数字化转型的浪潮中，企业正面临着前所未有的挑战和机遇。随着技术的进步，系统变得越来越复杂，传统的运维方法已经难以满足现代企业的需求。在这种背景下，（Observability）和人工智能运维（）应运而生，成为企业提升运维效率、降低成本、提高服务质量的关键技术。
什么是可观测性？
可观测性是指通过监控和日志记录，能够理解和分析系统内部状态的能力。它不仅仅关注于系统是否正常运行，更关注于系统运行的具体情况，包括性能、稳定性和用户体验等多个维度。
什么是AIOps？
AIOps，即人工智能运维，是一种结合了人工智能、机器学习和大数据技术的运维方法。它通过自动化的方式，对海量的运维数据进行分析，从而实现故障预测、性能优化和资源调度等功能。
可观测性与AIOps的关系
可观测性与AIOps之间的关系是相辅相成的。可观测性是指通过监测和分析系统生成的数据来理解其内部状态和行为的能力。它包括三个主要方面：日志（Logs）、指标（Metrics）和追踪（Traces）。这些数据是AIOps实施的基石，因为它们为机器学习算法提供了必要的输入，以便于进行深入分析和模式识别。
AIOps即人工智能运维，是一种利用人工智能技术来提升IT运维效率的方法。它通过自动化分析大量的运维数据，帮助运维团队快速定位问题、预测故障和优化系统性能。AIOps的核心优势在于其能够处理和分析远超人类能力的海量数据，从而揭示隐藏在数据背后的复杂关系和潜在问题。
结合可观测性的数据收集和AIOps的智能分析，企业能够构建一个更加健壮和智能的运维系统。这个系统不仅能够实时监控IT基础设施，还能够预测和防止潜在的故障，从而提高系统的可靠性和用户的满意度。此外，通过AIOps的自动化处理，运维团队可以释放出更多的时间来专注于战略性的任务，而不是日常的故障排除。
总之，可观测性为AIOps提供了丰富的数据资源，而AIOps则将这些数据转化为有价值的洞察和行动，两者的结合是实现高效智能运维的关键。
企业在实施可观测性的过程中面临的挑战主要包括：
技术挑战：随着软件系统的复杂性不断上升，传统的监控手段已经无法满足现代软件系统的需求。企业需要引入新的技术理念，如可观测性，并通过收集和分析系统的日志、指标和追踪信息，全面了解系统的运行状态，从而快速定位和解决问题。
数据质量：可观测性需要高质量的数据作为支撑。数据需要经过标准化的处理过程，才能真正作为基座来使用。同时，面对海量且多样化的数据类型，如何确保数据的准确性和完整性是一个挑战。
集成与兼容性：企业现有的监控系统可能与新的可观测性工具不兼容，需要解决系统集成问题，包括新旧格式的碰撞以及业务视角的断层，这可能导致数据治理难、运营分析难。
成本与资源：构建可观测性平台需要投入显著的资源，包括人力、财力和时间。企业需要评估自建可观测基础设施与引入可观测软件产品的成本效益，并做出合适的选择。
人才培养与知识传递：运维的整个过程是繁琐的，如果仅依靠人的经验，那么时效性的保障与知识体系的传递都是比较困难的。企业需要培养懂得如何使用和管理可观测性工具的人才。
AI与自动化：为了发挥可观测性带来的价值，不能仅仅只把数据做一个简单的罗列，需要剖析数据，做关联分析，而这一过程需要AI的加持，这样才能让效率真正提升上来。
隐私与合规性：在收集和分析数据的过程中，企业还需要关注数据的隐私保护和合规性问题，确保用户数据的安全性。
故障根因分析：尽管AIOps技术取得了显著进步，但在故障根因分析方面仍面临挑战，如何将AIOps的根因结论与可观测性数据紧密关联，避免割裂，是企业需要解决的问题。
企业在实施AIOps（人工智能运维）时面临的挑战主要包括：
数据整合：AIOps需要整合来自不同来源的数据，包括日志、指标、追踪等。企业必须确保这些数据能够被有效地收集、标准化和关联起来，以便AI算法可以进行准确的分析。
技术复杂性：AIOps的实施涉及到机器学习、数据科学和自动化等多个技术领域，这要求企业拥有足够的技术能力和专业知识。
算法选择与优化：选择合适的机器学习算法并对其进行优化，以适应企业的特定需求，是一项具有挑战性的任务。
