建云服务器14款顶尖AIOps工具：赋能AI驱动的IT运维

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AI的首个重大应用领域，正是孕育它的计算机系统领域。计算机系统充斥着硬编码的数字，这使其成为应用数据驱动机器学习算法的理想之选。自动驾驶汽车需应对大雾、乱穿马路的行人和降雨等状况，然而，机器本身却由精确的数值构成，能做出明确的决策。这些决策或许并不简单，但比起引导汽车穿越暴风雪，还是要容易得多。

在所有领域中，AI的应用机遇在DevOps(开发运维一体化)领域体现得尤为明显。DevOps是一个数据丰富、后台支持型的实践领域，为探索AI的强大功能提供了完美的试验场。如今，负责运维的团队已拥有众多以AIOps(智能运维)为缩写所代表的省时增效工具和平台，这些工具和平台均承诺将最佳的AI算法应用于IT基础设施的维护工作。

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AIOps平台的功能

AIOps平台的一些最基础任务包括加速软件向云实例的部署速度。DevOps团队的所有工作均可通过更智能的自动化技术得到增强，这种技术能够监控负载、预测需求，甚至在请求激增时自动启动新的实例。

智能的AIOps工具会生成关于机器负载的预测，并观察是否有任何情况偏离了这些预测。异常情况可能会触发警报，生成电子邮件、Slack消息，或者如果偏差足够大，还会触发寻呼机呼叫。AIOps技术栈的很大一部分致力于管理警报，确保只有最重要的问题才会变成打断会议或打扰良好睡眠的干扰因素。

这些监测异常水平或活动的方法有时被用于加强安全防护，这是一项更具挑战性的任务，使得一些AIOps工具成为安全人员和DevOps团队的共同关注点。

先进的AIOps工具还提供根本原因分析功能，通过创建流程图来追踪问题如何在现代企业应用中的各种机器间传播。一个过载的数据库会减慢API网关的速度，进而冻结Web服务。这些自动化的工作流程目录通过记录和追踪问题链，帮助团队更快地发现潜在问题。

最近，人们越来越多地谈论自愈系统，这些系统能够自主运行。一些管理人员发现，给予AIOps系统过多的自由度令人不安，而另一些人则被机器能够自行解决更多IT问题的能力所吸引。

生成式AI：AIOps界面的演进

一些AIOps平台正在集成更多的生成式AI工具，使人类员工能够使用自然语言以更对话的方式与这些工具进行交互。讨论仍涉及技术栈底层非常技术性的细节，但对话是以人类语言进行的，而非SQL之类的语言。

对于这一演进，人们看法不一。一些AIOps工具的用户认为，这将使工作民主化，使那些可能没有接受过太多培训的人也能监督IT资产，另一些人则认为，如果讨论全部围绕部署的技术细节展开，那么即使使用自然语言与AIOps平台交互变得更容易一些，也不会有太大区别。对话的核心仍然将是非常技术性的，但即便有些人对生成式AI的必要性不太确定，这种对话式界面也难以抗拒。

选择AIOps平台时应考虑的因素

本调查中的许多工具都是建立在历史悠久的监控系统之上的，它们最初是用于跟踪复杂企业技术栈中的事件的工具，现在已通过AI技术得到了扩展，还有一些工具起源于AI实验室，并向外扩展。无论哪种情况，任何评估这些平台的人都希望查看收集数据的连接器范围。

一些AIOps平台将比其他平台更好地与您的技术栈集成，所有平台都提供了一套基本的原始数据收集路径，但有些连接器比其他连接器更好。任何考虑采用AIOps平台的人都希望评估每个AIOps产品与您特定数据库和服务的集成程度。

当今领先的AIOps平台

以下是14款领先的AIOps工具，它们简化了保持企业IT基础设施稳定运行的工作。

BigPanda

BigPanda专注于检测异常行为并协调分配解决问题的团队，其同名平台提供根本原因分析和主动事件检测功能，可与主要云服务提供商集成，其L1自动化功能接管了问题出现后的更多工作量，使AI驱动的自动化能够加速做出更明智的决策。BigPanda通过为Jira或ServiceNow等系统创建工单、发送警报以及提供针对根本原因的带回滚策略的工作流程计划，简化了IT工作流程，其目标是创建一个了解不断发展的企业技术栈的智能知识图谱，并提供保持其稳定运行的智能计划。

