近年来，IT 系统的复杂性显着增加，IT 团队更加迫切地需要掌控运营的健康状况。 连接到单个应用程序的设备的增加， 云计算 以及新产品的开发引领 公司投资数字服务 以满足客户的需求。
例如， 99% 的组织 麦肯锡的调查显示，他们自 2020 年以来一直在寻求大规模的技术转型。然而，根据一项调查，首席信息官们表示，他们的高管认为 59% 的数字化计划需要太长时间才能完成，52% 的数字化计划需要太长时间才能实现价值。 2023 年 Gartner 调查。
复杂性的增加需要一种系统方法来确保任何组织的 IT 服务的健康和优化。 这导致 IT 运营分析 (ITOA) 的重要性不断增加，ITOA 是组织收集、存储和分析其 IT 服务产生的数据的数据驱动流程。
ITOA 将运营数据转化为实时洞察。 它往往是一部分 人工智能操作，它使用 人工智能（AI） 和 机器学习 以提高整体 开发运营 一个组织，以便该组织可以提供更好的服务。 自动化和机器学习功能的使用可以加快操作工作流程，立即产生洞察并消除潜在的人为错误。
ITOA 通过使用技术分析大型数据集并确定正确的 IT 策略，帮助 IOps 简化决策流程。
IT 系统日益复杂，组织需要更好地监控和分析数据，以做出更明智的决策。 每个组织都有独特的技术堆栈，通常由本机软件和云平台组成。 现代组织的 IT 基础设施由一个庞大的、相互依赖的生态系统组成，其中一个事件或错误的问题可能会危及整个系统。
组织的软件、基础设施和网络服务技术堆栈使企业能够为其客户提供更多服务，但复杂性的增加意味着更多的事情可能会出错，而这些错误可能会产生指数级的影响。 组织努力最大程度地减少停机时间，因为停机时间会中断他们的服务并损害他们在客户和合作伙伴中的声誉。 IT 部门需要知道如何最好地分配资源来解决任何新出现的问题、增加正常运行时间并保持组织的 IT 运营管理 (ITOM) 运行顺利。
值得庆幸的是，IT 系统可以生成自己的数据，并从客户、合作伙伴和员工那里收集更多数据。 组织可以使用所有这些数据通过 IT 运营分析来了解其系统的整体运行状况。
IT 运营分析 (ITOA) 与可观察性
伊托亚和 可观测性 拥有共同的使用目标 信息技术运营 用于跟踪和分析系统运行情况的数据，以提高运营效率和有效性。 他们俩都援助 商业智能 使组织能够更快地解决 IT 运营问题、为未来问题提供分类策略并协助部署新技术。
可观察性涉及仅基于对其外部输出的了解来理解复杂系统的内部状态或条件。 它跟踪四个重要支柱：指标、事件、日志和跟踪 (MELT)，以了解行为、性能和其他方面 云基础设施 和应用程序。 它的目的是通过以下方式了解系统内发生的情况 研究外部数据。 ITOA 使用数据挖掘和大数据原理来分析系统内的嘈杂数据集，并创建一个框架，利用这些有意义的见解使整个系统运行更顺畅。 它涉及 IT 运营中事件的根本原因分析，以便 IT 团队可以修复可能再次发生的问题。 目标是解决根本问题，同时确定其他软件或系统是否也面临失败风险。
IT 运营分析技术
IT 运营分析 (ITOA) 包含多种关键工具、流程和技术，所有这些工具、流程和技术共同作用，在组织内产生价值。 以下是一些最常见的技术和用例：
- 应用程序性能管理（APM）： 应用性能管理 是 ITOA 的一个重要组成部分，麦肯锡估计它是 118亿美元的业务。 它涉及使用遥测数据和监控工具来跟踪软件应用程序性能指标，识别资源分配和程序使用情况，并帮助解决瓶颈和检测异常。 APM 的示例包括识别加载缓慢的网页、事务处理时间和延迟问题。
- 事件管理： 组织必须识别事件并采取简化的方法来解决这些事件。 事件管理 使 DevOps 团队能够尽快解决服务器崩溃或其他服务质量问题等意外事件。
- 工作流程 自动化： 工作流程自动化 涉及人类执行的任务和自动化任务的协调，例如电子邮件通知以及自动化数据输入和归档。
