- AIOps (Trí tuệ nhân tạo cho hoạt động CNTT) sử dụng máy học để phát hiện các điểm bất thường, liên kết các sự kiện và tự động hóa phản hồi sự cố CNTT ngoài việc giám sát dựa trên quy tắc.
- Được Gartner đưa ra vào năm 2016, nền tảng AIOps kết hợp các mô hình phát hiện với các tác nhân AI có khả năng suy luận trên nhiều hệ thống để thực hiện các hoạt động chủ động.
- Các trường hợp sử dụng chính bao gồm theo dõi tình trạng mạng, tối ưu hóa mạng, an ninh mạng và dự báo tài nguyên trong môi trường phức tạp.
- Thành công của AIOps phụ thuộc vào dữ liệu tập trung, quy trình xử lý sự cố rõ ràng, đầu vào chất lượng và kỳ vọng thực tế về sự giám sát của con người.
Quản lý hoạt động CNTT ngày nay có nghĩa là xử lý các môi trường lớn hơn, nhanh hơn và kết nối nhiều hơn bao giờ hết. Các hệ thống giám sát và dựa trên quy tắc truyền thống không còn đủ để duy trì sự ổn định của các dịch vụ.
AIOps đang định hình lại hoạt động bằng cách áp dụng máy học vào các tín hiệu hệ thống trực tiếp và sử dụng các tác nhân AI doanh nghiệp để lý luận năng động hơn trong các sự cố.
Khi môi trường thay đổi không thể đoán trước, sự thay đổi này cho phép các nhóm chuyển từ giám sát tĩnh sang phản ứng thích ứng hơn.
AIOps là gì?
Trí tuệ nhân tạo cho hoạt động CNTT (AIOps) áp dụng máy học và phân tích nâng cao vào dữ liệu hoạt động để quản lý hiệu suất và tình trạng của hệ thống CNTT mà không cần can thiệp thủ công.
Được Gartner đặt ra vào năm 2016 , thuật ngữ này mô tả các nền tảng tự động hóa các tác vụ vận hành chính — như phát hiện bất thường, đối chiếu các sự kiện, tìm nguyên nhân gốc rễ và ứng phó với sự cố — bằng cách học hỏi từ dữ liệu hệ thống thời gian thực thay vì các quy tắc tĩnh.
Các thiết lập AIOps hiện đại còn tiến xa hơn: chúng ghép nối các mô hình phát hiện với các tác nhân AI để liên kết các vấn đề liên quan và hướng dẫn giải quyết trên nhiều công cụ, giúp hoạt động năng động hơn và ít bị động hơn.
Các khái niệm chính của AIOps
AIOps khác với MLOps và DevOps như thế nào?
Khi tự động hóa và quy trình làm việc dựa trên dữ liệu trở nên phổ biến hơn trong các hoạt động CNTT và phần mềm, các thuật ngữ như AIOps, MLOps và DevOps thường được đề cập cùng nhau.
Chúng có chung mục tiêu cải thiện độ tin cậy, khả năng mở rộng và khả năng phản hồi, nhưng chúng hoạt động ở các phần khác nhau của vòng đời công nghệ. Vì cả ba đều liên quan đến việc sử dụng tự động hóa để quản lý sự phức tạp nên rất dễ nhầm lẫn vai trò của chúng.
AIOps hoạt động như thế nào?
AIOps đưa công nghệ máy học vào hoạt động hàng ngày bằng cách giúp hệ thống phát hiện sớm sự cố và tự động phản hồi.
Nó tìm kiếm hành vi bất thường, kết nối các vấn đề liên quan và kích hoạt phản hồi mà không cần ai can thiệp.

Để minh họa cho luồng này, hãy tưởng tượng một tình huống mà quy trình thanh toán của một công ty thương mại điện tử đột nhiên chậm lại vào giờ cao điểm.
