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预测性 AIOps 中的 Agentic AI
摘要 Agentic 人工智能 (AI) 与预测性 AIOps（IT 运营的人工智能）的集成正在彻底改变 IT 系统的管理，显著提高 IT 的自主性和性能 (Smith & Johnson，2023)。本文探讨了 Agentic AI 在赋能 AIOps 平台主动预测、识别和解决系统问题方面的潜力。通过利用预测分析和机器学习，AIOps 不仅可以提高运营效率，还可以最大限度地减少停机时间并支持复杂 IT 环境中的自主决策 (Lee 等人，2022)。我们研究了 Agentic AI 在改善性能指标、优化资源分配和减少对关键系统操作中人为干预的依赖方面发挥的关键作用 (Garcia & Patel，2024)。此外，本研究还探讨了对 IT 基础设施可扩展性、长期弹性以及向自治系统演进的影响 (Chen，2023)。研究结果强调了 Agentic AI 对未来 IT 运营的变革性影响，展示了其促进更高水平的自动化和运营智能的潜力。关键词：Agentic AI、预测性 AIOps、IT 自主性、异常检测、资源优化、主动问题解决、自主决策、IT 运营管理、风险管理、IT 基础设施中的 AI。简介 AI 优化的运营尤其引人注目，因为它们发现了以前无法想象的可能性，这些可能性根本不需要，但对于将 IT 运营提升到新的水平是根本必要的 (Compagnucci & Kasyanov, 2023)。帮助催生此类系统的 AIOps 系统已成为卓越的计算机化系统，可同时促进和整合大规模 IT 管理和业务运营。该领域最新的实现之一是引入 Agentic AI 系统——能够做出决策的自主系统，可以从信息中学习并无需帮助即可适应新环境 (Lee & Patel, 2023)。被归类为 Agentic 的 AI 系统已被预测为一种系统，它通过实时分析环境来预测环境中的问题，并在问题升级之前处理这些问题，同时减少 IT 系统运行的成本影响和停机时间，从而为 IT 业务的运营带来完全不同的范式转变 (Chen, 2024)。本文旨在分析 Agentic AI 在预测性 AIOps 背景下提高 IT 自给自足和效率方面的作用。我们还将重点关注异常检测和预防问题以及与其使用相关的资源优化挑战。此外，还将探讨在组织中使用此类系统的道德问题和风险管理的界限 (Smith, 2023)。技术进步带来的改进，特别是通过 - 在文献综述中结合 Agentic AI 预测性 AIOps 使流程变得更容易
利用AIOPS自动化的功能
对于处理没有固定范围的性能指标以及难以知道绩效指标何时进入不良状态的性能指标很有用。例如，今天的组织使用数百个应用程序，并且应用程序中的性能差异很大。离群值检测连续了解每个度量的正常行为，然后在公制不超出正常范围时创建事件。
fortinet和linkeye wan aiops解决方案
版权所有©2024 Fortinet，Inc。保留所有权利。fortinet®，fortigate®，forticare®和fortiguard®以及某些其他商标是Fortinet，Inc。的注册商标，此处的其他Fortinet名称也可以注册和/或Fortinet的普通法商标。所有其他产品或公司名称可能是其各自所有者的商标。的性能和其他指标，实际绩效和其他结果可能会有所不同。网络变量，不同的网络环境和其他条件可能会影响性能结果。Nothing herein represents any binding commitment by Fortinet, and Fortinet disclaims all warranties, whether express or implied, except to the extent Fortinet enters a binding written contract, signed by Fortinet's General Counsel, with a purchaser that expressly warrants that the identified product will perform according to certain expressly-identified performance metrics and, in such event, only the specific performance metrics expressly identified in such binding written contract shall be binding on Fortinet。为了绝对清晰，任何此类保修都将仅限于与Fortinet内部实验室测试相同的理想条件下的性能。Fortinet完全根据明示或暗示的任何盟约，代表和保证。Fortinet保留更改，修改，转让或以其他方式修改本出版物的权利，恕不另行通知，最新版本的出版物应适用。
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APEX AIOPS基础架构可观察性，APEX AIOPS软件AS-A-Service的一部分，是AI驱动的应用程序，用于观察和预测分析Dell服务器，存储，数据保护，网络，网络和超频基础架构以及单个用户界面中的Dell Apex Multicloud Services。客户调查验证基础架构可观察性会速度解决最高10x 1
AIOPS操作模型及其经济利益
数字转换正在推动从静态，专用的3层数据中心到Edge-Cloud，Hybrid-Cloud和Multi-Cloud数据中心的移动。企业越来越多地意识到采用云的好处 - 无论是敏捷性，按需自助服务还是所带来的规模和经济利益。但是，这种转换也在推动数据中心架构方式的根本变化。这种范式的变化给运营团队带来了巨大的压力。
使用Via Nitro AIOPS转换网络操作
“Telefónicahispam保持着建立现代有效的OSS架构的承诺，为了实现这一目标，我们依靠广泛的工程专业知识，以及可靠的可靠性，便利性和易于使用的AIOPS解决方案我们正在迅速扩展我们的区域网络，而Viavi的创新将对提高我们提供的服务和可靠性产生重大影响。”
Dell Apex AIOPS基础架构可观察性：详细评论
APEX AIOPS基础架构可观察性是一个基于云的AIOPS应用程序，可提供简单而主动的监视和对您的dell IT基础架构的故障排除，包括与VMware集成。它利用机器学习通过智能，全面和预测分析来主动监控和测量服务器，存储，融合，超融合，数据保护和网络设备的整体健康状况。基础架构可观察性可用于有效的Prosupport（或更高）合同的产品，无需额外费用。可观察性托管在Dell Technologies Private Cloud上，该云高度可用，容忍故障，并保证了4小时的灾难恢复SLO。
在安全基础设施中使用人工智能：CGI AIOps 总监
我们是一家全球 IT 和业务流程服务公司，拥有 90,000 名员工。我们在 400 个地点开展业务，为 20 多个行业的组织提供完整、可扩展和可持续的服务 - 全球支持和本地实施。我们灵活、端到端、尖端的服务包括战略 IT 和业务咨询、系统集成、托管 IT、知识产权以及涉及 AI 的联合开发解决方案。
AIOps – 在 IT 运营中使用数据分析、机器学习和 AI
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Dell PowerScale：使用人工智能进行 IT 运营 (AIOps) 的关键性能预测
当今，构建 IT 基础架构的挑战性从未如此之大。许多终端用户工作负载（例如半导体设计、自动驾驶开发以及生命科学和医疗保健）每天都在变得越来越复杂。这种复杂性带来了对 IT 的需求。另一个复杂因素是数据足迹也在增长，通常是呈指数级增长。难怪 IT 管理员难以保持一致的基础架构性能，因为恶意应用程序（和用户）有时会使基础架构超载，从而导致整个组织的性能问题。虽然有可用于监控性能的工具，但这些工具缺乏领域知识（它们是千篇一律的），因此主要用于在问题发生后向管理员发出警报。理想情况下，IT 管理员希望能够根据其特定的工作负载组合来预测何时会出现性能挑战，并有足够的时间完全避免它们。