BMC Helix

IT服务管理(ITSM)专业人员经常求助于BMC Helix平台来管理问题和技术栈演进。BMC的AI解决方案既关注根本原因分析，又提供对话式界面，帮助各级团队诊断和解决问题。BMC Helix平台不仅关注AIOps和后端工作流程，还提供了与面向外部行动的客户服务管理和安全运维(SecOps)紧密集成的产品。

Datadog

Datadog已在其性能管理套件中添加了Watchdog或Bits等AI工具，以便在性能开始下降时为DevOps团队提供更智能的警告。这些工具包括一系列基于机器学习的选项，可根据历史记录(已根据季节和一天中的时间进行调整)构建性能预测。如果延迟、内存消耗或网络带宽等指标发生变化，偏离了正常范围，就会触发警报。Datadog正在增加更多自主服务，使工具能够自主行动，减少人工干预的需求。该公司还提供预览访问权限，以访问可以分析代码甚至重写代码以消除错误的选项。该工具与Datadog的安全检测系统集成，可以与虚拟机、云实例和无服务器函数配合使用。

Digitate ignio

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Digitate的ignio AIOps平台专注于闭环自动化，为IT和业务运营提供敏捷性和韧性。其重点是监控面向内部和外部的业务健康状况，同时优化成本，特别是在云环境中。该公司估计，其自主工具集合在典型配置中可以主动处理40%的问题，并将人工工作量减少60%。该平台拥有数百种集成和一个用于添加其他集成的低代码工具。该公司的其他产品还包括用于管理工作负载以及跟踪和解决ERPOps和采购领域问题的类似努力。

Dynatrace

Dynatrace的核心三大战略技术是分析、AI和自动化。机器学习和大型语言模型是用于跟踪基于云的虚拟机、容器和其他无服务器解决方案的广泛、功能齐全的监控工具的一部分。输入日志文件、事件报告和其他触发因素，输出的是该公司所谓的精确的、AI驱动的答案。其核心包括一组可编程以监视特定事件或事件集合的代理。位于中心的AI名为Davis，是一种确定性AI，它构建流程图和树状图，以便能够准确定位任何异常或故障的根本原因。Davis与Grail(一个充满遥测数据的数据湖仓)、SmartScape(一种用于映射企业拓扑结构的工具)和AutomationEngine(一种用于集成所收集情报的工具)协同工作。如果配置得当，它可以通过触发更改(如重启实例)来自主运行，这些更改应该能够解决问题，而无需等待人工介入。

GitHub Copilot

大多数AIOps工具旨在帮助已经运行起来的软件。GitHub Copilot在编写代码时就开始提供帮助。正如该公司的广告语所说：让你的编辑器成为你最有力的加速器。该工具会观察程序员输入的内容，并提出完成建议。Copilot在海量开源代码上进行了训练，其想法基于某种形式的现实。关于谁是新代码的最终作者、AI是否可信，以及数百万开源编码者是否应因其帮助而获得某种赞誉或致谢，仍存在疑问。答案可能是或许。一个更大的问题是?Copilot对你的代码理解得有多好，它真的比自动完成功能好很多吗?答案是：大多数时候，Copilot都懂。

IBM Watson Cloud Pak for AIOps

IBM通过将其通用Watson品牌AI与其更大的云业务相结合，创建了Watson Cloud Pak for AIOps。该工具将从云监控软件收集的数据进行自动化根本原因分析。他们喜欢说，AI可以将事件响应从疯狂的追责行为转变为统一、信息驱动的解决方案盛宴。Watson持续监控事件流，直到它们达到可配置的严重程度级别。然后，Watson会以可编程的基本警报或自动化响应进行回应。IBM已将结果与其其他Cloud Paks(包括网络、业务和机器人流程自动化)进行了集成。