Bước 1: Thu thập và chuẩn bị dữ liệu hoạt động
Để phát hiện sớm tình trạng chậm thanh toán, nền tảng AIOps sẽ thu thập số liệu trực tiếp từ máy chủ web, API và cơ sở dữ liệu.
Công cụ này dọn dẹp và sắp xếp dữ liệu độ trễ, lỗi giao dịch và nhật ký hệ thống để xây dựng chế độ xem theo thời gian thực, đảm bảo các mô hình phát hiện có tín hiệu nhất quán và đáng tin cậy để phân tích.
Bước 2: Phát hiện những bất thường trong các hệ thống phức tạp
Khi lưu lượng truy cập đạt đỉnh, nền tảng sẽ phát hiện thời gian phản hồi thanh toán bất thường so với thời gian cơ sở đã học.
Các tác nhân AI sẽ làm nổi bật những điểm bất thường này trước khi giới hạn bị phá vỡ, cho phép giải quyết sớm tình trạng chậm lại.
Trong khi các tác nhân chỉ là một phần của AIOps stack Hướng dẫn xây dựng tác nhân AI này giải thích cách chúng được cấu trúc để lý luận qua các tín hiệu và đưa ra quyết định.
Một số nền tảng triển khai các tác nhân AI theo chiều dọc được đào tạo chuyên biệt cho các lĩnh vực như cơ sở hạ tầng đám mây, mạng hoặc cơ sở dữ liệu để cải thiện độ chính xác.
Bước 3: Liên kết các sự cố trên khắp các môi trường
Nền tảng này liên hệ độ trễ thanh toán ngày càng tăng với sự chậm trễ truy vấn cơ sở dữ liệu đồng thời và mất gói tin mạng.
Các tác nhân AI hỗ trợ bằng cách suy luận các tín hiệu liên quan, tái tạo toàn bộ sự cố và xác định rằng sự chậm trễ bắt nguồn từ căng thẳng ở phía sau lan rộng trên toàn hệ thống, chứ không chỉ là các vấn đề riêng lẻ ở phía trước.
Những khả năng này phản ánh một hình thức điều phối tác nhân AI , trong đó các mô hình chuyên biệt làm việc cùng nhau để xây dựng cái nhìn toàn diện về bối cảnh sự cố.
Một ví dụ phổ biến là người dùng gặp phải lỗi thanh toán, trong đó nguyên nhân gốc rễ là do lỗi của phiên bản AWS chứ không phải do chính ứng dụng.
Bước 4: Tự động phản hồi các sự kiện quan trọng
Khi nền tảng AIOps xác nhận rằng lỗi phiên bản AWS đang ảnh hưởng đến hiệu suất thanh toán, nó sẽ kích hoạt các hành động được xác định trước.
Những điều này có thể bao gồm việc tự động mở rộng API thanh toán hoặc định tuyến lại lưu lượng truy cập cơ sở dữ liệu, giúp ổn định nền tảng trước khi xảy ra tình trạng ngừng hoạt động hoàn toàn.
Bước 5: Học tập và điều chỉnh mô hình liên tục
Sau khi giải pháp được truyền lại cho hệ thống, phản hồi vận hành từ toàn bộ sàn giao dịch sẽ đào tạo lại các mô hình phát hiện bất thường.
Phản hồi này cũng giúp các tác nhân AI lý luận về các sự cố hiệu quả hơn và đưa ra quyết định phản hồi tự động tốt hơn.
Điều này cho phép các nền tảng AIOps phát hiện sớm các bất thường, liên kết các sự kiện liên quan chính xác hơn và kích hoạt các phản ứng tự động hiệu quả hơn khi môi trường tiếp tục phát triển.
Những trường hợp sử dụng hàng đầu của AIOps là gì?
Khi các hệ thống AIOps phát triển, các nhà nghiên cứu đang kết hợp các hệ thống CNTT truyền thống với các mô hình ngôn ngữ lớn ( LLMs ) để giải quyết những thách thức lâu dài trong hoạt động.
