北美時間5月4日，IBM在線上舉辦的“Think Digital 2020”大會宣布推出全新自動化產品WatsonAIOps。

該產品是基于Red Hat Open Shift的最新版本構建而成，通過機器學習、AI、自然語言處理等技術， 可將企業IT運營實現自動化，自動識別網絡異常并及時修復錯誤；

同時可在混合云中部署使用，并與Matter most和Service Now等IT監視工具協同工作。

在今年IBM舉辦的線上“Think Digital 2020”大會上，因為新冠疫情的原因，“自動化”成為了一個非常重要的主題。

IBM發布了一系列以AI為基礎的自動化產品，如IBM Planning Analytics可自動執行計劃、預測和預算等流程，主要應用于財務、銷售、供應鏈等領域；

Cloud Pak for Automation可自動完成應用程序的更新；IBMWatson Assistant主要應用于呼叫中心，可自動完成從文字到語音的所有客戶服務。

根據Markets and Markets發布的調查報告顯示，智能運維市場將從2018年的25.5億美元增長至2023年的110.2億美元。

受新冠性病毒的侵襲，迫使越來越多的企業開始實施遠程辦公，這一數據有望進一步提升。而Aberdeen發布的研究報告顯示，數據中心的停機成本為每小時約為260,000美元。

介于上述用戶痛點，IBM此次發布的Watson AIOps可替代基礎IT運維工作，實時掃描服務器防止宕機事件出現，并減少5G、邊緣計算等業務的維護成本提高整體運營效率。

Watson AIOps的技術原理

WatsonAIOps是基于最新版本的Red Hat Open Shift 構建而成，可在混合云環境中運行，并與Slack，Box等現有平臺以及Mattermost和Service Now等IT監控解決方案協同使用。

根據IBM研究首席科學家Ruchir Puri的說法，Watson AIOps可以在多個數據源之間建立關聯，以查找出IT運維中出現的潛在威脅并創建可視化診斷說明；

Watson AIOps還利用語義搜索技術，可以將當前事件與過去的事件相關聯，分析這些事件并提出最佳補救措施。

WatsonAIOps通過分析大量結構化和非結構化的事件、日志等數據，可自動創建時間序列存儲器，以解決以后每一個對應的潛在的運維錯誤。例如，時間序列數據適合解決回歸任務，而非結構化數據最適合分類任務。

借助Watson AIOps的洞察力，可以利用預測性和主動性來推動更多的自動化工作，從而為IT運營團隊節省更多的時間和人力資源。

此外，IBM還對數據和預測分析平臺Cloud Pak for Data進行了升級：可以該功能擴展至最新的IBM Planning Analytics（一種用于自動執行業務計劃，預算和預測的產品）產品中，本地移動設備管理（MDM）服務IBM InfoSphere Master Data Connect也可以添加該功能。

IBM首席執行官Arvind Krishna在大會上表示，新冠性病毒加快了全球企業實現數字化轉型的進程，遠程辦公將成為一種常態辦公方式。

Watson AIOps可以降低企業應用AI技術的難度，提供高效的自動化解決方案，使得人人都可以享受到AI帶來的便利。

IBM云和數據平臺高級副總裁Rob Thomas表示，Watson AIOps可以明顯改善組織的運維效率，減少宕機事件的發生。同時將AI技術植入到日常工作中，為每一位CIO提供智能化運維，自動識別錯誤和解決問題。

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