Joska Lot 在意大利东北部的 Electrolux 工厂（或者，2020 年和 2021 年更常见的是在他的家庭办公室）监控 Electrolux 全球 IT 基础架构的运营情况。这是一个庞大而复杂的基础架构。

Electrolux 多年来的增长大部分来自并购，每次并购都会增加新的物理基础架构以及独特的技术平台和应用程序环境。正如 Lot 所解释的那样：“我们有 Windows、AIX、Linux……我们在 65 个国家或地区拥有 10,000 台服务器，还有连接它们的网络设备、100,000 个应用程序、数据库和规则。

对于 Lot 和他的小团队来说，要确保此类基础架构的运营效率，面临两个主要挑战。首先是与所有平台和环境集成以创建统一的概况。“如果我没有标准工具，”Lot 说，“我的工作或多或少是不可能完成的。我们必须协调一致。”

第二个挑战是有效地切断网络“噪音”，并确定将维持运营的具体任务。

Lot 和 Electrolux 团队长期以来一直使用 IBM Netcool 解决方案作为其集成式全球 IT 运营管理平台来应对这两个挑战。正如 Electrolux 不断寻找新的方法来增强其家用电器一样，Lot 和团队现在也在采用 IBM Netcool 平台的当前演进版本 IBM Cloud Pak for Watson AIOps 中的 AI 驱动的自动化功能。

Lot 看到了通过使用机器学习实现 IT 中所谓事件关联的自动化，从而获得关键效率的潜力。“事件”是有关 IT 环境中无数元素功能的数据片段。它们涵盖非常广泛的现象，而且绝大多数事件并不表明存在实际问题。事件关联意味着将相关事件分组到“实例”中，以便更清楚地了解实际问题所在。

Lot 列举出一个基本示例：“想象一下，有人不小心断开了连接到十台计算机的网络路由器。这会产生 11 个不同的事件，但只有一个真正的问题：路由器需要重新连接。”这 11 个事件实际上只是一个实例。“但这只是沧海一粟，”Lot 说道，“我们每天需要查看约 100,000 个事件。”像 Lot 这样的 IT 运营经理查看实例而不是事件的速度越快，他们就能越快地查明实际问题并进行解决。Lot 生动地描述了这一点：“在这片巨大的事件海洋中，准确识别必须处理的事件以减轻压力，这非常重要。”

然而，传统上，事件关联意味着需要一个团队花费大量时间手动分析事件警报并找出关联性。“在一年内，”Lot 说道，“我们修复相同类型问题的次数是 1,000 次，而且我们已经有人花了一个小时手动管理这些活动。”现在，通过在 AI 中实施基于专业知识的规则，Electrolux 可以实现这项工作自动化并大大提升速度。

伊莱克斯才开始采用这种人工智能驱动的自动化，但 Lot 认为这是非常重要的一步。“衡量事件和事故之间的差异是实现完整人工智能管理运营的第一步，也可能是能够为自学技术带来最快投资回报的一步。”

这也不仅仅是利润问题。Lot 没有取代人类智能，而是发现了 AI 提升员工专业知识的潜力。“我们需要投资来改变我们的想法。我们必须解释为什么我们应该取消可以很好地执行这些活动的操作员进行的手动活动。”通过对每年耗费 1,000 个小时的琐碎任务实现自动化，Electrolux 不仅可以节省大部分时间，而且操作员的专业知识可以应用于更有价值、更高级别的任务。示例包括确定可馈送到 Watson AIOps 解决方案的新关联标准，或根据本地条件细化规则和操作。Lot 表示，它创造了一个良性循环：自动化节省了时间，可以重新分配节省的时间，进而丰富自动化。同时，操作员可以丰富自己的专业知识。

展望未来，Lot 正在探索监控解决方案的容器化。通过与 IBM 合作，他最近在 IBM Cloud Pak 解决方案的 Red Hat OpenShift 容器平台上完成了一个开发环境，现在他和他的团队正在 OpenShift 上测试作为容器化解决方案的 Watson AIOps 功能。目前的监控环境主要部署在本地，但 Lot 认为，在 Electrolux 的 Microsoft Azure 云平台上部署容器化版本，可能是在异构环境中提供监控更新和新功能的更高效、更有效的方法。

“解决时间不是三周，而是一小时。”这就是 Lot 对传统事件管理与集成式自动化 AIOps 之间差异的概括。

这种效率对核心业务有直接影响。例如，在工厂中，解决 IT 问题节省三周时间意味着可以避免三周的产量减少，而且这种影响是全局性的。能够快速解决全球 IT 问题可以对成本效率和制造产量产生积极的影响。

Lot 甚至将监控解决方案连接到实际生产线机械和设备上的传感器，同时为通常为 IT 保留的监控工具创建工业 4.0 应用程序。在一个实例中，Lot 的团队发现扫描家用电器总成零部件的光学枪读取器经常出现故障。通过了解，发现特定型号的枪读取器存在缺陷，Electrolux 停止使用该产品并避免了进一步的停机。

当 Lot 和他的许多同事转向远程办公时，Electrolux 还使用集成式解决方案来应对新冠疫情。“我们或多或少可以从一个角度控制全球环境，”Lot 说道，“而且这些信息可以在个人电脑、平板电脑或手机上自动获取。因此我们可以持续为世界各地的所有办事处和工厂提供 IT 服务。”

最后，AIOps 功能有助于实现更大、更重要的创新。自 2005 年以来，Electrolux 已将其运营中的绝对二氧化碳排放量至少减少 75%。此外，2019 年，该公司自愿加入了“企业雄心助力 1.5°C 限温目标行动”(Business Ambition for 1.5°C)，这是一项由联合国主导的倡议，旨在帮助限制全球气温上升。作为此工作的一部分，Electrolux 承诺到 2050 年实现二氧化碳净零排放。兑现这一承诺需要优化资源使用。这时，AIOps 就有了用武之地。通过实现任务自动化，确保合适的 CPU 利用率以及服务器和数据中心硬件的正常运行，Electrolux 可以减少功耗和空调能耗 – 碳排放的主要原因。正如 Lot 所解释的，这又是一个规模问题：“在我们所有的服务器机房中成倍增加这些功能，结果绝对是巨大的。”

Electrolux（ibm.com 外部链接）成立于 1919 年，总部位于斯德哥尔摩，它是全球领先的家用电器公司，旗下品牌包括Electrolux、AEG、Anova、Frigidaire、Westinghouse 和 Zanussi。

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