Một bài báo năm 2025 có tiêu đề “ Trao quyền cho AIOps ”, được trình bày tại Hội nghị chuyên đề ACM về Kỹ thuật phần mềm, nêu bật cách LLMs có thể diễn giải dữ liệu phi cấu trúc như nhật ký hệ thống và báo cáo sự cố, đồng thời cải thiện khả năng giải thích các thông tin chi tiết do AI thúc đẩy.
Sự thay đổi này là bước tiến lớn hướng tới việc áp dụng các hệ thống AI — và nó đang trở nên cần thiết đối với các nhóm cần duy trì tốc độ và chất lượng trong các môi trường ngày càng phức tạp.
Những khả năng này đang mở rộng phạm vi những gì AIOps có thể làm, cụ thể là trong lĩnh vực tối ưu hóa, giám sát tình trạng hệ thống, an ninh mạng và phân bổ tài nguyên.
Theo dõi tình trạng hệ thống và phát hiện sự cố
AIOps làm nổi bật các dấu hiệu bất ổn ban đầu, như hiệu suất API giảm hoặc quá tải ở phần phụ trợ, cho phép phát hiện các sự cố trước khi chúng trở nên nghiêm trọng và gây gián đoạn cho người dùng và các dịch vụ quan trọng.
Như Matvey Kukuy, đồng sáng lập Keep , một nền tảng AIOps nguồn mở, đã nói,
“Khi bạn quản lý cơ sở hạ tầng doanh nghiệp lớn, nơi luôn có sự kiện xảy ra, bạn có thể phải xử lý hàng nghìn sự kiện.”
Khối lượng này khiến việc theo dõi sự cố theo cách thủ công trở nên gần như bất khả thi — nền tảng AIOps giúp các nhóm tìm ra những gì quan trọng nhất.
Tối ưu hóa hiệu suất mạng
Trong khi giám sát làm nổi bật các dấu hiệu cảnh báo sớm, AIOps còn tiến xa hơn bằng cách tối ưu hóa đường dẫn mạng một cách linh hoạt để duy trì tốc độ và tính khả dụng trong các điều kiện thay đổi.
Nó giúp cân bằng tải trên các nút, điều chỉnh các tuyến mạng trong thời gian căng thẳng và ưu tiên lưu lượng ứng dụng quan trọng để giảm thiểu độ trễ và tránh gián đoạn dịch vụ.
Tăng cường phòng thủ an ninh mạng
Bằng cách liên kết các tín hiệu vận hành và bảo mật, AIOps phát hiện các mối đe dọa tiềm ẩn mà phương pháp giám sát truyền thống không thể thực hiện được.
Nó giúp các nhóm phát hiện chuyển động ngang bên trong môi trường và phản ứng nhanh hơn với các kiểu tấn công mới xuất hiện.
Dự báo nhu cầu về nguồn lực và năng lực
Ngoài việc quản lý tình trạng hệ thống trực tiếp, AIOps còn giúp các nhóm lập kế hoạch cho sự phát triển trong tương lai.
Bằng cách dự báo thời điểm và địa điểm cần năng lực, điều này cho phép mở rộng cơ sở hạ tầng thông minh hơn và lập kế hoạch nguồn lực dài hạn.
Bạn nên xây dựng chiến lược AIOps như thế nào?
Việc xây dựng chiến lược AIOps thành công không chỉ bắt đầu bằng việc triển khai các công cụ tự động hóa.
Các nhóm cần có nền tảng hoạt động vững chắc, các hoạt động dữ liệu đáng tin cậy và kỳ vọng thực tế về những gì hoạt động do AI điều khiển có thể và không thể làm.
1. Tập trung dữ liệu giám sát và khả năng quan sát của hệ thống
AIOps cần có chế độ xem toàn diện, theo thời gian thực về hệ thống của bạn. Hợp nhất nhật ký, số liệu, dấu vết và sự kiện thành một lớp quan sát duy nhất.
