借助 AIOps 为应用性能保驾护航

如今的数字化商业依赖于关键业务应用以及运行这些应用的基础架构的性能和可用性。

观看： 您的组织处于 AIOps 进程中的哪个阶段？

据麦肯锡的一项研究显示，CIO 认为组织之所以要实施变革，最主要的原因就是他们需要更快地做出反应。

混合多云环境缺乏可见性、成本持续上升、资源分配决策效率低下以及缺乏集中控制平台，降低了其实现业务数字化转型的能力。 使用虚拟机、基于容器的微服务和共享多租户基础架构等技术，可以加速应用开发，但会增加运营复杂度。

现代应用通常由多个抽象层分隔，因此很难了解哪些底层物理服务器、存储和网络资源支持哪些应用。 根据“一劳永逸”的估算预测资源需求的传统方法可能会导致资源过度分配，甚至更糟糕的是，导致使用高峰期间应用无法使用。 即使留有一定的资源余量，由于现代应用需求的不可预测性，也无法保证性能。

在需求不断变化的情况下，需要操作员手动更新生产环境的资源优化方式根本达不到企业的要求。 为了保持相关性，现代组织正转而采用一种 AIOps 驱动的全新方法来提高速度、利用率并改善服务交付状况。

• 更快制定决策：全栈式企业可观察性
• 智能资源分配：动态资源管理和成本优化
• 预测性 AIOps：自主问题确定、修复和规避

继续阅读，了解 IBM AIOps 解决方案如何增强并简化 IT 运营。 您还可以随时与 IBM 专家交谈。

全栈式企业可观察性

挑战

传统的监控工具缺乏必要的可见性，因而无法在它们对用户产生影响前及早管理现代 IT 环境的性能和解决潜在瓶颈问题。 您需要自动获取可观察性指标，跟踪每个请求，剖析微服务平台上的所有进程。

关键用例：应用监控

要求开发人员添加大量日志记录代码进行监控，会占用原本可用来编写高价值代码的宝贵时间。 通过结合运用自动化检测和明智的手动代码日志记录，您的应用可以根据运行状况和性能指标、分布式跟踪和日志支持企业级可观察性。

利用可观察系统，您能够从生产环境中近乎实时地收集诊断数据和解决数据。 此流程可帮助 ITOps 团队更快地解决事件，即使服务分布广泛也不例外。 凭借来自生产系统的可靠且完整的指标和分布式跟踪功能，您的团队将避免相互推卸责任的问题解决方式，因为所捕获的数据将会指向应负责任的组件，而不是单凭人的直觉来妄加猜测。

解决方案

IBM Observability by Instana® APM 是一个应用性能管理 (APM) 平台，它可以为许多流行的运行时环境（例如 Java、Node 和 Python）处理自动化检测操作，而无需使用多个代理。 可以在生产环境中捕获应用级别的指标、跟踪和日志并进行分析，获得应用和基础架构资产的综合视图。

您的 ITOps 和开发团队可以使用 Instana 仪表板以智能分组形式监控应用性能，从而提供端到端的可见性 - 从用户的浏览器一直到服务和基础架构层。

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动态资源管理和成本优化

挑战

传统的 IT 管理工具和流程无法确保日益复杂且变化多端的应用的性能，这些应用分布在运行虚拟服务器和容器的私有云、公有云和多云环境中。

这些传统的系统和流程试图通过过度分配资源来确保性能。 对于日趋复杂、不断变化的应用来说，这种方法行不通，而且手动应用的更新也不会扩展到具有复杂合规要求的系统。

ITOps 经理和站点可靠性工程师 (SRE) 亟需采用一种自上而下、应用驱动的方法来持续分析应用的资源需求。 通过采用这种分析方法，实施完全自动化的操作，可确保应用在符合公司 IT 策略的前提下获得有效执行所需的内容。

