如何让运维不再当落后技术的背锅侠？

Gartner认为，AIOps将会演变成双向解决方案，不仅可以获取数据进行分析，还可以根据分析启动操作。这些操作最有可能通过与其他ITOM/ITSM工具集成，将采取多种形式，包括：

• 警报
• 问题分类
• 配置管理数据库(CMDB)
• 日志运行自动化
• 应用程序发布编排

AIOps工具在监控的四个阶段：数据采集、聚合、分析、行动，具有数据聚合和分析的核心功能。目前一些企业用户利用开源技术进行数据采集，从而绕过APM并使用AIOps作为监控功能的主要方式。

可以看到，关于监控工具与AIOps的争论才刚刚开始。从长远来看，APM将主要应用于专用领域，而AIOps将适用于更为广泛的IT运营场景。

未来

随着市场的发展，Gartner还观察到AIOps功能的一些主要变化：

• 一是提供与数据源无关的AIOps平台的供应商进入市场。这些产品往往是通用的，可满足最为广泛的使用案例。
• 二是具有关键组件但数据源往往受限的供应商，他们通常专注于一个域(如网络、端点系统、APM)。这些工具往往只有一组有限的用例，针对于某些IT运营部门。
• 三是一些供应商现有的监控解决方案将数据源限制在自己的监控产品中，或扩展到有限的合作伙伴。
• 四是一些用户通过开源项目能够通过提供数据获取的工具、大数据平台、机器学习、可视化技术来组装自己的AIOps平台，最终可混合或匹配多个供应商的组件。

目前，市场中存在一种声音：AIOps是否会取代APM、NPMD、ITIM、DEM为主的以域为中心的监控工具?其实，这是一种混淆。AIOps不会取代监控工具，相反，它增强了分析能力和更具可操作性的数据。以域为中心的监控工具将继续存在，为专家提供其域的数据获取、分析和可视化。只不过，数据将流转到AIOps平台，该平台充当的是一个将数据集中到连贯跨域分析的作用。

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（编辑：源码门户网）

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