Umělá inteligence pro provoz IT - Artificial Intelligence for IT Operations

Umělá inteligence pro provoz IT (AIOps) je termín vytvořený společností Gartner v roce 2016 jako průmyslová kategorie pro analytickou technologii strojového učení, která vylepšuje Analýza provozu IT.[1] AIOps[2] je zkratka pro „Algorithmic IT Operations“.[3][4][5] Mezi takové provozní úkoly patří mimo jiné automatizace, monitorování výkonu a korelace událostí.[6][7]

Existují dva hlavní aspekty AIOps[8] plošina: Strojové učení a velká data. Aby bylo možné sbírat pozorovací údaje a údaje o zapojení, které lze najít uvnitř velké datové platformy a vyžadují odklon od sekcionálně oddělených IT dat, holistické strojové učení a analytická strategie je implementováno proti kombinovaným IT datům.[9]

Cílem je získat nepřetržité postřehy, které poskytují průběžné opravy a vylepšení prostřednictvím automatizace. Z tohoto důvodu lze AIOps považovat za CI / CD pro základní funkce IT.[10][11]

Vzhledem k inherentní povaze IT operací úzce spjatých s cloudovým nasazením a správou distribuovaných aplikací vedlo AIOps stále více ke splynutí strojové učení a cloudový výzkum.[12][13]

Vezměte prosím na vědomí, že se to liší od MLOps, který používá DevOps nápady pro strojové učení k překlenutí propasti mezi vytvářením modelů ML a jejich prováděním.[14]

Reference

  1. ^ Jerry Bowles (28. ledna 2020). „AIOps a zajištění služeb ve věku digitální transformace“. Diginomica.
  2. ^ „Algoritmický provoz IT řídí digitální podnikání: Gartner - CXOtoday.com“. Cxotoday.com. Archivovány od originál 28. ledna 2018. Citováno 28. ledna 2018.
  3. ^ „Průvodce trhu pro platformy AIOps“. Gartner. Citováno 28. ledna 2018.
  4. ^ „Komplexní přístup k transformaci umělé inteligence pro operace IT“ (PDF). Deloitte. Citováno 28. ledna 2018.
  5. ^ „ITOA to AIOps: The next generation of network analytics“. TechTarget. Citováno 28. ledna 2018.
  6. ^ „Úvod do AIOps“. Registrace. Citováno 28. ledna 2018.
  7. ^ „AIOps - typ„ umělé inteligence “a nic umělého - datová ekonomika“. Dataconomy.com. Citováno 28. ledna 2018.
  8. ^ „Artificial Intelligence for IT operations (AIOps)“. Algomox. Algomox. Citováno 25. listopadu 2020.
  9. ^ „AIOps: Správa druhého zákona IT Ops - DevOps.com“. devops.com. 22. září 2017. Citováno 24. ledna 2018.
  10. ^ Harris, Richard. „Vysvětlení, co je AIOps a proč je to pro vývojáře důležité“. appdevelopermagazine.com. Citováno 24. ledna 2018.
  11. ^ „AIOps 101“. 5. března 2018.
  12. ^ Masood, Adnan; Hashmi, Adnan (2019), Masood, Adnan; Hashmi, Adnan (eds.), "AIOps: Predictive Analytics & Machine Learning in Operations", Recepty kognitivní výpočetní techniky: Řešení umělé inteligence využívající Microsoft Cognitive Services a TensorFlow, Apress, s. 359–382, doi:10.1007/978-1-4842-4106-6_7, ISBN  978-1-4842-4106-6
  13. ^ Duc, Thang Le; Leiva, Rafael García; Casari, Paolo; Östberg, Per-Olov (září 2019). „Metody strojového učení pro spolehlivé zajišťování zdrojů v Edge-Cloud Computing: průzkum“. ACM Comput. Surv. 52 (5): 94:1–94:39. doi:10.1145/3341145. ISSN  0360-0300.
  14. ^ „MLOps vs AIOps“. thechief.io. Citováno 2020-10-07.

externí odkazy