拉斯維加斯利用人工智慧技術打造智慧城市

世界著名的賭城拉斯維加斯正在利用機器學習等人工智慧技術來實現城市IT系統的運營，進而打造全美領先的智慧城市。

從公園裡的智能燈光到能提前探測坑窪路面的感測器，拉斯維加斯正利用各種互聯技術，將自己打造成全美最智慧的城市之一。為了實現這一目標，拉斯維加斯開始將機器學習和高級分析技術應用於處理來自IT運營的數據，這種方式被稱為AIOps（artificial intelligence for IT operations，用於IT運營的人工智慧）。

高德納諮詢公司（Gartner）表示，AIOps平台「將大數據和人工智慧或機器學習功能結合起來，以增強和部分取代廣泛的IT操作流程和任務，包括可用性和性能監控、事件關聯分析、IT服務管理和自動化。」

拉斯維加斯正在利用FixStream公司的AIOps平台，目的是在IT系統出現故障之前定位問題。該平台既適用於傳統的IT環境，如甲骨文公司（Oracle）的企業資源和規劃系統，也適用於該市使用的ServiceNow——基於雲計算的服務平台。

拉斯維加斯技術和創新部門主任邁克爾·舍伍德（Michael Sherwood）表示：當硬體和軟體系統出現故障時，運營方想知道「如何迅速解決這些問題」，隨著拉斯維加斯建設其智慧城市基礎設施，運營方將無法讓系統癱瘓數小時，尤其是在未來，因此需要儘快恢復硬體和軟體服務的運行。舍伍德稱，在過去的9個月里，他的團隊一直在與FixStream公司合作，監控用於開展城市業務的系統，比如處理城市賬單的Oracle ERP系統。目前，AIOps平台被用於監控拉斯維加斯的關鍵業務系統，但舍伍德表示，他認為有可能擴大網路基礎設施和智能城市組件(如交通信號)的覆蓋範圍。

FixStream公司可以在本地或雲端運行。當它開始與企業合作時，該公司從IT環境的自動發現開始，學習網路上的所有不同系統，並創建整個IT基礎結構的拓撲。接下來，該平台使用機器學習來關聯和映射不同數據資源、設備和應用程序之間的關係。然後，使用這些信息來識別模式和異常，幫助平台預測何時何地可能出現故障點。「FixStream平台通過跨整個IT堆棧的所有實體、設備和數據關聯端到端系統工作，包括從訂單和發票一直到伺服器、計算網路和存儲的業務交易，」FixStream首席營銷官Enzo Signore說。「我們可以將信息首尾相連，並應用機器學習能力，這樣就可以在整個堆棧中找到模式並預測中斷。」

舍伍德表示，在加入機器學習和人工智慧以追蹤異常情況並採取行動之前，他所在城市與FixStream公司的合作仍然是關於試圖理解各種系統過程是如何工作的。然而，舍伍德對AIOps技術將給拉斯維加斯的企業IT環境帶來什麼寄予厚望。「我們正考慮將其擴展到所有業務領域，包括我們的定製編程和雲服務，」舍伍德說。在AIOps的幫助下，拉斯維加斯在監控和管理應用程序上將花費更少的時間，這樣就可以將其資源用於「創建和交付新的服務」上。

高德納公司IT運營管理集團的研究總監查理·里奇（Charley Rich）表示，其他公司(如CA Technologies和Splunk)也提供AIOps服務，但政府機構並未廣泛使用這項技術。里奇稱，AIOps使用三種基本的機器學習技術——聚類、異常檢測和因果關係——來分析來自IT運營的信息。

聚類獲取關於應用程序、可用性、響應時間和與IT事件相關的事務的數據，分析模式並過濾假警報，降低信噪比，從而減少IT團隊必須管理的數據量。異常檢測會隨著時間的推移觀察數據，並學會從正常模式中發現偏差。里奇稱，例如AIOps系統了解到高峰時段的運營不同於周末。隨著時間的推移，該演算法會了解正常行為是什麼樣的，這樣就可以發現違規行為。因果關係使AIOps可以通過檢查與故障相關的時間、位置和相互依賴關係來確定發生故障的根本原因，進而加速故障排除和解決問題。

里奇稱, AIOps處於「成熟模型的早期階段」，隨著越來越多的企業了解這項技術，AIOps將繼續成長。「我們的許多政府客戶都比較保守，在IT成熟度方面不如某些行業，但他們希望更多地了解AIOps、如何為之做好準備，如何在自己的工作隊伍中培養技能。」為了幫助政府機構適應這項技術，高德納公司建議採取一種「四階段」的方法：

建立階段：選擇少量的關鍵業務應用程序，評估現有的技能組合併對現有的數據源進行編目。

反應階段：建立半結構化的歷史資料庫，實現可視化和自然語言工具來訪問數據和部署統計分析。

前瞻階段：實現流數據攝入，使用預測分析來預測事件，並參與複雜問題的根源分析。

擴展階段：將功能擴展到大約20個業務應用程序，並與IT運營之外的IT流程共享數據和分析。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！