利用 AI 驱动的自主 AMS 重塑应用程序运营，释放增长潜力并降低成本
具有人机回圈治理功能的自主智能体式 AMS
应用程序管理的未来不在于更多的工单、仪表板或人工支持。而是由 AI 智能体驱动的自主应用程序运营，能理解应用程序、协作解决事件、提出优化建议并持续提升系统性能。
IBM® Consulting 通过针对定制企业应用程序的自主、智能体式运营来重新定义应用程序管理服务。AI 智能体持续分析应用程序运行状况、预测问题、自动修复和优化性能，而 IBM 专家则为复杂的业务场景提供治理、监督和战略决策。这种人与 AI 协同的运营模式可帮助各组织提高服务质量，提高运营效率，并在混合企业环境中持续实现应用程序现代化。
通过将应用程序管理与业务成果和行业目标保持一致，IBM 帮助企业将其应用程序组合转变为不断发展、创造价值的资产。
IBM Consulting 将深厚的云工程专业知识与人工智能驱动的各项技术（包括 Instana、Turbonomic、Concert 和 watsonx）相结合，在混合环境中实现自主的云运营。智能 AI 智能体持续监控基础设施和应用程序。它们可以自动执行日常运营任务，协调修复活动并优化服务交付，帮助企业减少人工工作，提升运营一致性，并提高 IT 运营团队的工作效率。
IBM 帮助企业在日益复杂的混合云资产中建立一致的运营治理。通过将 AI 驱动的策略智能与持续监控和自动化相结合，各组织可主动发现更多问题。这种模式可以帮助识别配置偏差，提高合规性，优化安全状况，并通过统一的管理方法在应用程序、基础设施和云平台上强制执行运营标准。
IBM 提供统一的运营框架，用于管理跨公有云、私有云和本地部署环境的应用程序、平台和云基础设施。在集成的可观测性、资源优化和 AI 驱动的洞察分析的支持下，运营团队可以获得整个技术环境的单一智能视图。使用这种方法，可以更快做出决策，简化操作，并在复杂的混合云生态系统中实现端到端控制。
IBM 通过将 AI 驱动的资源智能与深厚的运营专业知识相结合，不断优化云环境。使用诸如 Turbonomic 之类的技术，结合云管理最佳实践，IBM 帮助各组织动态优化工作量布局、基础设施利用率和应用程序的性能。这些改进可以在减少不必要的云资源消耗和提高整体运营效率的同时实现。
IBM 利用人工智能驱动的事件关联、根本原因分析和自动修复功能，配合经验丰富的云技术专家，加快问题解决速度。IBM 没有依赖孤立的监控工具，而是将应用程序、基础设施和运营洞察分析结合在一起，快速诊断复杂问题，自动执行纠正措施，并在最大限度减少干预的情况下恢复业务服务。
IBM 通过结合实时可观测性、AI 驱动分析和智能自动化，帮助各组织摆脱被动运营。通过持续关联遥测、应用程序依赖和基础设施事件，AI 能够在问题影响业务服务之前发现新出现的问题。最终，这一战略将能够实现主动修复，提升应用程序可用性，减少停机时间，并增强整个混合云环境的弹性。
用例
- 人工智能驱动的运营
- 云现代化
- 运营效率
- 可见性得到增强
- 业务连续性
- 持续优化
借助智能自动化实现应用程序支持转型
我们应用 AI 驱动的可观测性、预测性分析、自动化事件解决和智能根本原因分析，尽早发现问题、加速修复并减少对人工干预的依赖。这种方法可以实现更快、更自主的应用程序运营。
加速持续的云转型
作为 AWS、Microsoft Azure、Google Cloud 和 IBM Cloud 的战略合作伙伴，我们帮助企业对混合环境中的应用程序资产持续进行现代化。从迁移和重构到云原生优化，我们推动缩短创新周期，同时提高可扩展性、性能和长期平台灵活性。
降低企业级运营成本
我们的应用程序管理服务结合智能自动化、AI 驱动的运营和标准化交付模式，可降低复杂应用程序环境的运营成本。通过消除重复性的手动任务、优化支持流程和提高资源利用率，各组织可以降低运行成本，同时将 IT 投资转向战略转型计划。
增强在混合企业环境中的控制能力
在混合云和多云环境中管理应用程序需要完全的运营可见性。我们的集成应用程序运营平台通过统一的控制层提供端到端监控、主动安全监督和实时性能情报。此策略可帮助企业增强弹性、减少运营不确定性并保持不间断的业务绩效。
增强任务关键型应用程序的可靠性
对于运行业务关键型应用程序的企业来说，停机时间直接影响收入、客户信任度和运营稳定性。我们积极主动的应用程序运营方法，通过持续监控、自动恢复机制、事件预防策略和弹性工程实践来提高可用性，有助于在复杂的企业生态系统中保持一致的服务水平。
创建零接触应用程序运营模式
传统的应用程序管理通常严重依赖人工干预和被动支持。我们通过自动化监控、发布管理、问题修复、修补和服务编排，帮助各组织向零接触运营转型。这种方法可创建一个自我修复的智能应用程序环境，从而提高速度、减少对人的依赖并推动持续的运营优化。
成功案例
洞察分析
AMS 正在从“维持运营”功能演变为业务敏捷性、现代化和弹性的战略驱动因素，与增长目标保持一致。
为了超越 AI 试点，各组织需要一个管理框架来规模化运营、观察、保护、优化和持续改进融合 AI 技术的应用程序。
长期以来，各组织保持 Microsoft 应用程序运行的方式一直由工单队列、SLA 指标和被动监控来定义，但智能体式 AI 正在重新定义和提升 AMS。
对 CIO 而言，问题不再是能否采用多智能体 AI 工作流，而是如何安全、大规模地治理和控制它们。
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