2018年人工智能將繼續促進IT的重塑

嚴立忠

IT已經變得越來越復雜，用戶迫切需要能夠簡化工作流程的技術。智能自動化的預測分析將取代人工密集型任務。

正確地運用人工智能（AI）和機器學習，通過加強IT運營流程和工作的自動化，將會極大地簡化IT的運營。IT已經變得越來越復雜，用戶迫切需要能夠簡化工作流程的技術。智能自動化的預測分析將取代人工密集型任務。IT部門能夠利用數據和人工智能迅速發現潛在的問題，提出解決現有問題的建議，通過自助服務和自我恢復功能簡化自動化流程，并預測未來的結果，從而估算出成本，優化資產回報。

Gartner發現了這一趨勢，創造了“面向IT運營的人工智能（AIOps）”這一術語。試想一下，系統能夠為那些我們尚未想到的問題提供深刻見解—這正是AIOps的潛力所在。

AIOps不僅能夠提供解決問題的建議，還可以從過去的行為和解決方案中學習，自動解決問題和預測故障，由此極大地簡化了IT。這要求機器的配置狀態具備可見性，還要理解過去的行為和交互—包括好的和壞的。AIOps通過自動應用深度分析，確保在高性能IT環境下能夠主動做出決策，最終讓業務更加健康地運行，從而進一步提高了IT運營分析（ITOA）能力。

DevOps對于業務必不可少：高速發展還是緩慢前行

DevOps是Development和Operations的組合，可以把DevOps看作開發（軟件工程）、技術運營和質量保障（QA）三者的交集。

傳統的軟件組織將開發、IT運營和質量保障設為各自分離的部門。在這種環境下如何采用新的開發方法，這是一個重要的課題：按照從前的工作方式，開發和部署不需要IT支持或者QA深入的、跨部門的支持，卻需要極其緊密的多部門協作。……