什麼是 AIOps？

步驟 1：提取並準備作業資料

為了及早發現結帳速度變慢，AIOps 平台會從網頁伺服器、API 和資料庫擷取即時指標。

它可清除並統一延遲資料、交易錯誤和系統日誌，以建立即時檢視，確保偵測模型有一致、可靠的訊號可供分析。

步驟 2：發現複雜系統中的異常現象

當流量達到峰值時，平台會偵測到與已學習基準相比的異常結帳回應時間。

AI 代理可在突破限制之前突顯這些異常現象，以便及早解決速度變慢的問題。

雖然代理程式只是 AIOpsstack中的一環，但這份建立 AI 代理程式的指南將解釋代理程式的結構，以跨訊號推理並做出決策。

有些平台會部署專為雲端基礎架構、網路或資料庫等領域訓練的垂直 AI 代理，以提高精確度。

步驟 3：跨環境連結事件

該平台將不斷上升的結帳延遲與同時進行的資料庫查詢延遲和網路封包損失聯繫起來。

AI 代理可透過推理相關訊號、重構整個事件，並辨識出速度變慢的原因是後端壓力擴散到整個系統，而不只是孤立的前端問題。

這些功能反映了AI 代理協調的一種形式，其中專門的模型共同建立事件景觀的整體觀點。

一個常見的例子是使用者遇到結帳錯誤，其根本原因可追溯至 AWS 實體故障，而非應用程式本身。

步驟 4：自動回應關鍵事件

一旦 AIOps 平台確認 AWS 實例故障正在影響結帳效能，它就會觸發預先定義的動作。

這可能包括自動調整結帳 API 或重新路由資料庫流量，以協助在全面停機前穩定平台。

步驟 5：持續模型學習與調整

解決方案傳回系統後，來自整個交換系統的作業回饋會重新訓練異常偵測模型。

這些回饋也有助於 AI 代理更有效地推理事件，並提供更好的自動回應決策。

這可讓 AIOps 平台更能及早發現異常、更精確地連結相關事件，並在環境持續演進時，觸發更有效的自動回應。

監控系統健康並偵測事故

AIOps 可突顯不穩定的早期跡象，例如 API 效能下降或後端應變，讓問題在升級為中斷之前就被發現，以免使用者和關鍵服務中斷。

正如開放原始碼 AIOps 平台Keep 的共同創辦人 Matvey Kukuy 所說、

‍「當您管理大型企業基礎架構時，總會有事情發生，您很可能要處理數以千計的事件」。

這種數量幾乎不可能手動追蹤事件 - AIOps 平台可協助團隊找出最重要的事件。

優化網路效能

在監控突顯早期警示跡象的同時，AIOps 更進一步動態優化網路路徑，以維持在變化條件下的速度和可用性。

它有助於平衡節點間的負載、在緊張時期調整網路路由，以及優先處理關鍵應用程式流量，以盡量減少延遲並避免服務中斷。

加強網路安全防禦

透過將作業與安全訊號相互關聯，AIOps 可揭露迴避傳統監控的隱藏威脅。

它可協助團隊偵測環境內部的橫向移動，並對新出現的攻擊模式做出更快速的回應。

預測資源和能力需求

除了管理即時系統健康之外，AIOps 還能協助團隊規劃未來的成長。

透過預測何時何地需要容量，可以更聰明地進行基礎結構擴充和長期資源規劃。

1.集中系統監控和可觀測性資料

AIOps 需要完整、即時的系統檢視。將日誌、度量、追蹤和事件整合到單一的可觀察層。

監控涵蓋範圍的缺口或零散的工具會削弱模式識別與事件偵測。強化可觀察性可為 AIOps 平台提供提供精確洞察所需的訊號流。

2.標準化事件管理流程

如果沒有明確的升級路徑，AIOps 就無法有效地自動執行解決步驟，導致更多混亂和幻覺。

AIOps 可插入現有的事件管理，因此在加入自動化層級之前，穩定性和一致性至關重要。

3.建立高品質的作業資料流

AIOps 模型依賴即時、正規化的輸入來可靠地辨識異常。

