如何解决AIOP的可视性问题：指南

摘要：如何解决的可见性问题一个指南考虑到支持人工智能的语言今年才刚过岁，现在毫无疑问这项技术已经被大众所采用。例如，的核心并没有解决有关理解互联网和其他非控制资产对数字体验的影响的可视性数据缺口。

考虑到支持人工智能（ai）的语言lisp今年才刚过60岁，现在毫无疑问这项技术已经被大众所采用。人工智能已经成为企业如何在极短时间内运营的关键部分——仅在2017年，在某种程度上。与此同时，去年全球在这类技术上的支出猛增50%至A。

a natural byproduct of such preventive growth and adoption has also been its impact on more traditional approaches，尤以it，such as operations.这就产生了人工智能操作，人工智能应用于增强或部分取代一些IT操作过程。考虑到这种相对较新的方法，到今年年底，25%的企业将使用AIOP。 ；

moving beyond the nity gritty，aiops is really seeking to deliver insight into the digital experience，but also why such technology is not working，or even more，breaking down.虽然这是非常强大的，但有许多数据可见性问题会多带带影响AIOP。这就是为什么为了解决这类数据缺口，采取了具体措施来补充AIOPS技术的原因。在数字时代，毫无疑问，体验现在对每个公司和品牌都至关重要。然而，考虑到这一点，您如何监控以保护这种体验呢？首先，获得正确的数据至关重要。根据这一要求，IT运营部门应具有可视性，以解决影响数字体验的所有要素，而且，至关重要的是，能够解决数字体验中断的原因。

How can it do this？

visibility should include digital experience monitoring（dem）including html server availability and response time，page load and web transaction data.然而，还需要了解更多信息，尤其是在现代、依赖云和互联网的时代。例如，网站或服务（如Salesforce API端点）可能没有及时响应，但运营团队实际如何处理这些信息？这仅仅是不够的，因为他们仍然需要知道为什么会发生这样的事情，以便实际解决底层问题。

如本例所示，我们真的可以看到大多数IT运营可视性架构中存在显著的差距。这是因为绝大多数的IT运营可视性都是基于被动数据收集，而被动数据收集来自于它仍然控制的整个难题的不同部分。在当今的软件即服务（SaaS）环境中，IT团队根本没有监督，甚至没有控制无数的外部应用程序、服务、基础设施和互联网网络。这只会成为一个更大的问题，因为SaaS的使用不会放缓，市场将增长17%。实际上，这到底是什么样子的？例如，您的IT团队无法将应用程序性能管理（APM）代码输入SaaS提供商的软件，也无法从不属于您的网络收集基础结构数据。因为，基础设施和运营领导者必须依赖外部合作伙伴。

yet without having data on this vast part of the current it landscape，you re left with a pretty uncaptable data gap that means that no level of analytical intelligence can actually make up for it.

毫无疑问，aiops在处理IT Ops挑战方面发挥了作用，但它不是解决所有问题的灵丹妙药。例如，aiops的核心并没有解决有关理解互联网和其他非IT控制资产对数字体验的影响的可视性数据缺口。

然而，使用网络监控技术的能力可以弥补这一缺口。该技术的核心是测量跨任何互联网协议（IP）网络路径的通信，包括内部、多协议标签交换（MPLS）、互联网、云和SaaS网络基础设施。支持这种详细的监控，是它用来确定数字体验可能失败的确切原因的度量标准。鉴于互联网不断变化，它还能够收集全球数据源，同时制定一个持续、全面的互联网路由视图，以了解特定路径是否有问题、泄露，甚至劫持。

while it is possible to input such monitoring data into an aiops platform and tune it to give you answers that are relevant to business issues，there is a challenge to get the right streams of data and to define how you want the aiops engine to answer your questions.考虑到维护数字体验日复一日、全天候的压力，对网络监控的AIOP进行补充是企业最有效和最有效的方法。在当今每个公司都面临的高度复杂的IT基础设施环境中，没有一种技术可以让企业完全依赖于它来解决所有问题。

（c）istock.com/simch

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