摘要：如何解決的可見性問題一個(gè)指南考慮到支持人工智能的語言今年才剛過歲，現(xiàn)在毫無疑問這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)被大眾所采用。例如，的核心并沒有解決有關(guān)理解互聯(lián)網(wǎng)和其他非控制資產(chǎn)對數(shù)字體驗(yàn)的影響的可視性數(shù)據(jù)缺口。

考慮到支持人工智能（ai）的語言lisp今年才剛過60歲，現(xiàn)在毫無疑問這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)被大眾所采用。人工智能已經(jīng)成為企業(yè)如何在極短時(shí)間內(nèi)運(yùn)營的關(guān)鍵部分——僅在2017年，在某種程度上。與此同時(shí)，去年全球在這類技術(shù)上的支出猛增50%至A。

a natural byproduct of such preventive growth and adoption has also been its impact on more traditional approaches，尤以it，such as operations.這就產(chǎn)生了人工智能操作，人工智能應(yīng)用于增強(qiáng)或部分取代一些IT操作過程?？紤]到這種相對較新的方法，到今年年底，25%的企業(yè)將使用AIOP。?；

moving beyond the nity gritty，aiops is really seeking to deliver insight into the digital experience，but also why such technology is not working，or even more，breaking down.雖然這是非常強(qiáng)大的，但有許多數(shù)據(jù)可見性問題會(huì)多帶帶影響AIOP。這就是為什么為了解決這類數(shù)據(jù)缺口，采取了具體措施來補(bǔ)充AIOPS技術(shù)的原因。在數(shù)字時(shí)代，毫無疑問，體驗(yàn)現(xiàn)在對每個(gè)公司和品牌都至關(guān)重要。然而，考慮到這一點(diǎn)，您如何監(jiān)控以保護(hù)這種體驗(yàn)?zāi)兀渴紫?，獲得正確的數(shù)據(jù)至關(guān)重要。根據(jù)這一要求，IT運(yùn)營部門應(yīng)具有可視性，以解決影響數(shù)字體驗(yàn)的所有要素，而且，至關(guān)重要的是，能夠解決數(shù)字體驗(yàn)中斷的原因。

How can it do this？

visibility should include digital experience monitoring（dem）including html server availability and response time，page load and web transaction data.然而，還需要了解更多信息，尤其是在現(xiàn)代、依賴云和互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代。例如，網(wǎng)站或服務(wù)（如Salesforce API端點(diǎn)）可能沒有及時(shí)響應(yīng)，但運(yùn)營團(tuán)隊(duì)實(shí)際如何處理這些信息？這僅僅是不夠的，因?yàn)樗麄內(nèi)匀恍枰罏槭裁磿?huì)發(fā)生這樣的事情，以便實(shí)際解決底層問題。

如本例所示，我們真的可以看到大多數(shù)IT運(yùn)營可視性架構(gòu)中存在顯著的差距。這是因?yàn)榻^大多數(shù)的IT運(yùn)營可視性都是基于被動(dòng)數(shù)據(jù)收集，而被動(dòng)數(shù)據(jù)收集來自于它仍然控制的整個(gè)難題的不同部分。在當(dāng)今的軟件即服務(wù)（SaaS）環(huán)境中，IT團(tuán)隊(duì)根本沒有監(jiān)督，甚至沒有控制無數(shù)的外部應(yīng)用程序、服務(wù)、基礎(chǔ)設(shè)施和互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)。這只會(huì)成為一個(gè)更大的問題，因?yàn)镾aaS的使用不會(huì)放緩，市場將增長17%。實(shí)際上，這到底是什么樣子的？例如，您的IT團(tuán)隊(duì)無法將應(yīng)用程序性能管理（APM）代碼輸入SaaS提供商的軟件，也無法從不屬于您的網(wǎng)絡(luò)收集基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。因?yàn)?，基礎(chǔ)設(shè)施和運(yùn)營領(lǐng)導(dǎo)者必須依賴外部合作伙伴。

yet without having data on this vast part of the current it landscape，you re left with a pretty uncaptable data gap that means that no level of analytical intelligence can actually make up for it.

毫無疑問，aiops在處理IT Ops挑戰(zhàn)方面發(fā)揮了作用，但它不是解決所有問題的靈丹妙藥。例如，aiops的核心并沒有解決有關(guān)理解互聯(lián)網(wǎng)和其他非IT控制資產(chǎn)對數(shù)字體驗(yàn)的影響的可視性數(shù)據(jù)缺口。

然而，使用網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控技術(shù)的能力可以彌補(bǔ)這一缺口。該技術(shù)的核心是測量跨任何互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議（IP）網(wǎng)絡(luò)路徑的通信，包括內(nèi)部、多協(xié)議標(biāo)簽交換（MPLS）、互聯(lián)網(wǎng)、云和SaaS網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施。支持這種詳細(xì)的監(jiān)控，是它用來確定數(shù)字體驗(yàn)可能失敗的確切原因的度量標(biāo)準(zhǔn)。鑒于互聯(lián)網(wǎng)不斷變化，它還能夠收集全球數(shù)據(jù)源，同時(shí)制定一個(gè)持續(xù)、全面的互聯(lián)網(wǎng)路由視圖，以了解特定路徑是否有問題、泄露，甚至劫持。

while it is possible to input such monitoring data into an aiops platform and tune it to give you answers that are relevant to business issues，there is a challenge to get the right streams of data and to define how you want the aiops engine to answer your questions.考慮到維護(hù)數(shù)字體驗(yàn)日復(fù)一日、全天候的壓力，對網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控的AIOP進(jìn)行補(bǔ)充是企業(yè)最有效和最有效的方法。在當(dāng)今每個(gè)公司都面臨的高度復(fù)雜的IT基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境中，沒有一種技術(shù)可以讓企業(yè)完全依賴于它來解決所有問題。

（c）istock.com/simch

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