了解如何利用 IBM Cloud Pak for AIOps 实现主动式 IT 运营
将智能 IT 运营融入 AIOps 平台
智能运维 (AIOps) 平台可提供对不同环境中性能数据与依赖性的可视化管理，借助该平台，企业可在不断变化的环境中加速创新、降低运营成本并实现 IT 运维 (ITOps) 转型。积极采用人工智能、机器学习和自动化等技术，帮助 IT 运维经理及站点可靠性工程师 (SRE) 来解决事件管理与修复方面的问题。
功能
简化数据配置，利用自动化工具连接各种系统，摄取和分析来自多个域、工具和来源的实时或历史数据。
对动态基础架构进行控制，实现定期组装统一的 IT 资产拓扑结构，利用实时或历史数据了解应用程序和资源状况，从而有效地查明事件。
通过事件关联与压缩减少事件过载。充分利用事件分析功能，根据用户定义的属性对事件进行分组、丰富、抑制和可视化操作。运用时间、拓扑结构和行为模式进行高效的事件管理。
利用多个 AI 模型缩短 MTTR，协助运营团队了解和诊断事件。接受无人监督的培训并获取易于使用的模型管理工具。在单一管理控制台中直观呈现相关的事件警报、指标、拓扑结构和推荐的运行手册，而 ChatOps 整合可确保与关键团队成员进行沟通和协调。
检测异常状况并建立基线，利用 AI 模型进行自动异常检测、深入洞察分析和解释说明，通过“下一步最佳行动方案”建议、自动化运行手册和主动规避风险来加速修复。
简化数据配置，利用自动化工具连接各种系统，摄取和分析来自多个域、工具和来源的实时或历史数据。
对动态基础架构进行控制，实现定期组装统一的 IT 资产拓扑结构，利用实时或历史数据了解应用程序和资源状况，从而有效地查明事件。
通过事件关联与压缩减少事件过载。充分利用事件分析功能，根据用户定义的属性对事件进行分组、丰富、抑制和可视化操作。运用时间、拓扑结构和行为模式进行高效的事件管理。
利用多个 AI 模型缩短 MTTR，协助运营团队了解和诊断事件。接受无人监督的培训并获取易于使用的模型管理工具。在单一管理控制台中直观呈现相关的事件警报、指标、拓扑结构和推荐的运行手册，而 ChatOps 整合可确保与关键团队成员进行沟通和协调。
检测异常状况并建立基线，利用 AI 模型进行自动异常检测、深入洞察分析和解释说明，通过“下一步最佳行动方案”建议、自动化运行手册和主动规避风险来加速修复。
