AIOps工具在IT領域具有廣闊的應用前景，但是云技術是AIOps有望提供最大收益的領域之一。

在這一點上，云計算在IT行業中已經是成熟的領域，甚至有人說這很無聊。云中的創新已經放慢了腳步，很難想象我們在云中構建或管理應用程序方面將采取許多革命性的步驟。話雖這么說，如果我不得不選擇一個準備在不久的將來在云中進行重大變革的概念，那么我會把錢花在AIOps和AIOps工具上。

盡管AIOps的影響絕不僅限于云，但AIOps是目前為數不多的破壞我們與云基礎架構交互方式的力量之一。您需要了解有關AIOps以及AIOps工具和平臺在未來可能扮演的角色。

定義AIOpsAIOps是Gartner在2016年創造的一個術語，是指人工智能在IT運營工作中的應用。基本AIOps涉及使用AI來幫助解釋或分析IT環境中的數據。更高級的AIOps用例集中于利用AI 自動執行員工傳統上必須手動執行的IT管理任務（例如，重新啟動故障服務器或更新防火墻規則以響應新檢測到的威脅）。

AIOps概念在該術語發明之前就已經存在。實際上，如果您在過去20年中的任何時候使用機器學習或數據分析工具來輔助應用程序監視或安全測試，則您正在使用AIOps。

但是在過去的幾年中，AIOps和AIOps工具迅速普及。這種趨勢反映了AI的日益成熟，以及現代IT工作負載的規模和復雜性不斷增加（AIOps通過使用AI對IT工作流進行自動化和系統化來應對的挑戰）。

AIOps與云計算的未來AIOps在整個IT行業中都具有廣闊的應用前景。然而，在許多方面，云計算是AIOps有望提供最大收益的領域之一。這是因為AIOps可以解決云中一些最復雜的挑戰-其他技術尚未充分解決的挑戰。以下是四個主要示例：

1.成本優化在云中運行工作負載非常容易。以成本優化的方式運行它們要困難得多。云供應商并沒有竭盡全力幫助客戶減少在平臺上的花費。而且，盡管可以使用各種第三方工具來幫助預測和管理云成本，但是大多數工具需要IT團隊進行相當多的手動工作才能建立和使用。您必須仔細標記您的云資源，并花時間手動解釋這些工具為您提供的節省成本的建議。其中許多工具還會根據過去的使用情況提出事后建議，而不是建議您可以實時進行云配置更改以立即節省資金。

AIOps承諾將對云成本優化提高自動化水平和實時洞察力。AIOps工具不僅可以為公司在云中超支的地方提供建議，而且還可以采取自動重新配置工作負載以節省資金的額外步驟。例如，可以通過AIOps工具將超額配置的虛擬機實例自動遷移到成本較低的實例，或者將存儲在比其需要的價格昂貴的對象存儲層上的數據遷移到成本效益更高的層上。即刻。

2.云遷移從某種意義上說，云遷移比以往更加困難。雖然興起multicloud，并出現類似Kubernetes平臺和ANTHOS，已使得它更容易集成在一個云與托管在其他正在運行的工作負載，公有云在其他方面變得更加本土。如果您采用Azure Stack或AWS Outposts之類的框架來幫助構建您的云工作負載，則最終將高度依賴您的云提供商，而無需簡單的方法即可將應用程序，數據和配置移至另一個公共云而無需重建所有內容從頭開始。AIOps可能會成為應對這一挑戰的解決方案。如果IT團隊原本需要從頭進行重建以從一個云遷移到另一個云，則AIOps工具可以通過利用AI重寫新平臺的配置來實現流程自動化。換句話說，IT團隊不必讓AIOps工具為它們創建繁重的工作，而不必手動為不同的云重新創建IAM策略，API配置等。結果是，即使不同的云平臺在其服務產品中變得更加復雜和獨特，云遷移也將變得更加順暢。

3.云架構規劃IT團隊在使用云環境時面臨的一個主要挑戰是，有太多的云服務可供選擇-每種服務的配置選項太多-識別每種工作負載的最佳服務類型令人望而生畏至少可以說。

如果將給定的應用程序部署到虛擬機，容器或使用無服務器功能，它會以最佳方式（以最具成本效益的方式）執行嗎？對于給定的工作負載，哪個或哪些云區域將提供最佳結果？如果您想利用邊緣計算的優勢，那么工作負載到底應該放在哪里：在云網關上，在設備上還是在兩者的組合上？

這些是IT架構師在現代云環境中不斷解決的問題。傳統上，了解哪種安排最有效的唯一方法是手動測試不同的選項并分析結果。

借助AIOps，可以更輕松地預測哪種架構模式和配置最適合給定的云工作負載。通過使用有關工作負載需求以及每個潛在體系結構解決方案的性能和成本的數據，AIOps工具可以提供比IT團隊可以手動設計的建議更強大，更系統的建議。