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隨著人工智能、機器學習和自動化等先進技術的廣泛應用，企業的業務場景發生了翻天覆地的變化。這些創新改變了他們的應用程序結構和IT運營。將人工智能納入IT活動可以使IT團隊能夠在復雜的IT條件下執行更復雜的任務。人工智能與IT運營的這種整合產生了AIOps這個術語，它利用大數據、數據分析和人工智能的能力進行IT運營管理。

正如調研機構Gartner公司所指出的那樣，將近一半的企業利用AIOps和應用程序執行檢查來了解關鍵應用程序和IT任務。AIOps承諾協助改變IT框架的活動，并保證IT員工專注于更重要的工作。隨著AIOps收入的增加，預計到2025年全球AIOps的市場規模將達到31.2744億美元，2020年至2025年期間的復合年增長率為43.7%。

以下是每個人都應該關注的2022年的AIOps趨勢：

IT先驅將觀察和關注AIOps

根據IDC公司的預測，到2022年，人工智能框架的總支出將達到776億美元。雖然人工智能的應用案例非常多，但IT先驅將在今年觀察人工智能在完成IT任務時的便利性發生的變化。企業管理層正在意識到AIOps的短期和長期優勢，并從根本上提高收入，因為管理工作區、DevOps和信息安全小組的存在都將隨著對AIOps的興趣的發展變得更加簡單。此外，隨著AIOps工具的成熟，它們將能夠處理更廣泛的數據類型并更快更好地交付價值，從而提高具體任務的性能。

將擴大事件管理能力

AIOps將用于增加自然語言準備、原因分析、異常檢測、事件關聯和分析以及其他IT功能，為IT任務專家提供更加突出的控制。事件相關性和事件情報將在功能組的最佳事件管理平臺內始終可訪問。此外，截至目前使用的最為嚴重影響，將在共享工具的關聯中預先識別和顯示違規行為。

更智能、更廣泛的自動化

AIOps最大的優勢就是它的自動化能力。它提供了多種功能來將明確的IT措施計算機化，并減少企業團隊中的責任。雖然過去它可以實現的自動化種類受到限制，但預計到2022年大多數AIOps將擁有更具創造性和進一步開發的設備。

在以前，AIOps設備一次只能處理一種單獨的信息類型。然而，最近出現了新的人工智能計算服務，可以處理雙重信息類型。此外，現在大多數平臺都實現計算機化，這些計算機化與用例或工作流程的問題目標類型有關。一些企業使用機器人數據自動化(RDA)來解決信息問題。同時顯著減少了員工的工作量。

加強網絡安全

事實上，即使創新取得了所有進展，網絡安全仍然是企業最關心的問題。這一點尤其明顯，因為更多的企業依賴于計算機化的工作流程和設備。通過這種方式，需要在企業內部使用尖端和集成的安全平臺。

AIOps展示了更多整合的安全和IT活動。利用人工智能，企業可以立即識別問題，并在問題發生之前采取預防措施。它還可以一直額外支持框架正常運行時間和可靠性。例如，可以對AIOps進行編程，以將常規訪問與程序人員訪問或不可靠訪問分開。一旦識別，它可以自動阻止任何可疑用戶的IP地址。

AIOps將成為DevOps工具的一部分

AIOps為復雜的基礎設施管理和云計算解決方案監控工具提供安全的解決方案。它可以幫助自動化數據分析和日常DevOps操作。由于傳統的系統監控工具無法處理大數據的3V特征，高級分析工具、人工智能算法和深度學習模型的出現使DevOps專業人員有效地實現了這一點。AIOps通過快速處理所有數據、執行深度數據分析和自動化日常任務來幫助IT部門。它幫助DevOps工程師監控和管理測試、性能和安全。