團隊必須驗證擷取品質、標準化事件格式，並清理多餘或低價值的指標，以建立可信賴的作業資料基礎。

4.選擇部署的初始網域

在整個環境中啟動 AIOps 會造成不必要的複雜性而無法控制。 

從網路監控、雲端基礎架構或應用程式健康等重點作業領域開始。

以包含的區域為目標，可以更快地調整模型、更容易測量早期結果，以及日後更平順的擴充。

5.使團隊符合實際的 AIOps 期望

AIOps 可加快偵測與分流的速度，但對於應該自動化的項目有明確的期望，可確保它能支援與賦予能力，而非胡亂取代人類的判斷。

TIAA 資深總監 Jay Rudrachar 向 Gartner 解釋、

‍"最終，我們最大的好處是什麼？盡可能減少面向客戶的停機和宕機時間，做到未雨綢繆"。

有了這種心態，團隊就能避免追逐那些無法或不需要自動化的東西，而專注於解決真正的痛點，降低對使用者的影響。

6.仔細評估 AIOps 解決方案

並非每個 AIOps 解決方案都同樣適合每個環境。評估應該著重於可觀察性整合、自動化的彈性以及實際作業的適應性。

雖然有一些 AIOps 認證，但平台知識和架構配合比正式證書更重要。選擇符合您的資料架構和系統需求的解決方案。

1.PagerDuty

PagerDuty 是一個 AIOps 平台，專注於即時事件回應、自動化和事件智慧。它連接了監控工具、可觀測性平台和待命團隊，以更快地偵測、診斷和回應問題。

它廣泛應用於AI 票單設定，其中警示會透過整合式 ITSM 工具 (如 Jira 或 ServiceNow) 自動產生並升級事件票單。

它使用 AI 驅動的事件關聯性來減少雜訊，並顯示關鍵事件。團隊可以設定自動化工作流程，以豐富警示、觸發行動，並根據嚴重性升級。 

PagerDuty 支援與Slack、ServiceNow、Jira、Datadog 及 AWS CloudWatch 等工具的整合。它的事件協調、自適應學習模型和回應劇本可協助團隊主動管理事件。

主要特點：

• 即時事件關聯與降噪
• 使用運行簿和動態路由進行事件回應自動化
• 以 AI 為基礎的異常偵測與警報分類
• 與監控、票務和協作工具整合

定價：

• 免費計劃：適合小型團隊的基本事件管理
• 專業版：$21/使用者/月 - 增加隨叫隨到排程和警示群組功能
• 商業：$41/使用者/月 - 包含事件協調與自動化功能
• 企業級：針對大規模作業和進階合規性的客製定價

2.Botpress

Botpress 是一個無程式碼的 AI 代理平台，可協助團隊協調作業工作流程、自動化事件回應，以及跨環境管理基礎架構事件。

Botpress 代理可在Slack、Jira、GitHub Actions 和 Grafana Cloud 等工具之間觸發警示、開啟票單、升級問題和自動解決步驟 - 所有這些都可透過IntegrationHub 進行存取。

與依賴靜態管道的傳統監控堆疊不同，此平台可讓您使用 AI 代理根據即時系統狀況調整作業流程，這是現代AI 工作流程自動化環境的核心需求。

它可作為基礎結構作業的協調層，讓團隊直接從聊天環境管理升級、自動決策及控制系統動作。

主要特點：

• 代理、API 和事件工作流程的無程式碼建立工具
• Webhook 和 API 支援管道信號和事件觸發器
• 用於動態升級的記憶體和條件路由
• 跨內部和面向公眾的應用程式進行多渠道部署

定價：

• 免費方案：$0/月，AI 使用量為 $5
• Plus: $89/月 - 增加即時代理路由和流量測試功能
• 團隊：495 美元/月 - 用於 SSO、協作和存取控制
• 企業級：針對規模與合規性的客製定價

