AIOps是APM的附属品？AIOps和APM要二选一？小心商业炒作陷阱
随着AI、大数据技术在IT运维领域的落地 ， AIOps成为传统运维厂商、新兴APM/NPM厂商和云服务商追捧的焦点 ， 越来越多的用户开始了解、尝试和应用AIOps 。 但是 ， 由于不同厂商的AIOps发展路径和自身产品技术实力的不同 ， 对于AIOps的定义和宣传有很大的差异 ， 而用户面对嘈杂的市场声音往往就像雾里看花 ， 显得无所适从 。
美国著名IT研究机构Enterprise Management Associates(EMA)副总裁Dennis Drogseth在《AIOps IT Analytics at the Crossroads》网络研讨会上 ， 同样被欧美用户多次问及AIOps和传统监控工具之间界限的问题 ， 特别是AIOps和APM产品的功能差异 ， 如：它们到底有何不同？如果已经有了APM ， 还需要AIOps吗？企业为什么要同时购买APM和AIOps产品？
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AIOps是APM的附属品？AIOps和APM要二选一？小心商业炒作陷阱。 根据Gartner在2019年7月发布的IT性能分析技术成熟度曲线显示 ， AIOps正在从科技诞生的促动期 (Technology Trigger)进入过高期望的峰值(Peak of Inflated Expectations) ， 而APM/NPM等技术已经进入稳步爬升的光明期 (Slope of Enlightenment) ， 为什么还会出现AIOps和APM/NPM概念混淆？这里既有两种产品相互交叉造成的误解的因素 ， 也有市场炒作和竞争的原因 。 Dennis Drogseth将在本文中为我们理清AIOps和APM的异同 。
AIOps是APM的附属品？AIOps和APM要二选一？小心商业炒作陷阱。 APM和AIOps的本质区别
APM的本质是监控工具 。 顾名思义 ， Application Performance Monitoring(Gartner对APM的定义)主要关注应用程序的性能 ， 包括一些应用程序/基础架构的相互依赖性(应用拓扑) 。 诚然 ， 随着APM逐渐向智能化发展 ， 越来越多的APM产品开始在某种程度上提供故障预测能力 ， 让APM和AIOps的边界变得有些模糊 ， 但在更广泛的IT运维管理与分析场景中 ， APM的重点仍是监控 ， 同时也是AIOps平台的最重要数据来源 。
AIOps是覆盖全部7层IT技术栈的平台解决方案 。 AIOps作为一种运维策略 ， 可以与企业现有的ITOM工具、基础设施监控(ITIM)、网络性能监控(NPM)、应用性能监控(APM)和数字性能监控(DPM)工具进行整合 ， 同时AIOps的数据源还包括了IoT、配置数据、日志文件 ， 甚至电子表格等文档信息 。
此外 ， 从大数据分析到故障预测 ， AIOps解决方案可利用超过13种不同的分析探索方法 ， 用于规范和if / then风格的机器学习 。 EMA研究表明 ， 目前市场上流行的AIOps平台 ， 有超过50%能接入23种以上不同监测系统和ITOM工具 。 最重要的是 ， AIOps解决方案能够支持变更管理、容量预测、安全及SecOps、成本优化、云迁移以及DevOps和终端用户体验分析 ， 这些是远远超出APM能力范围的 。
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