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采用智能運維以提高云遷移效率
隨著很多企業(yè)努力提高其靈活性和資源以滿足消費者的期望，同時降低成本，他們正在經(jīng)歷一場嚴重依賴虛擬技術(shù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，當(dāng)然還有云計算。將所有內(nèi)容遷移到云端的任務(wù)通常是自上而下的，而不考慮所涉及的復(fù)雜性，導(dǎo)致大多數(shù)高級管理人員認為云遷移就像“提升和轉(zhuǎn)移”一樣簡單。但IT運營人員更清楚，事實上，“如何在不提高成本的情況獲得云效率，以及如何著手遷移所有內(nèi)容？”是一些最常見的問題。這些問題的答案是需要一種漸進的方法，并且能夠利用標記為IT運營或智能運維（AIOps）的人工智能的新框架。如果企業(yè)剛開始進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，那么可以從他人的錯誤中吸取教訓(xùn)，這些錯誤總是包括遷移過快。因此企業(yè)需要制定計劃和流程。也許令人失望的是，該計劃可能意味著，如果企業(yè)已經(jīng)在某種類型的私有云上運行，不會盡快遷移所有內(nèi)容，而是遷移選定的技術(shù)，甚至是整合/升級。
通過采用外科手術(shù)方法處理移動到云平臺的內(nèi)容以及何時發(fā)生，企業(yè)將減輕與管理多個域相關(guān)的復(fù)雜性，同時使自己能夠從已遷移的技術(shù)中獲取更好的數(shù)據(jù)，這一點至關(guān)重要。當(dāng)企業(yè)開始跨不同云遷移數(shù)據(jù)和關(guān)聯(lián)技術(shù)時，需要采用三個步驟來了解每個部分的執(zhí)行情況：
（1）從時間的角度來看，技術(shù)是如何被使用的？隨著時間的推移，它如何隨著不同的使用和不同的模型而變化的？
（2）查看基礎(chǔ)設(shè)施組件的互連性，了解所有內(nèi)容是如何連接的。
（3）應(yīng)用程序?qū)釉陧敳渴侨绾蔚模侩S著時間的推移，應(yīng)用程序在哪里？還存在哪些其他云平臺以及它將連接到哪里？
由于IT生態(tài)系統(tǒng)中發(fā)生了如此多的事情，并且產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量，速度和種類繁多，因此流程不再可能維持現(xiàn)狀。為了掌握當(dāng)今瞬息萬變的IT環(huán)境，企業(yè)的多云策略必須專注于完全的可視性，并使用智能運維（AIOps）來理解從其環(huán)境中發(fā)布的數(shù)據(jù)。
智能運維（AIOps）將人工智能或機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于其生態(tài)系統(tǒng)生成的大量數(shù)據(jù)，為其提供必要的洞察力，以了解IT環(huán)境如何執(zhí)行，將企業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施/應(yīng)用程序/業(yè)務(wù)服務(wù)之間的關(guān)系置于場景中，并根據(jù)可能會損害企業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的問題采取行動的運作能力。如果應(yīng)用得當(dāng)，智能運維（AIOps）是一個差異制造者，使IT運營部門能夠自動化流程并更快地做出更好的決策。但是為了讓智能運維（AIOps）能夠正常工作，這一切都歸結(jié)到數(shù)據(jù)上。
為了正確地準備在智能運維（AIOps）中使用的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)必須經(jīng)歷五個步驟，其中包括：
（1）數(shù)據(jù)收集–從IT生態(tài)系統(tǒng)中的每個設(shè)備開始并持續(xù)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)。
（2）數(shù)據(jù)準備-刪除發(fā)送有關(guān)同一實例的警報的多個源和環(huán)境，然后為保留的數(shù)據(jù)建立一個通用的數(shù)據(jù)模型。
（3）數(shù)據(jù)豐富-通過向設(shè)備或服務(wù)指標添加元數(shù)據(jù)，為原始數(shù)據(jù)提供場景或其他洞察力。
（4）數(shù)據(jù)分析-包括通過動態(tài)基線、閾值處理和事件關(guān)聯(lián)減少不可操作數(shù)據(jù)量的過程。
（5）數(shù)據(jù)驅(qū)動操作-在數(shù)據(jù)經(jīng)歷之前的過程后對其執(zhí)行自動操作。
智能運維（AIOps）是多云使用的合理策略，因為它提供了對IT生態(tài)系統(tǒng)的增強可見性，使企業(yè)能夠預(yù)測未來可能發(fā)生的問題，提供容量規(guī)劃儀表板，以及顯示企業(yè)更有效利用的云平臺。
如果企業(yè)正在考慮遷移到云端，或采用多云策略，這并不一定是一個痛苦的過渡過程。就任何行動而言，企業(yè)最好采用計劃周密、統(tǒng)計驅(qū)動、允許完全可見性的策略，即使是多云的策略。
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