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IBM宣布将应用一系列人工智能(AI)技术来自动化IT运营管理并使应用程序(也称为AIOps)现代化

人工智能

在IBM的Think Digital会议上宣布,Watson AIOps利用算法来不断优化IT运营,而使用AI的应用程序现代化加速器是一套利用连续学习和可解释的AI模型来帮助组织随着技术和平台的发展而保持最新的工具。

作为Cloud Modernization Service参与的一部分,具有AI工具的Application Modernization 涵盖了一系列任务,从应用AI到更准确地识别应作为容器部署或转换为微服务的软件组件,到应用符号推理以动态定义现代化步骤通过自然语言处理(NLP)引擎浮出水面。

同时,Watson AIOps将机器和深度学习算法应用于跨IT事件和人类对话的时间序列数据,半结构化日志,结构化数据和非结构化数据,以跟踪问题的时间表。然后,它使用该数据来关联根本原因,创建可解释的诊断并生成最佳操作建议。Watson AIOps建立在IBM通过收购Red Hat获得的OpenShift平台实例的基础上,还利用了语义搜索技术,可以将当前事件与过去的事件联系起来,以提供其他上下文。

IBM云和数据平台高级副总裁Rob Thomas表示,将可以通过Slack访问Watson AIOps,并将其与Box云服务集成在一起。它还与Mattermost和ServiceNow等供应商的IT监视解决方案集成在一起。他说,IBM正在将IBM Research开发的多种AI技术应用于IBM提供的各种Watson服务,包括Watson OpenScale计划,该计划使AI可以解释为创建Watson AIOps。

当涉及到自动化IT操作时,这种可解释性功能尤其重要。通常,抵抗AIOps的主要根源在于算法如何确定应如何自动化给定任务的方法缺乏透明度。IT团队不仅关心他们是否可以针对特定任务回滚自动化,还关心如何被锁定在特定的AIOps平台中。

现在说IT组织在多大程度上接受AIOps还为时过早。毫无疑问,在COVID-19大流行之后,实现自动化的压力将比以往任何时候都要大,尤其是在不得不缩减IT人员规模的组织中。但是,IT自动化以多种形式体现,但并非所有形式都采用机器和深度学习算法。同时,将AI注入每个现有的IT管理工具中,因此尚不清楚在何种程度上需要专用的AIOps平台。

没有人期望AI能够很快消除对IT人员的需求。算法充其量只能增加IT专业人员。现在的挑战是精确定义人机界面的最佳应用位置。

本文为作者 三石 独立观点,并不代表 我是CIO 立场。

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