根据EMA的说法，企业网络基础设施和运营团队愈发地认识到将AIOps应用于网络管理的价值。
智能运维(AI for IT operations，简称AIOps)是一种成熟的技术，它结合了机器学习、大数据和其他高级分析来实现IT管理流程的自动化。本质上来说，AIOps关联和分析不同的IT数据集，识别模式，从这些模式中推断出见解，并将这些见解呈现给IT人员。
在《使用AIOps革新网络管理》报告中，EMA发现90%的受访网络专业人士认为将AIOps 应用于网络管理可以为整个企业带来更好的业务成果。已经跨越研究阶段并拥有AIOps 实际操作经验的个人对这些潜在好处最感兴趣。
换句话说，AIOps驱动的网络管理可以使业务运行得更好。它可以转化为更好的员工生产力、改善的客户体验以及创收。但是，AIOps究竟是如何推动业务发展的呢?
AIOps驱动的网络管理优势
EMA要求受访者确定他们认为“对IT组织最重要的AIOps驱动的网络管理的潜在好处”。网络基础设施和运营专家列出了以下几点关键优势：
• 网络优化;
• 运营效率;
• 提升安全性和合规性;
除此之外，“网络弹性”和“成本缩减”也是少数IT组织追求的次要优势。迄今为止使用 AIOps 取得最大成功的网络专业人士，最有可能将提升安全性和合规性作为潜在好处。
优化现有网络管理工具集
EMA询问网络专业人士他们“对AIOps的兴趣是否由其现有网络管理工具集中的任何缺陷驱动的”，结果显示，91% 受访者希望AIOps能够解决他们的工具问题，这些关键问题包括：
• 减少冲突或不准确的数据;
• 弥补实时洞察力的不足;
• 通过关联跨离散工具的洞察力来消除工具碎片化;
一家市值400亿美元的制药公司的网络架构师在与EMA的对话中总结道，“我们拥有非常多的工具和GUI，但每个工具都只能做一件事。如果供应商有能力将他们的解决方案与其他工具结合并围绕其构建AI功能，那就再好不过了。供应商应该寻找方法实现这件事，无论是通过获取、集成还是共享数据。”
不过，网络专家不应该奢望AIOps能够解决他们现有网络管理工具集中的所有问题。报告显示，那些将AIOps应用于网络管理最成功的受访者表示，他们对AIOps的兴趣并不是由网络管理工具问题驱动的。这表明成功的AIOps用户更专注于改变网络工程和运营，而不是使用它们解决网络管理工具集中的问题。
尽管AIOps仍然是IT管理世界的一个新兴领域，但EMA相信它已经提供了重要的价值。网络专业人士应该寻找机会利用AIOps功能促进运营。目前，大多数网络基础设施供应商和网络管理供应商已经在其产品中提供了至少一些AIOPs功能。买家应该向他们的供应商询问其AIOPs路线图。
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