成本投入：AIOps的建设和维护需要显著的财务投入，包括购买软件、硬件、聘请专业人才等。
人才培养和团队建设：由于AIOps是一个相对较新的领域，专业人才可能较为稀缺。企业需要投入时间和资源来培养或吸引相关人才。
隐私和合规性：在处理大量运维数据时，企业必须确保遵守数据隐私和相关的法律法规。
变革管理：AIOps的实施可能会引起组织结构和工作流程的变化，需要有效的变革管理来确保员工的接受和适应。
技术栈的维护：随着技术的不断进步，企业需要持续更新和维护其AIOps技术栈，以保持技术的先进性。
故障根因分析：AIOps系统虽然能够推荐可能的故障根因，但往往难以直接将这些推荐与具体的可观测性数据紧密关联，这要求运维人员依靠自己的经验和知识，在海量的数据中寻找证据来验证这些推荐。
算法可解释性：AIOps中的算法通常比较复杂，其决策过程可能不够透明，这给故障诊断和决策带来了额外的难度。
技术接受度：企业内部可能存在对新技术的抵触情绪，需要通过培训和沟通来提高员工对AIOps的接受度和理解。
预期管理：AIOps能够显著提升运维效率，但也可能存在过度依赖技术的风险，企业需要合理设定对AIOps的预期，并结合人工判断来做出决策。
雅菲奥朗可观测性Observability认证培训：
可观测性（Observability）课程介绍了在组织内实现可观测性的方法。它探讨了通过可观测性关键要素：包括事件（Events）、指标（Metrics）、跟踪（Tracing）和上下文（Context），通过构建智能的异常检测、故障排除 、根因定位能力，实现全栈可观测性，提升组织的故障处理、业务洞察、跨职能协作能力。
本课程旨在为IoT（嵌入式）和关注“软件可靠性”的学员提供实践、方法和工具，通过使用真实场景和案例故事，让组织内参与可观测性的人员参与进来。课程中介绍了一系列提高弹性的实践，并教授如何构建应用程序的端到端可观测性。介绍了构建全栈度量、事件、日志和分布式跟踪的优势，以及AI对可观测性的影响，以及如何增强可观测性能力。本课程还介绍了网络和安全可观测性如何在建立可靠性方面发挥关键作用，以及安全操作和自动响应的关键方面。
本课程旨在通过使用真实场景和案例故事，为参与者提供实践、方法和工具，以吸引组织内参与可观测性的人员。课程结束后，学员将获得切实的收获，以充分利用各种情况，如有效实施MELT模型，满足其组织环境，通过设计构建分布式跟踪和弹性。
Observability认证培训时间：
2024年4月27-28日、6月29-30日、8月24-25日、10月26-27日、12月7-8日
雅菲奥朗AIOps认证培训：
AIOps认证课程旨在涵盖AIOps的起源，包括该术语背后的历史，之前的模式以及它发展的技术背景。学习者将了解将大数据分析、机器学习算法、自动化和优化结合到一个平台的过程。
本课程介绍AIOps的关键原则和基本概念以及核心技术：大数据和机器学习。本课程将让学生了解什么是数字化转型、如何进行数字化转型，以及机器学习的发展，使AIOps成为当今IT运维环境中不可或缺的工具。
本课程将讨论机器学习和大数据的核心技术，以及人工智能的基本概念，可以实现的不同类型的机器学习模型，以及AIOps与MLOps，和站点可靠性之间的关系。
本课程还将让学生深入了解在组织中实施AIOps的好处，包括确保人工智能在信息技术解决方案的日常运维中有价值和成功集成的共同挑战和关键步骤。将使用独特而令人兴奋的练习来应用课程中涵盖的概念，并将提供示例文档、模板、工具和技术以供课后使用。本课程使学习者，能够成功完成AIOps Foundation认证考试。
AIOps认证培训时间：
2024年6月15-16日、8月10-11日、11月16-17日、12月21-22日
随着技术的不断进步，可观测性与AIOps的结合将越来越紧密。企业需要不断探索和实践，以充分利用这两项技术，提升运维的智能化水平，实现业务的持续增长。通过构筑可观测性与AIOps的桥梁，企业将能够更好地应对未来的挑战，把握数字化转型的机遇。
雅菲奥朗官网：www.training.cn
联系电话：021-53098865
