关于apm:AIOps-还是-APM企业用户应如何作出选择

前言

随着 AI、大数据技术在 IT 运维畛域的落地，AIOps 成为传统运维厂商、新兴 APM/NPM 厂商和云服务商追捧的焦点，越来越多的用户开始理解、尝试和利用 AIOps。然而，因为不同厂商的 AIOps 倒退门路和本身产品技术实力的不同，对于 AIOps 的定义和宣传有很大的差别，而用户面对嘈杂的市场声音往往就像雾里看花，显得莫衷一是。

美国驰名 IT 钻研机构 Enterprise Management Associates(EMA)副总裁 Dennis Drogseth 在《AIOps and IT Analytics at the Crossroads》网络研讨会上，同样被欧美用户屡次问及 AIOps 和传统监控工具之间界线的问题，特地是 AIOps 和 APM 产品的性能差别，如：它们到底有何不同？如果曾经有了 APM，还须要 AIOps 吗？企业为什么要同时购买 APM 和 AIOps 产品？

依据 Gartner 在 2019 年 7 月公布的 IT 性能剖析技术成熟度曲线显示，AIOps 正在从科技诞生的促动期 (Technology Trigger)进入过高冀望的峰值（Peak of Inflated Expectations），而 APM/NPM 等技术曾经进入稳步俯冲的光明期 (Slope of Enlightenment)，为什么还会呈现 AIOps 和 APM/NPM 概念混同？这里既有两种产品互相穿插造成的误会的因素，也有市场炒作和竞争的起因。Dennis Drogseth 将在本文中为咱们理清 AIOps 和 APM 的异同。

APM 和 AIOps 的本质区别

APM 的实质是监控工具。顾名思义，Application Performance Monitoring（Gartner 对 APM 的定义）次要关注应用程序的性能，包含一些应用程序 / 基础架构的互相依赖性（利用拓扑）。诚然，随着 APM 逐步向智能化倒退，越来越多的 APM 产品开始在某种程度上提供故障预测能力，让 APM 和 AIOps 的边界变得有些含糊，但在更宽泛的 IT 运维治理与剖析场景中，APM 的重点仍是监控，同时也是 AIOps 平台的最重要数据起源。

AIOps 是笼罩全副 7 层 IT 技术栈的平台解决方案。AIOps 作为一种运维策略，能够与企业现有的 ITOM 工具、基础设施监控（ITIM）、网络性能监控（NPM）、利用性能监控（APM）和数字性能监控（DPM）工具进行整合，同时 AIOps 的数据源还包含了 IoT、配置数据、日志文件，甚至电子表格等文档信息。

此外，从大数据分析到故障预测，AIOps 解决方案可利用超过 13 种不同的剖析摸索办法，用于标准和 if / then 格调的机器学习。EMA 钻研表明，目前市场上风行的 AIOps 平台，有超过 50% 能接入 23 种以上不同监测零碎和 ITOM 工具。最重要的是，AIOps 解决方案可能反对变更治理、容量预测、平安及 SecOps、老本优化、云迁徙以及 DevOps 和终端用户体验剖析，这些是远远超出 APM 能力范畴的。

因而，咱们可能得出一个根本论断：AIOps 是一种涵盖了 APM、网络管理、系统管理、数据库治理和多云治理的对立管控技术，可能关联整合和被动剖析来自不同数据源的数据。AIOps 比 APM 在范畴、用例和价值上更宽泛，实质上与 EMA 定义的高级自动化剖析（AIA）的指标是统一的。

APM 和 AIOps 的相似之处

然而，如果咱们把 AIOps 看做能够替换 APM/NPM/DPM 的监控工具，同样有失偏颇。事实上，APM 的利用为 AIOps 能力的欠缺提供了微小帮忙。

Dennis Drogseth 总结出以下四个方面：

1. APM 通过基础设施依赖性进行应用程序治理的价值越来越高，因而 APM 也就成为自上而下评估服务治理和服务交付有效性的重要依据。
2. APM 的外围能力之一是发现利用 / 基础架构拓扑，而利用发现和依赖关系映射（ADTD）提供了更多动静性能，这些性能同样是 AIOps 解决方案的根底，能够间接集成或借助 APM 的发现性能进行实现。
3. APM 越来越关注终端用户体验治理（DEM），这也是谋求与业务价值保持一致的 AIOps 解决方案一直加强的能力之一。
4. 业务绩效指标是抉择 APM 解决方案的重要依据，这同样是用户抉择 AIOps 解决方案的要害参数。当然 AIOps 平台领有更全面的根底指标数据，能够更加全面的评估业务价值，剖析容量、老本、平安 / 合规性问题和其余指标。

AIOps 如何实现 IT 对立管控

AIOps 作为一种笼罩全副技术栈的对立管控技术，可能帮忙企业外部所有与 IT 相干部门进行改革，而不仅局限于运维部门。EMA 间断两年的钻研显示，AIOps 可能在所有造成数据孤岛的 IT 工具整合中施展微小价值。此外，AIOps 与 IT 服务治理（ITSM）的集成也至关重要，因为这样能力帮忙开发、平安团队和经营部门更无效地协同工作。

然而，企业外部应该正确认知 AIOps 并就指标和价值达成共识，能力实现 IT 的对立管控。而要施展对立平台的最大价值，须要把 AIOps 的领导力、创造力和灵活性利用在 IT 思维和工作形式中。与 CMDB/CMS 打算并行，AIOps 打算须要各部门被动共享数据，摸索新的流程效率程度，同时进步自动化程度。此外，AIOps 须要更具凝聚力和更积极主动的心态，去摸索遇到的新问题。当然，最佳实际依然实用于 AIOps，与数字化转型打算保持一致，这些打算为 IT 转型提供了额定的砝码和价值。

尽管咱们经常在市场上听到对于 AIOps 的谬误概念，或从字面上把 AIOps 误会为 Ops 专用的运维工具平台，但心愿大家通过本文分明意识到：AIOps 是激发所有 IT 零碎价值的根底。因为 AIOps 在产品设计和价值输入是十分多样化的，所以它不仅是一个市场概念，更是一个翻新的 IT 环境。因而，咱们须要依据现阶段的 IT 成熟度和业务需要，依照优先级抉择适宜的场景、用例，逐步推进 AIOps 的落地。

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作者：Dennis Drogseth

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