Khoảng cách trong phạm vi giám sát hoặc công cụ phân mảnh làm suy yếu khả năng nhận dạng mẫu và phát hiện sự cố. Tăng cường khả năng quan sát cung cấp cho nền tảng AIOps luồng tín hiệu cần thiết để cung cấp thông tin chi tiết chính xác.
2. Chuẩn hóa quy trình quản lý sự cố
Nếu không có lộ trình leo thang rõ ràng, AIOps không thể tự động hóa các bước giải quyết hiệu quả, dẫn đến nhiều nhầm lẫn và ảo giác hơn.
AIOps tích hợp với hệ thống quản lý sự cố hiện có, do đó tính ổn định và nhất quán là rất quan trọng trước khi thêm các lớp tự động hóa.
3. Xây dựng luồng dữ liệu hoạt động chất lượng cao
Các mô hình AIOps phụ thuộc vào dữ liệu đầu vào được chuẩn hóa theo thời gian thực để nhận dạng các điểm bất thường một cách đáng tin cậy.
Các nhóm phải xác thực chất lượng thu thập, chuẩn hóa định dạng sự kiện và dọn dẹp các số liệu dư thừa hoặc có giá trị thấp để xây dựng nền tảng dữ liệu vận hành đáng tin cậy.
4. Chọn một miền ban đầu để triển khai
Việc triển khai AIOps trên toàn bộ môi trường sẽ tạo ra sự phức tạp không cần thiết nếu không được kiểm soát.
Bắt đầu trong một phạm vi hoạt động tập trung như giám sát mạng, cơ sở hạ tầng đám mây hoặc tình trạng ứng dụng.
Việc nhắm mục tiêu vào một khu vực giới hạn cho phép điều chỉnh mô hình nhanh hơn, đo lường kết quả ban đầu dễ dàng hơn và mở rộng quy mô mượt mà hơn sau này.
5. Căn chỉnh các nhóm theo kỳ vọng thực tế của AIOps
AIOps giúp tăng tốc quá trình phát hiện và phân loại, nhưng kỳ vọng rõ ràng về những gì cần được tự động hóa sẽ đảm bảo nó hỗ trợ và trao quyền thay vì thay thế một cách tùy tiện khả năng phán đoán của con người.
Như Jay Rudrachar, Giám đốc cấp cao tại TIAA , giải thích với Gartner,
“Cuối cùng, lợi ích lớn nhất của chúng ta là gì? Giảm thiểu tối đa tình trạng ngừng hoạt động và thời gian chết của khách hàng và chủ động.”
Với tư duy đó, các nhóm có thể tránh việc chạy theo tự động hóa những thứ không thể hoặc không cần tự động hóa, thay vào đó tập trung vào việc giải quyết những điểm khó khăn thực sự giúp giảm tác động đến người dùng.
6. Đánh giá cẩn thận các giải pháp AIOps
Không phải mọi giải pháp AIOps đều phù hợp với mọi môi trường như nhau. Đánh giá nên tập trung vào khả năng tích hợp khả năng quan sát, tính linh hoạt của tự động hóa và khả năng thích ứng hoạt động trong thế giới thực.
Mặc dù có một số chứng chỉ AIOps, kiến thức về nền tảng và sự phù hợp về kiến trúc quan trọng hơn các chứng chỉ chính thức. Hãy chọn các giải pháp phù hợp với kiến trúc dữ liệu và nhu cầu hệ thống của bạn.
5 Nền tảng AIOps hàng đầu
Việc lựa chọn nền tảng AIOps phù hợp sẽ quyết định tốc độ phản ứng của các nhóm với các sự cố hệ thống và khả năng tự tin lập kế hoạch phát triển cơ sở hạ tầng.