关键用例：资源利用

您不必采用过度配置方式为避免资源问题建立屏障， 也不必为了节省资金而牺牲性能。 性能的目标是为资源管理实现决策自动化，而不仅仅是流程自动化。

为了能够信心十足地自动制定决策，应用资源管理 (ARM) 平台需要全面了解您的应用需求。 在 Instana 和其他支持的 APM 平台上通过自动检测提供的 APM 洞察，可帮助 ARM 平台根据 Kubernetes 资源级别可用的大粒度措施自动制定资源决策。

解决方案

根据 APM 应用编程接口 (API) 捕获的实际应用指标，Turbonomic ARM for IBM Cloud® Paks 提供推荐的资源优化措施来提高性能。

起初，您可能会选择手动查看这些建议，确认它们是正确的，但随着时间的推移，您会渐渐信任它们，并自动做出这些决策。

借助 Turbonomic Application Resource Management for IBM Cloud Paks，通过应用和基础架构堆栈每一层的可见性、洞察和操作，无需人工干预，应用即可获得所需的资源。

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自主确定、补救和规避问题

挑战

每个企业现在都是数字化企业，每天都面临着发展的需求。 这些企业纷纷开辟新市场，面对新的客户群，并利用新渠道，同时仍要保持质量和合规性。 遗憾的是，旨在为团队赋能的混合多云环境也在无意中为他们设置了障碍。

复杂性推动了依赖性，也迫使组织为了稳定性而不得不牺牲创新，但若能够两者兼得会怎样呢？ AI 最初的承诺，即检测模式并从过去获得洞察来改善未来，正日渐变为现实。

关键用例：事件管理

经验丰富的 ITOps 经理、开发人员和 SRE 擅长发现一些细微差异，这通常有助于问题的解决。 然而，云技术的采用带来了解耦的服务，若没有整合和同步日志及配置数据，就会为调试增加额外的负担。

让事件解决更加复杂化的是，服务 A 和 B 之间的依赖关系可能直到运行时方可知道。 这正是 AI 和机器学习的用武之地。 让计算机来整理堆积如山的数据，从中筛选出潜在的原因。

解决方案

IBM Cloud Pak for Watson® AIOps 对某个事件的相关事件进行分组，减少了白白浪费操作人员时间的“警报风暴”。

同样，IBM Cloud Pak for Watson AIOPs 可分析系统数据，了解什么是正常行为，然后自动设置自适应阈值。 这避免了会引发错误警报或酿成问题但却检测不到的固定阈值陷阱。

借助自适应阈值和日志异常检测，IT 运营团队更有可能及早发现亟需解决的问题。 警报通知会显示在您选择的 ChatOps 工具中，其中包含可能受影响服务的假设原因和摘要，从而帮助您提高事件管理能力。

IBM Cloud Pak for Watson AIOps 与流行的事件跟踪工具相集成，支持您的团队在不太正式的 ChatOps 环境中展开协作，同时又不会丧失传统事件解决工具的跟踪能力。

IBM 依托 AIOps 平台帮助您利用 AI 之力，该平台可自动运行劳动密集型流程、主动解决事件并采用集成的 DevSecOps 模型，让您的团队能够在开放的混合云环境中自由创新。

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无论您处于 AIOps 之旅的哪个阶段，IBM 都能助您一臂之力。 将更多的时间花在创新上，减少故障诊断时间。

当今数字业务的成功取决于关键业务应用的性能和可用性，以及运行这些应用的基础架构的效率。

IBM 是 AIOps 解决方案和 IT 自动化领域公认的领导者，无论您处于 AIOps 之旅的哪个阶段，都可以采用一种值得信赖的方法来实现业务运营自动化并提升性能。

通过采用我们的关键技术并将它们应用于这一框架，您可以根据自身特定需求和面临的挑战来调整自动化功能。 我们和我们的生态系统已准备就绪，可帮助您在任何平台以及任何云上进行优化。

我们可以帮助您通过 AIOps 来增强和简化 IT 运营。 与专家交谈或访问我们的网站，了解更多信息。