기존 운영 및 유지 관리 도구에 비해 AIOps의 장점은 무엇인가요?

간단히 이해하면 소위 AIOps는 AI와 운영 및 유지 관리가 결합된 자동화된 운영 및 유지 관리를 기반으로 합니다.

AIOps의 구현은 여러 측면에서 기존 운영 및 유지 관리의 문제점을 직접적으로 해결합니다. AI 알고리즘은 대규모 운영 및 유지 관리 데이터를 분석하는 중요한 작업을 담당하고 문제를 자동으로 정확하게 발견 및 찾아내고 운영을 개선할 수 있습니다. 비용, 품질 및 효율성 측면에서 기업 운영 및 운영 및 유지 관리 작업의 최적화에 중요한 지원을 제공합니다.

기업에서 AIOps의 역할이 더욱 확대되고 있다고 볼 수 있다. 그러나 실제로 많은 기업들은 AIOps가 어떤 문제를 해결할 수 있는지 명확하지 않습니다. 오늘은 Bori Data의 세 가지 주요 AIOps 시나리오와 알고리즘부터 시작하겠습니다.

Bori Data의 AIOps 실행

중국 최고의 지능형 관찰 플랫폼인 Borui Data는 AIOps 실행 측면에서 수년 동안 인공 지능, 기계 학습과 같은 새로운 기술 변화를 적극적으로 수용해 왔습니다. Inspur는 AI 및 기계 학습 기술을 기반으로 "데이터 액세스, 처리, 저장 및 분석 기술"의 핵심 기술 시스템을 독립적으로 개발하여 풍부하고 포괄적인 지능형 기준, 이상 탐지, 지능형 경보, 상관 분석, 근본 원인 분석을 종합적으로 배치했습니다. 광범위한 지능형 운영 및 유지 관리 기능과 AIOps 기능을 엔드 투 엔드 풀 스택 모니터링 제품 라인에 통합하면 기존 기업에 강력한 데이터 처리, 저장 및 분석 소프트웨어 도구를 제공하여 고객이 다양한 IT 운영 및 유지 관리 모니터링 데이터 달성 데이터의 통합 저장 및 상관 분석은 데이터 섬을 세분화하고 통합 IT 운영 및 유지 관리 관리 플랫폼을 구축하여 기업의 IT 운영 및 유지 관리를 더욱 지능적이고 자동화합니다.

이를 바탕으로 보루이데이터는 빅데이터와 머신러닝 기술을 활용해 완전한 IT 운영 및 유지보수 모니터링 역량을 바탕으로 첨단 지능형 운영 및 유지보수 모니터링 제품을 지속적으로 구축하고 있으며, 2021년에는 AI를 출시했다. 강력한 차세대 APM 제품 Server7.0과 통합 지능형 ​​운영 및 유지 관리 플랫폼 Dataview의 새 버전은 지능형 이상 감지, 근본 원인 분석, 오류 예측 및 기타 시나리오를 계속해서 구현합니다. 인공 지능 기반 기능은 운영 및 유지 관리 모니터링 시나리오에서 정보 통합, 기능 상관 관계 및 비즈니스 통찰력을 지원하여 기업이 디지털 비즈니스의 원활한 운영을 보장하고 우수한 디지털 경험을 보장하도록 돕습니다.

현재 Bo Rui Data는 AIOps 기술에서 주로 세 가지 주요 시나리오를 구현합니다. 즉, 지능형 기준선 예측, 이상 탐지 및 경보 수렴이 가능합니다.

기업 비즈니스 규모가 확장되고 클라우드 네이티브와 마이크로서비스가 등장하면서 기업 IT 아키텍처의 복잡성이 기하급수적으로 증가했습니다. 그러나 기존의 IT 운영 및 유지 관리 방법은 오류가 발생한 후 오류의 원인을 찾기가 어렵고 평균 오류 복구 기간이 길어 더 이상 새로운 운영 및 유지 관리 요구 사항을 충족할 수 없습니다. 따라서 인공 지능을 사용하여 느리고 오류가 발생하기 쉬운 인간의 의사 결정을 대체하고, 운영 및 유지 관리 의사 결정 제안을 신속하게 제공하고, 문제의 영향을 줄이고, 문제에 대한 조기 경고를 제공하기 위해 운영 및 유지 관리에 권한을 부여하는 것이 불가피해졌습니다. 현재 운영 및 유지 관리 개발의 최고 수준 목표인 AIOps는 운영 및 유지 관리에 힘을 실어 사용자에게 미래의 새로운 경험을 제공할 것입니다.

그러나 현재 많은 지능형 운영 및 유지 관리 제품과 프로젝트가 기업 측에서 만족스럽게 구현되지 않았다는 점에 유의해야 합니다. 그 이유는 세 가지로 분류할 수 있습니다. 첫째, 데이터 수집과 데이터 수집이 분리되어 있습니다. AI 플랫폼; 다중 소스 데이터 간의 상관 관계가 부족하여 AI 플랫폼에서 고품질 데이터가 부족하고 결과적으로 모델 교육 결과가 좋지 않습니다. 둘째, 데이터 수집은 주로 측정 기준과 셋째, AI 플랫폼 기능에는 여전히 개선의 여지가 있습니다. 현재 구현 시나리오는 대부분 이상 감지 및 지능형 경보를 기반으로 하며, 향후에는 근본 원인 분석 및 오류 예측 기능이 더욱 향상되어야 합니다.

따라서 미래 기업은 먼저 통합 모니터링과 운영 및 유지 관리 플랫폼을 구축해야 합니다. 통합은 인텔리전스의 기초입니다. 통합 모니터링 운영 유지보수 플랫폼에서 수집된 고품질의 관측 가능한 데이터와 데이터 간의 상관관계를 기반으로 AIOps 기능을 통합 모니터링 운영 유지보수 플랫폼에 더욱 구현함으로써 정확한 문제 위치 파악 및 인사이트 역량을 확보합니다.

또한, 정보통신기술원(Academy of Information and Communications Technology)이 실시한 관련 설문조사에 따르면 실제 응용 분야에서 지능형 모니터링, 운영 및 유지보수 의사결정 능력을 갖춘 기업은 20% 미만이었습니다. 70% 이상의 기업이 애플리케이션 시스템을 갖추고 있으며, 장애 발생 후 10분 이내에는 아무것도 할 수 없습니다.

다양한 산업의 디지털 전환은 이러한 현상을 변화시키고 있으며, 인터넷 기업뿐만 아니라 보다 전통적인 기업의 디지털 전환으로 인해 지능형 운영 및 유지 관리에 대한 더 넓은 시장이 열렸습니다. 이는 보루이데이터 등 업계 선두 기업들이 노력해야 할 좋은 시기이기도 하다.

혁신 역량을 강화하고 지능적인 운영 및 유지 관리를 촉진하는 것은 관련 서비스 제공업체의 발전을 위한 요구 사항일 뿐만 아니라 중국 기업의 애플리케이션 관리와 운영 및 유지 관리 수준을 향상시키는 임무이기도 합니다.

프런트엔드 애플리케이션 서비스의 반복적인 업데이트이든, 백엔드 IT 운영 및 유지 관리 아키텍처의 복잡성 증가이든 중국 기업의 디지털 혁신이 가속화되고 있습니다. 지능형 운영 및 유지 관리.