IT 团队生活在动态环境中，对持续集成/持续交付的需求很高。在动态环境中，DevOps 和底层技术（例如容器和微服务）继续变得更加动态和复杂。现在，就像 DevOps 一样，可观察性已经成为软件开发生命周期的一部分。
可观察性和 AIOps
使用基本的监控技术，ITOps 和 DevOps 团队缺乏支持这些现代环境中出现的数据量爆炸性增长的可见性。而且，这也是因为它们无法通过手动流程进行扩展。传统的监控系统专注于捕获、存储和呈现底层 IT 系统生成的数据。人工操作员负责分析生成的数据集并做出必要的决策，从而使 IT 流程依赖于人工。
具有可观察性的自动化驱动的 AIOps 使 IT 团队能够轻松跟踪和优化这些环境。导致疲劳的压倒性指标正在鼓励 IT 采用可观察性。DevOps 团队必须自动分析其软件堆栈中的可观察性数据，以防止中断并维持关键业务应用程序的正常运行时间。这就是 AIOps 角色发挥作用的地方。
如何利用 AIOps 和智能自动化实现可观察性？
一旦 IT 团队弄清楚数据从来源到如何用作最终洞察的过程，他们就可以充分利用可观察性和 AIOps 的组合。所有 AIOps 计划都应解决此数据旅程的四个阶段。
获取： 数据来自整个组织生态系统的不同来源。他们应该在下一阶段保持一致。AIOps 平台应具有广泛的框架级支持，以获取来自各种来源的大规模数据。这包括指标、日志和跟踪。
聚合： 数据从不同来源聚合，并在适用时经过转换和关联过程。这有助于为组织构建智能。AIOps 平台应通过无代码/低代码功能尽可能自动化此阶段，以加快实现价值的时间。
分析： 旅程的这一部分是应用人工智能和机器学习的地方。这是为了过滤噪音，获得见解并识别模式以进行进一步准确的预测。
行动： 智能算法进一步自动化根本原因分析和补救，包括开票和关票。我们还提供预先训练的历史数据，以提供和创建主动学习模式。
可观察性和 AIOps 会发生什么？
可观察性是 AIOps 实施的最佳实践，可实现自动化并扩展对整个组织生态系统的可见性。
分布式应用程序的自动化监控
数据源和系统是碎片化的。与来自各种数据源的连接日志、指标和跟踪相结合，将使数据收集和分析成为一个智能过程。重复模式下的机器学习算法将训练具有更好建议的数据。
DevOps 团队和工程师必须了解网络、应用层和容器——尤其是通过 Kubernetes 进行容器编排。CloudFabrix AIOps 使这些层及其依赖项的发现自动化且保持最新状态。如果丢失源路径，跟踪就会派上用场。通过跟踪路径，您可以轻松查看应用程序在哪里变慢或导致问题的组件。
使用 AIOps 为自动化添加智能
AIOps 关闭了提供发现、分析、检测、预测和自动化循环的循环。它使 ITOps 更加自主、燃料敏捷，并使您走上自我修复 IT 的道路。
建立企业和生态系统的可观察性
可观察性确保将客户体验置于组织生态系统的中心。AIOps 已确保这是真实发生的。它提供了对 IT 环境每个领域中正在发生的事情的全面、整体视图。
扩展环境——生产、开发和测试
所有三个关键任务环境都必须相互通信。对这些服务、应用程序或底层基础设施之一的任何类型的更改都需要快速响应，并且这些环境必须相互同步。今天的变化发生得如此之快和频繁，以至于只有人类无法赶上这个速度。随着时间的推移智能的自主算法可以几乎异步地做到这一点。
AIOps 以上下文丰富的数据湖的形式构建实时系统，可以遍历整个应用程序堆栈。在此过程中，它可以降低现代性能和故障管理系统以及驱动自动化中的噪音。它进一步缩短了解决问题的时间。
构建可扩展性 — 日志、跟踪和指标
人工监控和流程实施将在某一点之后达到玻璃天花板。机器学习不仅带来了规模，而且为 ITOps 和 DevOps 增加了指数级的速度。
复杂的环境必须始终启动并运行。需要尽快修复分辨率。这将需要多种工具——一个完整的可观察性堆栈，可以利用包括指标和日志在内的基础数据层自行增长。
那么通过可观察性和 AIOps 可以实现什么？
监控来自所有来源的数据并通过智能（例如资产上下文、在边缘应用 AI 等）使流程自动化。
自动化和加速数据操作——收集、转换、丰富等，具有低代码/无代码功能。
将人工智能和机器学习算法应用于所有数据收集和集成。
使用可重复的数据模型主动检测异常。
呈现重大和重要的事件。
关联警报。
为事件提供上下文，以便您可以快速协作和解决它们。
确定自动修复的可能根本原因。
消除噪音。
提供主动见解。