采用智能运维以提高云迁移效率

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随着很多企业努力提高其灵活性和资源以满足消费者的期望，同时降低成本，他们正在经历一场严重依赖虚拟技术的数字化转型，当然还有。将所有内容迁移到云端的任务通常是自上而下的，而不考虑所涉及的复杂性，导致大多数高级管理人员认为云迁移就像“提升和转移”一样简单。但IT运营人员更清楚，事实上，“如何在不提高成本的情况获得云效率，以及如何着手迁移所有内容？”是一些最常见的问题。这些问题的答案是需要一种渐进的方法，并且能够利用标记为IT运营或智能运维（AIOps）的人工智能的新框架。

如果企业刚开始进行数字化转型，那么可以从他人的错误中吸取教训，这些错误总是包括迁移过快。因此企业需要制定计划和流程。也许令人失望的是，该计划可能意味着，如果企业已经在某种类型的私有云上运行，不会尽快迁移所有内容，而是迁移选定的技术，甚至是整合/升级。

通过采用外科手术方法处理移动到云平台的内容以及何时发生，企业将减轻与管理多个域相关的复杂性，如何进行整合营销同时使自己能够从已迁移的技术中获取更好的数据，这一点至关重要。当企业开始跨不同云迁移数据和关联技术时，需要采用三危机公关的分析个步骤来了解每个部分的执行情况：

（1）从时间的角度来看，技术是如何被使用的？随着时间的推移，它如何随着不同的使用和不同的模型而变化的？

（2）查看基础设施组件的互连性，了解所有内容是如何连接的。

（3）应用程序层在顶部是如何的？随着时间的推移，应用程序在哪里？还存在哪些其他云平台以及它将连接到哪里？

由于IT生态系统中发生了如此多的事情，并且产生的数据量，速度和种类繁多，因此流程不再可能维持现状。为了掌握当今瞬息万变的IT环境，企业的多云策略必须专注于完全的可视性，并使用智能运维（AIOps）来理解从其环境中发布的数据。

智能运维（AIOps）将人工智能或机器学习应用于其生态系统生成的大量数据，为其提供必要的洞察力，以了解IT环境如何执行，将企业和基础设施/应用程序/业务服务之间的关系置于场景中，并根据可能会损害企业生态系统的问题采取行动的运作能力。如果应用得当，智能运维（AIOps）是一个差异制造者，使IT运营部门能够自动化流程并更快地做出更好的决策。但是为了让智能运维（AIOps）能够正常工作，这一切都归结到数据上。

（1）数据收集–从IT生态系统中的每个设备开始并持续发现数据。

（2）数据准备-删除发送有关同一实例的警报的多个源和环境，然后为保留的数据建立一个通用的数据模型。

（3）数据丰富-通过向设备或服务指标添加元数据，为原始数据提供场景或其他洞察力。

（4）数据分析-包括通过动态基线、阈值处理和事件关联减少不可操作数据量的过程。

（5）数据驱动操作-在数据经历之前的过程后对其执行自动操作。

智能运维（AIOps）是多云使用的合理策略，因为它提供了对IT生态系统的增强可见性，使企业能够预测未来可能发生的问题，提供容量规划仪表板，以及显示企业更有效利用的云平台。

如果企业正在考虑迁移到云端，或采用多云策略，这并不一定是一个痛苦的过渡过程。就任何行动而言，企业最好采用计划周密、统计驱动、允许完全可见性的策略，即使是多云的策略。