由于成本上升、技能短缺和安全威胁不断增加，企业必须迅速适应数字化劳动力和快速变化的购买者行为带来的需求模式转变。这需要特别重视业务流程和支持应用程序的弹性和性能。
对于拥有日益混合和复杂的应用程序环境（通常包括 IBM Z®）的大型 IT 组织而言，采取全面的 IT 运营方法至关重要。挑战在于“如何有效地实时筛选数 TB 的数据，以便在问题变成中断之前发现问题？” 这就是为什么组织被 AIOps 的承诺所吸引，即使用 AI 驱动的智能和自动化来做出快速准确的决策以保持弹性。
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全方位 AIOps 方法
您无法成功采用部分或孤立的 AIOps。它需要一种专注于业务流程和工作流的整体方法。工作流的弹性取决于链中每个环节的健康状况。要取得成功，您需要对整个工作流有可见性和洞察力。一旦您明白必须整体应用 AIOps 才能充分发挥其潜力，就会明白为什么将大型机排除在外会产生巨大的差距。大型机必须是 AIOps 解决方案的核心，并且是大多数业务关键型工作流的基本要素
实现 AIOps 的整体方法需要智能工具和流程，这些工具和流程提供混合云可视性，以简单、可解释的方式使用人工智能和机器学习，并自动及时采取行动以避免对客户产生影响。
用户友好且提供实时可见性的集成解决方案可以加快根本原因分析和协作，并为您的组织提供共同事实。在本视频中，我们将了解集成的 IBM Z AIOps 解决方案如何提供用户友好的集成界面来帮助加快价值实现时间。
加速您的 AIOps 之旅
多年来，IBM 与数百家组织合作，帮助他们完善数据中心的运营方式。为了使从这些客户互动中吸取的经验教训更具可借鉴性，IBM 制定了一个框架，可用作加速您迈向 AIOps 的辅助工具。
为了帮助您加速完成 IBM Z 框架上的 AIOps 的这些阶段，您需要整合一系列广泛的策略：
- 探测： 尽快识别潜在问题，最好是在它们扰乱您的业务之前。要做到这一点，您需要关注三个领域：基础设施的全栈监控、应用程序的端到端混合云可观察性和 AI 异常检测。
- 决定： 快速隔离问题，进行深度域指标和根本原因分析，以决定下一步行动。为实现这一目标，我们使用了许多实践和技术，包括实时运营分析、异常关联、性能分析和容量管理。
- 行为： 通过聊天和用户友好的仪表板应用自动化并改善协作。这包括应用智能自动化、预测性工作负载自动化、存储自动化和弹性措施——所有这些都旨在减少对手动干预的需求并在您的混合云基础设施中提供集成的自动化解决方案。
评估你在 AIOps 旅程中的进展情况
迈向 AIOps 的旅程是渐进式的，每个客户都会走略有不同的道路。无论您从哪里开始迈向 AIOps，采用由 AI 支持的集成混合方法都可以帮助您简化运营以提高效率、释放数据的力量并实现真正的商业价值。
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