AIOps, основанный на определении AI, предоставляет более эффективные и точные результаты для анализа проблем и автоматизации процессов в современных облачных средах, чем базовые инструменты машинного обучения.
Сегодня корпорации сталкиваются с необходимостью повышения эффективности и упрощения процессов при переходе к архитектурам с использованием многочисленных облаков и внедрению микросервисов, контейнеров и других технологий облачной инфраструктуры. В управлении сложными современными облачными средами подходы на основе машинного обучения должны уступить место истинным системам и практикам AIOps.
Традиционные инструменты мониторинга, основанные на машинном обучении, требуют больших усилий от людей для определения корневых причин проблем и слабо взаимодействуют с процессом их устранения. В результате, анализ предупреждений и определение корневых причин становится трудоемким и долгосрочным процессом, который обычно выполняется вручную.
В отличие от этого, определительный AI, используемый в AIOps, обеспечивает глубокий анализ стека в реальном времени, позволяя строить точный анализ неисправностей и топологическую карту связей между компонентами. Благодаря этому, AIOps может быстро и точно определить корневую причину проблемы и, в лучших случаях, самостоятельно инициировать процедуры автоматического устранения ошибок, даже прежде, чем они станут заметны для пользователей.
