在我们的以前的博文，我们讨论了AIOps工具如何帮助分析非结构化数据，以识别传统IT监视工具无法识别的更高层次的相关性。IT操作团队经常受到复杂的机器数据的轰炸，为了更好地监视和排除IT环境中的故障，您必须分析和准确地理解这些数据，以评估系统的性能，并主动解决可能出现的任何问题。然而,传统的监控工具在管理添加的错综复杂的无服务器架构时，在浏览这些数据时不会有太大的帮助，microservices、容器以及其他技术。
合并和管理不同的数据源
AIOps工具使用更多的数据可以更好地执行，因此它们应该无缝地连接到您的IT环境中的不同数据源，并摄取它们生成的数据。通常，数据源包括监视数据、度量数据、应用程序日志、模型数据等。这些数据源不断地以结构化和非结构化的形式生成大量数据，在这些数据中隐藏着有助于进行主动IT基础设施管理的见解。因此，AIOps的关键元素之一应该是一个用于管理正在摄入的数据的大数据平台。
人工智能和机器学习算法同时访问历史数据和实时流数据。AIOps工具带来的真正的区别是基于实时数据不断学习和优化功能的能力。例如，如果监视工具警告说CPU使用量的增加是由于连接数量的增加，Kubernetes可以启动额外的app实例，并使用负载平衡来分配用户和减少负载。AIOps能力先进的IT基础设施监控解决方案允许您自动化例程DevOps任务，使机器学习模型能够在特定条件下启动它，并在停机之前先发制人地处理问题。
“I&O领导者必须选择能够吸收和提供对广泛的历史和流数据类型的访问的AIOps平台。”,Gartner
AIOps工具通过对大量事件数据进行实时分析，并根据以前的数据分析推断可能的根本原因，从而在风暴发生时降低警报噪声。但是，AIOps工具不是以服务为中心的，也没有实时模型的概念。它们的设计目的不是告诉用户给定系统的问题会如何影响信息技术服务或应用程序。Zenoss结合了概率的AIOps事件的相关性使用权威的服务依赖模型进行根源分析，消除了在调查IT事件时的猜测。
Zenoss通过实时建模向您提供了对IT服务关系和依赖关系的全面可见性，这是独立的AIOps解决方案所不能提供的。Zenoss可以增加用于AIOps相关性的不足的日志和事件数据，以及构成每个IT服务的每个系统的丰富指标。
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