LogicMonitor

LogicMonitor是一个混合可扩展平台，它从企业技术栈的各个角落(从数据库和数据湖到网络和虚拟机)收集遥测数据。它跨越云服务，深入本地机器。来自3000多个集成收集器的所有这些数据都使用标准规则和一组自主AI进行分类、分析和异常监测。该平台捆绑了一个带有基于动态阈值(根据历史数据进行调整)的警报系统的根本原因检测器。其预警系统依赖于一个预测模块，该模块扩展了这些历史数据，以计算延迟、带宽和其他指标的阈值。LogicMonitor优先考虑减少警报疲劳，以避免压倒性的警报风暴，帮助团队将精力集中在真正的异常行为上。

Moogsoft

Moogsoft现已成为戴尔科技的一部分，是一种专门的AIOps解决方案，可与New Relic、Datadog、AWS Cloudwatch和AppDynamics等主要性能监控工具集成。该产品通过一条管道处理数据，该管道会删除重复事件、用来自其他来源的上下文数据丰富事件，并在触发警报之前关联数据。AI引擎部署生成式AI进行解释，并使用各种统计和聚类算法将新警报置于历史行为的上下文中。其目标是降噪，以减少人类在理解警报方面面临的挑战。

New Relic

当问题出现时，New Relic使用AI引擎分析从Splunk、Grafana和AWS的CloudWatch等云跟踪工具收集的性能数据。该工具可以配置为对各种潜在严重性事件具有灵活的敏感度级别。例如，你可以告诉New Relic，低优先级错误只有在15分钟内发生多次时才应触发警报。但像服务器崩溃这样的高优先级事件将立即触发寻呼机警报。问题日志跟踪所有事件，并包括一份相关性决策报告，该报告阐述了AI在触发警报过程中采取的逻辑步骤。客户可以通过多种方式自定义历史数据的存储方式，以便进行分析和检索。其目标是尽量减少衡量平均检测时间(MTTD)的指标，然后为人工提供足够的支持，以减少平均调查时间(MTTI)和平均解决时间(MTTR)。

PagerDuty

从名称上看，PagerDuty似乎只关注叫醒人工来解决IT问题。但那已是过去。如今的PagerDuty宣称其由AI驱动，以便在呼叫人工之前做出一些决策。该系统高度重视自动化大部分事件响应，无论是内部问题还是通过其客户支持门户由客户提出的问题。

ServiceNow

ServiceNow构建的平台致力于提供一支智能体大军来处理任何企业事务，其中一些事务与AIOps属于同一范畴。例如，IT运维管理(ITOM)套件将机器学习与工作流程自动化相结合，以根据过去的知识仔细监控并快速响应。AI控制塔将所有代理连接到一个中央枢纽，该枢纽可以回答有关云稳定性的基本问题以及有关治理和管理的更复杂问题。ServiceNow的目标是全面控制企业技术栈的几乎每一个角落。

ScienceLogic

ScienceLogic的Skylar One平台旨在提供一组智能观察者，它们可以监视企业云并在必要时代表企业进行干预。该产品针对复杂混合环境而设计，通过构建一个完整模型，为任何AI和监督人员提供理解哪些部分在运行以及在需要时哪些部分未运行的必要上下文。帐篷内的显著工具包括一个用于以传统方式自动化工作流程的低代码工具，以及Skylar Advisor(一个AI驱动的工具，提供如何解决问题的建议)。使用Skylar Analytics的实时仪表板为人类提供快速视觉提示，显示正在发生的情况。

Splunk AppDynamics

Splunk可观测性产品组合旨在监视企业技术栈、评估其性能，并分析该性能如何影响各种业务指标。AppDynamics是思科的一个部门，现已并入Splunk产品组合，它可以监视复杂技术栈、找出根本原因，并尽快提出修复最关键部分的建议。它适用于所有类型的定制和授权软件，无论是在本地、在云中还是两者兼有。Splunk AI助手提供了一个对话式界面，该界面使用机器学习来跟踪与从行为分析等数据中收集的历史基线偏离的指标。该系统可以构建流程图，并了解事件如何级联直至系统故障，从而帮助识别根本原因。使用定制机器学习构建的自主架构可以与开放标准(如模型控制协议(MCP))链接。AppDynamics通过提供可以自动解决常见故障的链接(结合开放标准)，将这些指标与销售数字等硬性业务成果相关联，并为其平台灌输一种自愈心态。

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