3.Splunk ITSI

Splunk IT Service Intelligence (ITSI) 是一個可觀察性和 AIOps 平台，可監控系統健康狀況、關聯事件，並預測複雜 IT 環境中的故障。

這些功能對於電信情境中的 AI 尤為珍貴，在這些情境中，即時訊號關聯對於維持大型網路的正常運作時間至關重要。

它使用機器學習驅動的分析來偵測異常、追蹤服務依存性，並根據業務影響排定事件的優先順序。ITSI 可將指標、日誌和軌跡整合為統一的檢視，讓團隊全面掌握系統效能。

ITSI 的預測分析有助於預測服務降級，而其事件關聯引擎則可降低警報雜訊，並顯示可採取行動的事件。

主要特點：

• 統一監控指標、日誌和軌跡
• 服務依賴性映射與健康評分
• 預測分析可及早偵測停電情況
• 透過事件關聯和聚類降低雜訊

定價：

• 根據資料擷取量和使用者需求自訂價格
• 通常作為 Splunk Cloud 或 Splunk Enterprise 部署的一部分出售

4.IBM Cloud Pak

IBM Cloud Pak for AIOps 是 IBM 開發的模組化 AI 驅動 IT 作業平台。它旨在協助作業團隊偵測、診斷和解決混合與多雲環境中的事件。

它以開放標準為基礎，是 IBM Cloud Pak 套件的一部分，利用可解釋的人工智慧和政策式自動化來減少警示疲勞、找出根本原因，並改善系統正常運作時間。

該平台可將相關警示分組、即時偵測異常情況，並使用執行簿和整合政策來指導解決方案。

它可與 ServiceNow、IBM Db2 和 Netcool/Impact 等工具連接，因此非常適合希望在不放棄現有投資的情況下，對作業stack 進行現代化的團隊。

主要特點：

• 智慧型警報關聯及根本原因偵測
• 即時異常偵測與雜訊抑制
• 有條件執行的政策驅動工作流程
• 與 ITSM 平台、可觀測性工具和 IBM 系統整合

定價：

• 根據部署規模自訂價格

5.Ignio

Digitate 的 Ignio 是一個 AIOps 平台，結合 AI、自動化和分析來偵測、診斷和修復 IT 作業問題。它透過學習系統行為和主動管理事故，專注於自主運作。

Ignio 的優勢在於其藍圖驅動的模型，可以映射系統、預測故障並啟動自我修復動作，而無需等待人工干預。

它支援與企業 IT 系統 (如 ServiceNow、AWS、Azure 及 SAP 環境) 的整合。

透過結合預測分析與自動化，Ignio 可協助團隊減少停機時間、最佳化資源使用，並在不增加開銷的情況下擴充作業規模。

主要特點：

• 透過學習到的系統模式進行自我修復的事件回應
• 動態依賴性對應和預測分析
• 日常作業自動化
• 與雲端、ERP 及服務管理平台整合

定價：未公開

如何判斷我的組織是否已為 AIOps 做好準備？

如果您的團隊淹沒在警示中，忙於使用各自為政的監控工具，並對問題作出反應而非預測，那麼您已經準備好了。如果您已經擁有穩固的可觀察性和乾淨的作業資料，這也是很有幫助的。

關於 AIOps 有哪些常見的誤解？

很多人認為 AIOps 可以取代人類，但事實並非如此。它更像是一個智慧助理，可以過濾雜訊、找出模式，並協助您更快速地回應。

AIOps 可以在空中封鎖或離線環境中運作嗎？

可以，但有一些限制。您需要內部部署的 AIOps 工具，但它無法存取即時雲端更新或外部情報來源。

誰擁有 AIOps 平台中 AI 代理所做的決策？

最終還是由作業團隊來做。AI 代理透過洞察力和自動化提供支援，但作業團隊會定義規則並驗證行動。

在 AI 驅動的作業決策中，如何確保可解釋性呢？

好的 AIOps 平台包含日誌、因果圖或簡易語言摘要，可解釋為何有事情觸發，讓您不需要猜測 AI 為何這麼做。