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使用机器学习来管理IT运营

在当今快节奏的市场中,每个企业都在寻找提高效率以获得优势的方法,无论是使用技术来帮助简化运营还是推动创新。典型IT组织的一个主要问题是,它被要求以更快的速度提供越来越多的服务和应用程序,同时,它们的应用程序组合经历了快速增长。因此,随着更多基于Web和移动设备的应用程序的出现,IT组织正在看到更多紧急情况和消防演习。

试图维护和管理这些应用程序的复杂性和准确性会对IT产生负担。最近的多用户组调查显示,这是一个有趣的数字 :超过85%的面向客户的问题首先由用户报告,32%的关于缓慢应用程序性能的电话/电子邮件来自高级管理层。

那么我们如何应对这些挑战呢?您是否在等式中添加了更多监控工具或IT资源?据 IDC称,目前有近92%的企业IT组织正在使用一种或多种监控工具,但报告中55%的人认为他们需要针对数字业务的规模和复杂性而设计的新解决方案,包括混合云和大数据。

随着对新的云时代监控解决方案的需求不断增长以跟上变化的步伐,传统方法缺乏合并和集成所有隔离日志文件和来自下一代应用程序的操作数据的功能。为什么这种整合很重要?好吧,日志和操作数据是解锁您的应用程序和系统环境中真实情况的关键。

一种方法是将数据孤岛集中在一个平台下,这样您就可以分析和剖析真实情况。这有助于消除您可能存在的任何差距,并让您全面了解应用程序环境中的内容。

一旦掌握了统一数据的坚实基础,就可以应用机器学习来发现使用传统方法难以检测的潜在异常和问题。

机器学习为您提供了自动查找和检测问题所需的优势。它非常适合系统管理和安全性,因为您可以应用一些智能来从所有噪声中分离出真正的问题。机器学习可以帮助识别数据中的重要模式。此外,通过群集数据,机器学习可以帮助您专注于最紧迫的问题。

您可以更快地解决影响用户和客户的故障排除问题。随着今天数据增长的爆炸式增长,您需要能够快速自动化和修复这些问题的工具。

在云中完成所有这些工作的一个优点是,您可以将实施时间和部署延迟从几个月缩短到几周甚至几天。据行业分析师称,基于云的系统管理是增长最快的IT运营和分析市场之一。观看下面的视频,了解一位客户如何使用机器学习来监控每秒数十万笔交易。

结论:利用机器学习等技术提高应用程序和基础架构性能,缩短问题解决时间,从而提升业务优势。

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