AIOps解决方案需要兼具传统AI和生成式AI

Lori Mac Vittie杰出工程师兼首席技术布道师 | F5

生成式AI为AIOps注入了新的活力，但如果认为未来要让AIOps持续发展只需要生成式AI，那就大错特错了。

2022年，AIOps似乎已成为一项勉强维系的技术。几乎所有所谓的AIOps解决方案，都不过是强化版的传统监控。当时，AIOps所面向的用例平淡无奇，对推动实现自适应应用这一愿景几乎没有帮助。换言之，这一愿景旨在为运维引入智能，并赋予其实时执行变更的能力。

但随后，生成式AI登场，AIOps似乎突然获得了重生的机会。然而事实并非如此，至少不完全是。

要理解其中的原因，需要根据AIOps旨在提供的能力来定义它。

什么是AIOps？

AIOps是一个宽泛的术语，通常指将人工智能应用于IT运维。AIOps解决方案通常称为平台，一般提供以下四种不同的能力：

• 可观测：涵盖遥测数据摄取和异常检测。
• 分析：利用AI发现模式、结合上下文关联事件、确定根本原因并生成洞察。
• 交互：支持用户以可视化方式呈现数据和洞察，并与之交互。
• 行动：通过自动化将洞察转化为行动。

总体而言，目前我们看到的主要是生成式AI与交互能力的集成。具体而言，生成式AI以自然语言界面（NLI）取代图形用户界面（GUI）和API，增强了该能力的交互功能。根据一份ZK Research报告，这在很大程度上推动AIOps向最常被提及的AIOps用例发展：

• 64%的IT运营效率和生产力提升
• 54%提升了网络或应用性能
• 54%提升了安全性或合规性

有一些迹象表明，生成式AI正被用于采取行动，即通过生成策略和配置来缓解风险并处理事件，但目前这些迹象尚不明显，而且主要局限于单一目标生态系统，也就是某一家厂商或提供商的产品组合。

生成式AI对提升分析the data collected by the 观察能力所收集数据的能力帮助甚微。这并非否定生成式AI，而是因为它并非为此而设计。要完成这项任务，仍需依靠久经验证的传统AI。

什么是传统AI？

自生成式AI问世以来，我们一直所说的AI需要一个专属名称。市场已普遍采用“传统AI”来指代“生成式AI以外的所有AI”。

传统AI采用许多与生成式AI相同的训练技术和基本原理，但其目的是通过识别模式和关系来分析甚至预测结果，所依据的数据集主要由结构化数据组成。传统AI尤其擅长分类和识别。

传统AI数十年来一直用于：

1. 识别机器人程序，防止滥用和欺诈，例如账户接管（ATO）
2. 根据网络（DDoS）和应用（L7）流量中的行为模式检测攻击
3. 根据消费模式推荐产品和/或服务
4. 手写和图像识别

AI在AIOps中的作用

传统AI不仅能预测现有模式和关系，还能近乎实时地发现新的模式和关系，正是这一能力使其成为真正的AIOps解决方案中不可或缺的技术。AIOps需要能够分析新数据，并推断是否存在攻击，或预测可能影响可用性或降低性能的问题的模型。传统AI尤其擅长这两方面：为“观察”能力赋予异常检测功能，并为“分析”能力发现模式和关系。

生成式AI可以生成代码、配置和内容。它会复现现有模式，并应用这些模式生成新内容。它并非凭空创造，而是依赖对象之间的关系，并根据反馈强化或弱化这些关系。

事实上，让生成式AI分析新数据存在诸多风险。它可能给出正确答案，也可能产生幻觉并给出错误答案。这是因为生成式AI归根结底依赖数值计算；如果数据点之间的关系或模式不够强，或数量不足，它就会直接填补空白，无论结果对错。

生成式AI让我们能够更轻松地访问数据，因为无需精通查询语言，也不必依赖开发人员构建界面；它还能自动生成可执行的代码或配置来解决问题。这同样体现了易用性，因为无需精通代码编写或多个API的使用。

但是，如果没有传统AI实时分析遥测数据，这类系统只能部分满足功能完备的AIOps解决方案所需的三项能力中的两项。因此，我们需要同时使用传统AI和生成式AI：

• 观测：使用传统AI进行异常检测。
• 分析：利用传统AI发现模式和关系。
• 交互：生成式AI，让用户能够直观呈现数据和洞察并与之交互。
• 行动：利用生成式AI将洞察转化为行动。

因此，尽管我看好生成式AI及其简化甚至加速运维的能力，但我也清楚，要充分发挥AIOps中AI的潜力，传统AI和生成式AI缺一不可。

关于作者

Lori Mac Vittie杰出工程师兼首席技术布道师 | F5

Lori MacVittie是F5首席技术官办公室的杰出工程师兼首席技术布道师，在应用交付、自动化战略和基础设施领域拥有深厚的专业知识。无论是为AI智能体定义防护机制、剖析脆弱的多云架构，还是探索可扩展系统的极限，她都善于化繁为简。她在应用开发、IT架构以及网络和系统运维领域拥有30多年的行业经验。加入F5之前，她曾担任技术编辑，并因出色表现获得奖项。 MacVittie拥有计算机科学硕士学位，著述颇丰，出版作品涵盖安全、云和企业架构领域。她还热衷于桌面游戏和电子游戏，并且对奶酪有着毫不掩饰的鲜明见解。

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