随着人工智能、机器学习和自动化等先进技术的广泛应用，企业的业务场景发生了翻天覆地的变化。这些创新改变了他们的应用程序结构和IT运营。将人工智能纳入IT活动可以使IT团队能够在复杂的IT条件下执行更复杂的任务。人工智能与IT运营的这种整合产生了AIOps这个术语，它利用大数据、数据分析和人工智能的能力进行IT运营管理。
正如调研机构Gartner公司所指出的那样，将近一半的企业利用AIOps和应用程序执行检查来了解关键应用程序和IT任务。AIOps承诺协助改变IT框架的活动，并保证IT员工专注于更重要的工作。随着AIOps收入的增加，预计到2025年全球AIOps的市场规模将达到31.2744亿美元，2020年至2025年期间的复合年增长率为43.7%。
以下是每个人都应该关注的2022年的AIOps趋势：
IT先驱将观察和关注AIOps
根据IDC公司的预测，到2022年，人工智能框架的总支出将达到776亿美元。虽然人工智能的应用案例非常多，但IT先驱将在今年观察人工智能在完成IT任务时的便利性发生的变化。企业管理层正在意识到AIOps的短期和长期优势，并从根本上提高收入，因为管理工作区、DevOps和信息安全小组的存在都将随着对AIOps的兴趣的发展变得更加简单。此外，随着AIOps工具的成熟，它们将能够处理更广泛的数据类型并更快更好地交付价值，从而提高具体任务的性能。
将扩大事件管理能力
AIOps将用于增加自然语言准备、原因分析、异常检测、事件关联和分析以及其他IT功能，为IT任务专家提供更加突出的控制。事件相关性和事件情报将在功能组的最佳事件管理平台内始终可访问。此外，截至目前使用的最为严重影响，将在共享工具的关联中预先识别和显示违规行为。
更智能、更广泛的自动化
AIOps最大的优势就是它的自动化能力。它提供了多种功能来将明确的IT措施计算机化，并减少企业团队中的责任。虽然过去它可以实现的自动化种类受到限制，但预计到2022年大多数AIOps将拥有更具创造性和进一步开发的设备。
在以前，AIOps设备一次只能处理一种单独的信息类型。然而，最近出现了新的人工智能计算服务，可以处理双重信息类型。此外，现在大多数平台都实现计算机化，这些计算机化与用例或工作流程的问题目标类型有关。一些企业使用机器人数据自动化(RDA)来解决信息问题。同时显著减少了员工的工作量。
加强网络安全
事实上，即使创新取得了所有进展，网络安全仍然是企业最关心的问题。这一点尤其明显，因为更多的企业依赖于计算机化的工作流程和设备。通过这种方式，需要在企业内部使用尖端和集成的安全平台。
AIOps展示了更多整合的安全和IT活动。利用人工智能，企业可以立即识别问题，并在问题发生之前采取预防措施。它还可以一直额外支持框架正常运行时间和可靠性。例如，可以对AIOps进行编程，以将常规访问与程序人员访问或不可靠访问分开。一旦识别，它可以自动阻止任何可疑用户的IP地址。
AIOps将成为DevOps工具的一部分
AIOps为复杂的基础设施管理和云计算解决方案监控工具提供安全的解决方案。它可以帮助自动化数据分析和日常DevOps操作。由于传统的系统监控工具无法处理大数据的3V特征，高级分析工具、人工智能算法和深度学习模型的出现使DevOps专业人员有效地实现了这一点。AIOps通过快速处理所有数据、执行深度数据分析和自动化日常任务来帮助IT部门。它帮助DevOps工程师监控和管理测试、性能和安全。
