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AIOps

为 IT 运营团队带来机器学习和分析的强大功能

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视频:

TrueSight AIOps: Deploying Machine Learning and Analytics（TrueSight AIOps：部署机器学习和分析）(2:18)

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产品资料:

TrueSight AIOps

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分析师研究:

Gartner：AIOps 平台市场指南

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AIOps 利用机器学习、分析和大数据技术来缩短 MTTR 并推动实现数字企业。

AIOps 利用大数据、机器学习和分析来帮助 IT 运营团队更快地预测、查找和修复问题。

使用 AIOps 软件解决复杂性

AIOps 工具应用机器学习和高级分析功能来识别本地和多云混合环境中的监控、容量、帮助台和自动化数据中的模式。通过采用 AIOps，IT 运营和观测团队能够：

  • 减少事件噪音并优先处理关键业务问题
  • 支持快速的应用程序发布和 DevOps 流程
  • 主动发现问题并快速查明根本原因以减少 MTTR
  • 模拟和预测工作负载容量需求，以优化资源使用和成本
分析师报告：RIA 供应商选择矩阵 - AIOps 2019 年全球 15 大供应商

分析师报告：RIA 供应商选择矩阵 - AIOps 2019 年全球 15 大供应商

白皮书：四个 AIOps 用例

白皮书：四个 AIOps 用例

AIOps 软件的关键要求

实施 AIOps 策略不仅仅是获得更好的现有数据分析。为获得持续洞察的机器学习系统奠定基础需要：

BMC 是 AIOps 领域值得信赖的领先企业

TrueSight AIOps 平台部署了机器学习和高级分析作为整体监控、事件管理、容量和自动化解决方案的一部分，以便交付 AIOps 用例，帮助 IT Ops 按照数字化业务所需的速度运行。

  • 将事件噪音降低 90%
  • 预测性警报可将事件减少 40%
  • 将确定根本原因的时间缩短 60%
  • 自动化事件补救可将 MTTR 降低 75%
Ovum on the Radar：BMC TrueSight AIOps 解决方案

Ovum on the Radar：BMC TrueSight AIOps 解决方案

开放数据访问

开放数据访问

观测团队必须能够使用跨多种记录技术和记录系统的海量数据和事件，作为成功实施 AIOps 策略的基础。关键要求包括：

  • 监控本地、云和容器环境中的分布式应用程序
  • 跨应用程序堆栈的不同层实现统一的数据视图
  • 对任意数据的监控，包括从其他监控工具接收数据

机器学习

IT 分析最终与模式匹配有关。机器学习将机器的计算能力和速度应用于发现和关联 IT 数据中的模式。它比人工座席执行此操作的速度更快，并根据数据的变化动态更改分析使用的算法。

  • 正常条件的行为学习
  • 动态基线超越静态阈值
  • 基于习得模式的异常检测
  • 视频：Park Place Technologies Innovates with AI and Machine Learning（Park Place Technologies 使用 AI 和机器学习进行创新）(1:47)
    视频：Park Place Technologies Innovates with AI and Machine Learning（Park Place Technologies 使用 AI 和机器学习进行创新）(1:47)
AIOps 和 ITSM 自动化

AIOps 和 ITSM 自动化

通过使用机器学习和分析提供的丰富见解来实现自动化，并打破 ITOM 和 ITSM 之间的孤岛以实现最大的商业价值，可以获取切实的 AIOps 价值。有价值的 AIOps 自动化用例包括：

AIOps 轻松入门

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