AIOps是APM的附属品？AIOps和APM要二选一？小心商业炒作陷阱( 二 )
因此 ， 我们能够得出一个基本结论：AIOps是一种涵盖了APM、网络管理、系统管理、数据库管理和多云管理的统一管控技术 ， 能够关联整合和主动分析来自不同数据源的数据 。 AIOps比APM在范围、用例和价值上更广泛 ， 本质上与EMA定义的高级自动化分析(AIA)的目标是一致的 。
APM和AIOps的几点相似之处
但是 ， 如果我们把AIOps看做可以替换APM/NPM/DPM的监控工具 ， 同样有失偏颇 。 事实上 ， APM的应用为AIOps能力的完善提供了巨大帮助 。 Dennis Drogseth总结出以下四个方面：
APM通过基础设施依赖性进行应用程序管理的价值越来越高 ， 因此APM也就成为自上而下评估服务管理和服务交付有效性的重要依据 。
APM的核心能力之一是发现应用/基础架构拓扑 ， 而应用发现和依赖关系映射(ADTD)提供了更多动态功能 ， 这些功能同样是AIOps解决方案的基础 ， 可以直接集成或借助APM的发现功能进行实现 。
APM越来越关注终端用户体验管理(DEM) ， 这也是追求与业务价值保持一致的AIOps解决方案不断增强的能力之一 。
业务绩效指标是选择APM解决方案的重要依据 ， 这同样是用户选择AIOps解决方案的关键参数 。 当然AIOps平台拥有更全面的基础指标数据 ， 可以更加全面的评估业务价值 ， 分析容量、成本、安全/合规性问题和其他指标 。
AIOps如何实现IT统一管控
AIOps作为一种覆盖全部技术栈的统一管控技术 ， 能够帮助企业内部所有与IT相关部门进行变革 ， 而不仅局限于运维部门 。 EMA连续两年的研究显示 ， AIOps能够在所有造成数据孤岛的IT工具整合中发挥巨大价值 。 此外 ， AIOps与IT服务管理(ITSM)的集成也至关重要 ， 因为这样才能帮助开发、安全团队和运营部门更有效地协同工作 。
但是 ， 企业内部应该正确认知AIOps并就起目标和价值达成共识 ， 才能实现IT的统一管控 。 而要发挥统一平台的最大价值 ， 需要把AIOps的领导力、创造力和灵活性应用在IT思维和工作方式中 。 与CMDB/CMS计划并行 ， AIOps计划需要各部门主动共享数据 ， 探索新的流程效率水平 ， 同时提高自动化水平 。 此外 ， AIOps需要更具凝聚力和更积极主动的心态 ， 去探索遇到的新问题 。 当然 ， 最佳实践仍然适用于AIOps ， 与数字化转型计划保持一致 ， 这些计划为IT转型提供了额外的砝码和价值 。
虽然我们常常在市场上听到关于AIOps的错误概念 ， 或从字面上把AIOps误解为Ops专用的运维工具平台 ， 但希望大家通过本文清楚认识到：AIOps是激发所有IT系统价值的基础 。 由于AIOps在产品设计和价值输出是非常多样化的 ， 所以它不仅是一个市场概念 ， 更是一个创新的IT环境 。 因此 ， 我们需要根据现阶段的IT成熟度和业务需求 ， 按照优先级选择适合的场景、用例 ， 逐步推进AIOps的落地 。