Mục tiêu không chỉ là cảnh báo nhanh hơn mà còn đưa tính năng tự động hóa vào các hoạt động hàng ngày mà không tạo ra điểm mù mới.
1. Nhiệm vụ của Pager

PagerDuty là nền tảng AIOps tập trung vào phản hồi sự cố theo thời gian thực, tự động hóa và thông tin sự kiện. Nó kết nối các công cụ giám sát, nền tảng quan sát và nhóm trực để phát hiện, chẩn đoán và phản hồi sự cố nhanh hơn.
Công nghệ này được sử dụng rộng rãi trong các thiết lập phiếu AI , trong đó các cảnh báo sẽ tự động tạo và chuyển tiếp phiếu sự cố thông qua các công cụ ITSM tích hợp như Jira hoặc ServiceNow.
Nó sử dụng tương quan sự kiện do AI điều khiển để giảm tiếng ồn và đưa ra các sự cố quan trọng. Các nhóm có thể thiết lập quy trình làm việc tự động để làm phong phú thêm cảnh báo, kích hoạt hành động và leo thang dựa trên mức độ nghiêm trọng.
PagerDuty hỗ trợ tích hợp với các công cụ như Slack , ServiceNow, Jira, Datadog và AWS CloudWatch. Sự phối hợp sự kiện, mô hình học tập thích ứng và sổ tay hướng dẫn phản hồi của nó giúp các nhóm chủ động quản lý sự cố.
Các tính năng chính:
- Tương quan sự kiện thời gian thực và giảm nhiễu
- Tự động hóa phản hồi sự cố với sổ tay hướng dẫn và định tuyến động
- Phát hiện bất thường dựa trên AI và nhóm cảnh báo
- Tích hợp với các công cụ giám sát, tạo phiếu và cộng tác
Giá cả:
- Gói miễn phí: Quản lý sự cố cơ bản cho các nhóm nhỏ
- Chuyên nghiệp: $21/người dùng/tháng — thêm tính năng lập lịch trực và nhóm cảnh báo
- Doanh nghiệp: $41/người dùng/tháng — bao gồm các tính năng sắp xếp sự kiện và tự động hóa
- Doanh nghiệp: Giá tùy chỉnh cho các hoạt động quy mô lớn và tuân thủ nâng cao
2. Botpress

Botpress là nền tảng tác nhân AI không cần mã giúp các nhóm sắp xếp quy trình làm việc, tự động hóa phản hồi sự cố và quản lý các sự kiện cơ sở hạ tầng trên nhiều môi trường.
Được xây dựng để hợp nhất các tín hiệu hệ thống thời gian thực, Botpress các tác nhân có thể kích hoạt cảnh báo, mở phiếu, nâng cấp các vấn đề và tự động hóa các bước giải quyết trên các công cụ như Slack , Jira, GitHub Actions và Grafana Cloud — tất cả đều có thể truy cập thông qua Hub tích hợp .
Không giống như các ngăn xếp giám sát truyền thống phụ thuộc vào đường ống tĩnh, nền tảng này cho phép bạn sử dụng tác nhân AI để điều chỉnh luồng hoạt động dựa trên điều kiện hệ thống trực tiếp, một yêu cầu cốt lõi trong môi trường tự động hóa quy trình làm việc AI hiện đại.
Nó hoạt động như một lớp điều phối cho các hoạt động cơ sở hạ tầng, cho phép các nhóm quản lý các tình huống leo thang, tự động hóa các quyết định và kiểm soát các hành động của hệ thống trực tiếp từ môi trường trò chuyện.
