自动化驱动可靠多云基础设施监控：AIOps消除盲点释放创新
Dynatrace英国及爱尔兰区域副总裁Greg Adams探讨自动化在多云基础设施监控中的关键作用
为跟上数字化转型步伐，各行业组织越来越多转向多云架构获取保持领先所需敏捷性和可扩展性。IDC预测随此趋势持续，全球云服务总支出将于2025年超1.3万亿美元。
然而，每增加一朵云都使管理基础设施任务更复杂，因技术环境跨越更多平台。这给过度紧张的IT运维（ITOps）团队创造更多工作，阻碍其专注创新。确实，我们研究发现ITOps团队近半（42%）时间花在跨基础设施手工例行工作"维持运转"上。
这些团队明显需要更可持续管理基础设施方法——提升多云环境可观测性、自动化手工任务，从而有更多时间专注驱动创新、为组织创造价值。
多云偏头痛：工具蔓延与可见性盲区
若无法有效管理基础设施性能，ITOps团队将大幅挣扎交付当今客户和用户要求的无缝数字体验。关键是他们拥有跨多云环境清晰端到端可观测性。不幸的是，此洞察变得更难捉摸，盲区随团队难以跟上基础设施而滋生。
多云环境本质复杂，用许多现有基础设施监控方法难管理。有几个因素。
首先，每个云平台自带原生监控工具，如Amazon CloudWatch或Azure Monitor。ITOps团队逐渐发现自己拥有越来越多需叠加在传统监控解决方案之上跟踪跨基础设施活动的工具。我们研究显示平均组织依赖七种不同监控解决方案管理多云环境。这迫使团队花更多时间手动拼凑各仪表盘洞察识别数字服务问题，因用户旅程横跨多云。
Kubernetes难题：变化频率与数据爆炸
使可观测性更难捉摸的另一因素是多云环境内变化频率。Kubernetes等平台使组织快速扩展多云基础设施匹配需求，但持续变化让团队难有效监控管理性能。Kubernetes环境也产生大量数据，ITOps团队无法手动筛选理解多云基础设施对用户体验影响。
增加复杂性，为缓解"工具蔓延"，团队常采用DIY（自己动手）方式基础设施监控，用开源可观测性方案拼凑多工具。这产生浪费手工工作且难维护，阻碍数字化转型，因团队有更少时间专注更有战略工作。
自动化破局：AIOps统一观测与智能分诊
为克服挑战，组织需赋能IT团队采用新基础设施监控方法，利用AIOps（IT运维人工智能）自动化尽可能多手工任务。这通过随环境变化持续发现和插桩多云基础设施消除盲区。结果团队可维护端到端可观测性，无需投入时间精力人工监控流程。
AIOps还帮助自动分诊警报和查询可观测性数据浮现团队交付无缝数字体验给用户客户所需精确洞察。此方法下，AIOps使团队理解多云基础设施跨域问题根因，按业务影响优先级排序。这意味着团队可先解决最关键问题，再将精力集中加速组织数字化转型任务。但这仅当团队能整合可观测性数据在一处时可能。统一视图创建单一真相源，提供驱动有效自动化所需完整上下文。
腾出创新时间
组织持续向多云环境过渡，确保基础设施平稳运行对创建无缝数字服务和驱动客户满意度愈发关键。实施以AI和自动化为中心的基础设施监控策略减轻ITOps团队手工任务负担。反过来团队可专注加速转型、驱动业务更好结果。
自动化控制系统