随着其对企业价值的增长，AIOps 的更多用例
组织将 AIOps 视为一种方式来应对他们在管理运营和安全方面面临的日益增加的复杂性。
在去年势头强劲之后，AIOps 继续受到组织的关注。它正在迅速被采用，以帮助 IT 人员增强其传统的安全和网络监控和管理。
去年，Gartner 发现仅 IT 运营管理市场中的 AIOps 将从 2020 年的超过 10 亿美元到 2025 年以每年 15% 的复合年增长率增长。
一些组织将 AIOps 视为节省 IT 员工资金的一种手段，但很明显，关键驱动因素是复杂性。有几个不同的用例将推动这一增长。
越来越需要 AIOps 的一个领域是处理当今远程和混合劳动力的需求。
大流行导致的办公室关闭和在家工作的政策增加了 IT 团队的数字流量和复杂的数据收集。支持远程工作的企业通过新的硬件和软件让员工回家，从而增加了数据流量。 IT 团队已经在应对不断增长的数据生产，还必须监控由来自各个远程办公室位置的信息流入而导致的具有不同属性的数据流。
AIOps 可以帮助 IT 团队处理因转向远程和混合工作模型而导致的越来越多的不同数据。 AIOps 使用智能算法，从不同来源摄取具有不同属性的大量数据并自动分析。
此外，AIOps 解决方案可以查看聚合数据以检测模式并在问题出现并导致员工生产力中断之前预测问题。而且，如果发生影响服务的事件，AIOps 可以帮助 IT 团队快速确定根本原因并确定解决方案，以减少平均修复时间 (MTTR)。
AIOps 发现价值的另一个一般领域是自动化安全。为什么？迁移到云以及采用混合和可组合应用程序等因素带来了新问题。例如，去年，Apache 的 Log4j 软件库中漏洞的发现给整个商业界带来了冲击。一些人将其描述为“有史以来最严重的安全漏洞”。原因：开源软件被广泛使用并嵌入到许多公司经常重用的常见应用程序中。
在这种情况和其他情况下，传统的安全工具在根除它方面几乎没有帮助。相比之下，AIOps 使用智能算法对系统的正常行为进行建模。然后，它通过实时识别偏差并确定问题（例如性能问题）是否是由网络攻击而非 IT 问题引起的，从而主动检测网络攻击。在发生攻击的情况下，系统可以启动一系列自动防御策略，例如优先发出警报和警报以协助人工操作员，或者它可能被用来自行采取行动，例如关闭对系统的访问或阻止IP 地址。
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