Các tính năng chính:
- Trình tạo không cần mã cho các tác nhân, API và quy trình làm việc sự kiện
- Webhook và hỗ trợ API cho tín hiệu đường ống và kích hoạt sự cố
- Bộ nhớ và định tuyến có điều kiện cho các leo thang động
- Triển khai đa kênh trên các ứng dụng nội bộ và công khai
Giá cả:
- Gói miễn phí: $0/tháng với $5 khi sử dụng AI
- Plus : $89/tháng — thêm định tuyến đại lý trực tiếp và kiểm tra luồng
- Nhóm: 495 đô la/tháng — cho SSO, cộng tác và kiểm soát truy cập
- Doanh nghiệp: Giá tùy chỉnh theo quy mô và tuân thủ
3. Splunk ITSI

Splunk IT Service Intelligence (ITSI) là nền tảng quan sát và AIOps giúp theo dõi tình trạng hệ thống, liên kết các sự kiện và dự đoán sự cố mất điện trên các môi trường CNTT phức tạp.
Những khả năng này đặc biệt có giá trị trong AI trong các tình huống viễn thông, nơi tương quan tín hiệu thời gian thực rất quan trọng để duy trì thời gian hoạt động trên các mạng lớn.
Nó sử dụng phân tích dựa trên máy học để phát hiện các bất thường, theo dõi các phụ thuộc dịch vụ và ưu tiên các sự cố dựa trên tác động kinh doanh. ITSI hợp nhất các số liệu, nhật ký và dấu vết thành một chế độ xem thống nhất để cung cấp cho các nhóm khả năng hiển thị đầy đủ về hiệu suất hệ thống.
Phân tích dự đoán của ITSI giúp dự đoán sự suy giảm dịch vụ, trong khi công cụ tương quan sự kiện giúp giảm tiếng ồn cảnh báo và đưa ra các sự cố có thể xử lý được.
Các tính năng chính:
- Giám sát thống nhất trên các số liệu, nhật ký và dấu vết
- Bản đồ phụ thuộc dịch vụ và chấm điểm sức khỏe
- Phân tích dự đoán để phát hiện sớm sự cố mất điện
- Giảm tiếng ồn thông qua tương quan sự kiện và phân cụm
Giá cả:
- Giá tùy chỉnh dựa trên khối lượng dữ liệu thu thập và nhu cầu của người dùng
- Thông thường được bán như một phần của triển khai Splunk Cloud hoặc Splunk Enterprise
4. Gói đám mây IBM

IBM Cloud Pak for AIOps là nền tảng vận hành CNTT theo mô-đun do IBM phát triển. Nền tảng này được thiết kế để giúp các nhóm vận hành phát hiện, chẩn đoán và giải quyết các sự cố trên môi trường đám mây lai và đa đám mây.
Được xây dựng trên các tiêu chuẩn mở và là một phần của bộ Cloud Pak của IBM, giải pháp này tận dụng AI có thể giải thích được và tự động hóa dựa trên chính sách để giảm tình trạng cảnh báo quá mức, tìm ra nguyên nhân gốc rễ và cải thiện thời gian hoạt động của hệ thống.
Nền tảng này nhóm các cảnh báo liên quan, phát hiện các bất thường theo thời gian thực và hướng dẫn giải quyết bằng cách sử dụng sổ tay hướng dẫn và chính sách tích hợp.
Nó kết nối với các công cụ như ServiceNow, IBM Db2 và Netcool/Impact, khiến nó trở nên lý tưởng cho các nhóm muốn hiện đại hóa hoạt động của họ stack mà không từ bỏ các khoản đầu tư hiện tại.
Các tính năng chính:
- Tương quan cảnh báo thông minh và phát hiện nguyên nhân gốc rễ
- Phát hiện bất thường theo thời gian thực và loại bỏ tiếng ồn
- Quy trình làm việc theo chính sách với thực thi có điều kiện
- Tích hợp với nền tảng ITSM, công cụ quan sát và hệ thống IBM
Giá cả:
- Giá tùy chỉnh dựa trên quy mô triển khai
5. Ignio

Ignio của Digitate là nền tảng AIOps kết hợp AI, tự động hóa và phân tích để phát hiện, chẩn đoán và khắc phục các sự cố vận hành CNTT. Nó tập trung vào các hoạt động tự động bằng cách học hành vi của hệ thống và quản lý sự cố một cách chủ động.