- 预测分析： A 预测分析 该解决方案使用历史和实时数据来预测软件和 IT 服务是否可能遇到未来问题，从而使组织能够在错误发生之前进行改进或修复。 预测分析通过在事件发生之前进行干预来帮助优化 IT 运营。 预测分析可以帮助识别服务器问题或流量激增，帮助组织准备防御或主动解决问题。
- 事件关联和警报： 这会分析应用程序或主机日志数据以检测模式，更好地了解一个应用程序或系统如何影响另一个应用程序或系统，并提醒 DevOps 工程师可能影响多个系统的潜在问题。 事件关联对于检测异常流量模式或多次登录失败等问题是否属于更大的安全问题尤其有价值。
- 云监控与维护： 组织需要了解其数据中心的可靠性，是否使用公共云， 多云 环境或本地方法。 如果云出现故障，组织需要了解这将如何影响他们提供服务的能力。
IT 运营分析的阶段
IT 运营分析 (ITOA) 帮助组织解析大量数据 结构化和非结构化运营数据 跨系统经历三个关键阶段：
- 搜索： IT 运营系统捕获并存储业务运营、客户交互和日志文件生成的大数据，组织可以使用这些数据更好地了解和管理其系统的整体运行状况。 ITOA 涉及搜索数据以评估当前状态、识别任何现有或潜在的未来问题，并就任何问题向 IT 运营团队发出警报。
- 可视化： 这通过提供系统运行方式的单一管理平台视图来帮助组织的业务决策。 IT 运营分析使用大数据并将其转化为可用的图形、图表和电子表格。 可视化可以通过交互式仪表板或其他管理面板进行。 它可以帮助组织了解他们需要在哪里进行投资，例如许可、安全应用程序或购买新设备或软件。
- 分析： 组织可以使用可视化数据分析来识别系统性能并检测 IT 环境中的任何异常活动，并建议解决这些问题的措施。
IT 运营分析 KPI
组织可以通过几个关键绩效指标 (KPI) 来判断 IT 运营分析 (ITOA) 计划是否成功：
- 平均修复时间 (MTTR)： IT 运营分析可以帮助 IT 团队修复该学科发现的问题，从而改进 平均修复时间。 拥有无缝 ITOA 和事件管理计划的组织可以快速解决问题。
- 误报率： ITOA 越来越依赖于自动化，有时会产生误报，从而导致不必要的分类和疲劳站点可靠性工程师和其他 IT 员工。 越来越多的误报可能表明 ITOA 流程或 IT 运营未按预期运行。
- 服务可用性： 这是服务正常运行时间的百分比（即服务按预期运行且可供最终用户访问的时间量）。 组织跟踪服务可用性以确保满足客户期望并在服务级别协议 (SLA) 方面保持良好信誉至关重要。
- 产能利用率： ITOA 还可以帮助组织了解其 IT 系统是否满负荷运行或未得到充分利用。 对于使用云来确定其使用基线以消除不必要的成本的组织来说，了解后者变得越来越重要。
主要 IT 运营分析优势
对于任何拥有强大 IT 运营分析 (ITOA) 实践的组织来说，都有以下几个好处：
- 节约成本： 使用 ITOA 的组织可以体验到多种成本优势，包括运营效率、减少停机时间和中断，以及最大限度地减少代价高昂的数据泄露和其他外部威胁。
- 增强的客户体验： 客户对他们购买的服务和产品在需要时能够发挥作用抱有很高的期望。 计划提供卓越客户服务的组织依靠 ITOA 来避免不必要的中断，以便客户可以按需访问这些组织的产品和解决方案。
- 增强的安全性和合规性： ITOA 在检测由易受攻击的端点和终端设备引起的潜在安全问题方面发挥着至关重要的作用。 ITOA 还可以检测合规性问题，例如不合规的系统配置和不起作用的审核日志。
- 数据驱动 决策： ITOA 通常是专注于数据和分析工具的更大组织的一部分。 ITOA 帮助组织进行更明智的 IT 投资、更好地分配资源并为未来的挑战做好准备。
拥抱 IT 自动化
IBM 的 IT 自动化工具 — 包括 IBM Cloud Pak for AIOps, IBM涡轮经济 和 IBM Instana — 为您提供可观察性和资源管理功能，帮助您更快、更经济地预测、检测和修复事件，从而帮助您保持所有系统正常运行。 它们还可以帮助 IT 团队内部和跨 IT 团队实现创新和管理的自动化。
