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2023-02-28 13:00:00
AIOPSとは何ですか？なぜそれを使用する必要があるのですか？ AIOPSを使用するのが適切なのはいつですか？どのように実装しますか？ AIOPSは、ビッグデータ、最新の機械学習、その他の高度な分析技術を利用してIT運用を強化する機械学習分析 – プラットフォームの適用と見なされる場合があります。これらのプラットフォームにより、さまざまなデータソースからの複数のデータを同時に使用でき、プロアクティブで個人的で動的な洞察を提供します。 AIOPSを使用および実装するには、AIOPがリアルタイムでできることの基本的な本質を理解する必要があります。このプレゼンテーションでは、AIOPSのコアコンポーネント、いつ使用するかの特定のユースケース、およびAIOPSの実装方法について説明します。最初のセクションでは、AIOPSの主要なコンポーネント、「何」の質問をカバーしています。 1。魅力的な歴史分析、アナモリー検出、パフォーマンス分析、予測的洞察、相関、コンテキスト化2。自動化された根本原因分析、最適化提案、およびタスク自動化3。監視史データ、リアルタイムデータ、意思決定の洞察は、「なぜ」と「なぜ」と「なぜ」と「なぜ」を展開する。このセッションで提示されたAIOPSのユースケースは、IT操作に固有の3つのコア結果をカバーしています。1。AIOPS機能を活用して、明確な結果でインシデントをより速く検出、診断、および解決して、回復時間（MTTR）2を減らすために、積極的なパフォーマンスモニタリングを減らします。 3。機械学習テクノロジーを使用して、より良くより高速な意思決定を促進するための表面洞察。
#なぜいつAIOPSを使用して実装するか