Điểm mạnh của Ignio nằm ở các mô hình dựa trên bản thiết kế có thể lập bản đồ hệ thống, dự đoán lỗi và kích hoạt hành động tự phục hồi mà không cần chờ can thiệp thủ công.
Nó hỗ trợ tích hợp với các hệ thống CNTT doanh nghiệp như ServiceNow, AWS, Azure và môi trường SAP.
Bằng cách kết hợp phân tích dự đoán với tự động hóa, Ignio giúp các nhóm giảm thời gian chết, tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và mở rộng quy mô hoạt động mà không tăng thêm chi phí.
Các tính năng chính:
- Phản ứng sự cố tự phục hồi thông qua các mẫu hệ thống đã học
- Bản đồ phụ thuộc động và phân tích dự đoán
- Tự động hóa các nhiệm vụ hoạt động thường xuyên
- Tích hợp với nền tảng đám mây, ERP và quản lý dịch vụ
Giá cả: Không công khai
Triển khai quy trình làm việc AIOps ngay hôm nay
Botpress cho phép các nhóm xử lý tín hiệu vận hành ở quy mô lớn, thiết lập các quy tắc động xung quanh các sự kiện hệ thống và điều chỉnh phản hồi mà không cần xây dựng lại quy trình làm việc tĩnh.
Các tác nhân ghi lại các cuộc trò chuyện, giải pháp và diễn biến theo thời gian thực, giúp các nhóm tinh chỉnh quy trình hoạt động khi có sự cố mới phát sinh.
Tích hợp với Jira, GitHub Các hành động, AWS và Grafana Cloud cho phép Botpress để kích hoạt các bản cập nhật, nâng cấp nhiệm vụ và đưa số liệu trực tiếp vào quy trình xử lý sự cố.
Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay – hoàn toàn miễn phí.
Các câu hỏi thường gặp
Làm thế nào để xác định tổ chức của tôi đã sẵn sàng cho AIOps?
Nếu nhóm của bạn đang chìm trong cảnh báo, xử lý các công cụ giám sát bị cô lập và phản ứng với các vấn đề thay vì dự đoán chúng, bạn đã sẵn sàng. Sẽ hữu ích nếu bạn đã có khả năng quan sát vững chắc và dữ liệu hoạt động sạch.
Những quan niệm sai lầm phổ biến về AIOps là gì?
Nhiều người nghĩ AIOps thay thế con người nhưng không phải vậy. Nó giống như một trợ lý thông minh lọc tiếng ồn, phát hiện các mẫu và giúp bạn phản ứng nhanh hơn.
AIOps có thể hoạt động trong môi trường không có kết nối mạng hoặc ngoại tuyến không?
Có thể, nhưng có một số hạn chế. Bạn sẽ cần các công cụ AIOps tại chỗ mặc dù nó sẽ không có quyền truy cập vào các bản cập nhật đám mây theo thời gian thực hoặc nguồn cấp dữ liệu thông minh bên ngoài.
Ai là người sở hữu các quyết định do tác nhân AI đưa ra trong nền tảng AIOps?
Cuối cùng, nhóm vận hành sẽ thực hiện. Các tác nhân AI cung cấp hỗ trợ thông qua thông tin chi tiết và tự động hóa, nhưng nhóm vận hành sẽ xác định các quy tắc và xác thực hành động.
Làm thế nào để đảm bảo khả năng giải thích trong các quyết định hoạt động do AI thúc đẩy?
Các nền tảng AIOps tốt bao gồm nhật ký, biểu đồ nhân quả hoặc tóm tắt bằng ngôn ngữ dễ hiểu giải thích lý do tại sao một hành động nào đó được kích hoạt để bạn không phải đoán xem tại sao AI lại làm như vậy.