企业中的 IT 运营是持续智能可以提供近期收益的领域之一。
21家模型ST世纪企业正在迅速改变。似乎由员工完成的每一项任务和每一次客户体验都是由构成 IT 运营核心的信息系统启用和捕获的。IT 运营团队管理这些系统并与之交互的方式与业务模型本身的变化一样快。
不仅几乎所有东西都以某种方式数字化，而且用户和客户要求系统在任何地方和任何设备上 24×7 可用。为了满足这些期望，IT 运营仍然必须解决中断问题。然而，他们必须在发生中断和性能瓶颈之前预测并防止它们发生。此外，新的应用程序和更新每天可能会多次进入 IT 环境，从而增加了复杂性。
这就是人工智能和实时数据收集和处理可以作为AIOps和持续智能介入的地方。它们提供了人类无法亲眼看到的复杂企业系统的视图。
引入持续智能
企业正在考虑的一种选择是持续智能。它是一种技术概念，可以从一系列企业系统中实时收集系统指标等数据。然后，它会分析新数据以及历史数据，以了解使用趋势、性能和潜在问题，无论是硬件、软件还是基于网络的问题。CI 系统利用 AI 和机器学习来分析新的和过去的数据。它还利用了人类操作人员建立的知识库。这些知识有助于 CI 理解什么被认为是正常的系统行为和经过验证的问题修复。
当系统检测到异常时，它可以向操作人员发出警报，或者在某些情况下，实施预编程修复。
CI 在广泛的领域具有潜在的好处，例如应用程序开发和现代化、商业智能和医疗保健。但通过扩展，用于 IT 运营和安全运营的 CI 为改进这些领域提供了关键机会。事实上，支持这些其他业务部门的是 IT Ops。
CI for Ops 与 AIOps 密切相关，后者已经构成了使用 AI 管理和监控 IT 系统的基础。CI 监控来自 AIOps 工具收集的操作日志和性能指标的数据。AIOps 仍处于一些公司的采用和评估阶段，可帮助操作员筛选数千个系统和安全警报并采取行动。