AIOps这是一个古老问题的新解决方案:我如何阻止我的团队在管理1500万个不同的工具控制台时发疯?
该工具膨胀问题这对在这一行待了一分钟以上的人来说并不新鲜。在过去，当IT团队由服务器、存储、网络、数据库等领域的专家组成时，每一组专家都有自己偏爱的工具集，可以向他们展示他们那一小块世界是如何运作的。由于没有人了解整个制度，每个选区的代表必须聚在一起解决问题。每个参与的人都非常擅长使用他们所掌握的工具集，这是其他人不理解的，为了找到各种证据来证明被调查的事件肯定不是从他们的系统开始的。
这个工作有关，以及你认为它没有，这在所有喂食描述数据的概念，导致一些聪明人的土地基础设施的运行状况和性能到一个系统，每个人都可以看到。这是术语“监视器监视器”（MOM）是从哪里来的。而在理想的条件下，它让整个基础架构团队工作过的同一数据集，共享信息来回，并确定以协调的方式根本原因和补救措施。许多产品获得相当不错的，在成为母亲，其中包括芝诺服务动态和IT世界是和谐的，而完全没有手指指向任何地方永远。
但随后，（插入老生常谈约数字转换）发生。其中一个这样大的影响一直是企业经常要移动快于基础设施能够支持。当无法提供LOB团队，他们以一致的，及时的，可扩展的方式需要相关的数据点，这些球队逛街其他地方找到解决问题的工具。Forrester研究发现全球服务决策者的24％是做IT /技术采购决策，而无需IT参与的最后一年。
这是够糟糕的，当流氓IT团队自己买的工具，但是当业务部门试图购买自己的IT解决方案，可能会导致混乱的一个全新的水平。越来越多地使用DevOps团队对企业来说也是导致快速增加应用程序基础设施这需要被监控。的扩散混合云而无服务器的计算模型进一步加剧了这个问题的规模。对于一些企业来说，使用超过50种工具监视应用程序和基础设施的重叠补丁并不少见，而且常常没有共享数据。由于这些解决方案通常与以前的IT点工具没有多少相似之处，因此标准MOM方法不起作用。
在一个最近的研究福里斯特发现了这一点AIOps解决方案（像Zenoss的）正在演变为解决这些新出现的问题。不仅可以将所有的数据被收集并在一个地方（如MOM会做）提出，但聚集的数据可以通过该系统进行分析，以寻找出界外的表现并查明原因。更先进的AIOps系统可以评估问题对业务的影响，甚至自动化解决步骤，以尽量减少影响说。
要更多地了解Forrester在评估用于部署的AIOps解决方案时推荐的两种方法，请点击此链接下载报告。
