼杀了生产力。
• 数据分析：当 DevOps 团队通过 ML 模型传递大量数据时，该模型有助于清理、排序并将它们分组到类中，以供进一步决策。
• 连续工作流：即使 DevOps 团队成员休息时，工作也不会停止。机器学习允许工作继续进行并且永不关闭。
• 预测和实施：基于训练好的模型，机器学习可以预测任务的可能结果，并在没有人工干预的情况下实施某些决策。

大数据

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：

• Volume：系统处理的数据量应该非常大。这可能涉及由数百万人记录组成的 PB 或 EB 数据。
• 速度：数据流入的速率必须很高。这意味着每秒都会有大量的数据进入。
• 多样性：数据流入可以是结构化的也可以是非结构化的，并且会是多样化的。它可以是文本消息、图像或视频。它可能适合也可能不适合数据库，并且需要清理和分类以使其有用。

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 AI API

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。

结论

考虑扩大您的软件开发公司的 DevOps 实践吗？AIOps 是完美的策略。AIOps 可以为您提供在尽可能短的时间内提供优质服务的超能力。收集了有关 AIOps 的知识以及如何从实施中获得最大收益后，下一步是熟悉最能帮助您将 AI 集成到日常 DevOps 例程中的 AIOps 平台。