拉斯维加斯利用机器学习等人工智能技术来实现城市IT系统的运营

世界著名的赌城拉斯维加斯正在利用机器学习等人工智能技术来实现城市IT系统的运营，进而打造全美领先的智慧城市。

从公园里的智能灯光到能提前探测坑洼路面的传感器，拉斯维加斯正利用各种互联技术，将自己打造成全美最智慧的城市之一。为了实现这一目标，拉斯维加斯开始将机器学习和高级分析技术应用于处理来自IT运营的数据，这种方式被称为AIOps（artificial intelligence for IT operations，用于IT运营的人工智能）。

高德纳咨询公司（Gartner）表示，AIOps平台“将大数据和人工智能或机器学习功能结合起来，以增强和部分取代广泛的IT操作流程和任务，包括可用性和性能监控、事件关联分析、IT服务管理和自动化。”

拉斯维加斯正在利用FixStream公司的AIOps平台，目的是在IT系统出现故障之前定位问题。该平台既适用于传统的IT环境，如甲骨文公司（Oracle）的企业资源和规划系统，也适用于该市使用的ServiceNow——基于云计算的服务平台。

拉斯维加斯技术和创新部门主任迈克尔·舍伍德（Michael Sherwood）表示：当硬件和软件系统出现故障时，运营方想知道“如何迅速解决这些问题”，随着拉斯维加斯建设其智慧城市基础设施，运营方将无法让系统瘫痪数小时，尤其是在未来，因此需要尽快恢复硬件和软件服务的运行。舍伍德称，在过去的9个月里，他的团队一直在与FixStream公司合作，监控用于开展城市业务的系统，比如处理城市账单的Oracle ERP系统。目前，AIOps平台被用于监控拉斯维加斯的关键业务系统，但舍伍德表示，他认为有可能扩大网络基础设施和智能城市组件(如交通信号)的覆盖范围。

FixStream公司可以在本地或云端运行。当它开始与企业合作时，该公司从IT环境的自动发现开始，学习网络上的所有不同系统，并创建整个IT基础结构的拓扑。接下来，该平台使用机器学习来关联和映射不同数据资源、设备和应用程序之间的关系。然后，使用这些信息来识别模式和异常，帮助平台预测何时何地可能出现故障点。“FixStream平台通过跨整个IT堆栈的所有实体、设备和数据关联端到端系统工作，包括从订单和发票一直到服务器、计算网络和存储的业务交易，”FixStream首席营销官Enzo Signore说。“我们可以将信息首尾相连，并应用机器学习能力，这样就可以在整个堆栈中找到模式并预测中断。”

舍伍德表示，在加入机器学习和人工智能以追踪异常情况并采取行动之前，他所在城市与FixStream公司的合作仍然是关于试图理解各种系统过程是如何工作的。然而，舍伍德对AIOps技术将给拉斯维加斯的企业IT环境带来什么寄予厚望。“我们正考虑将其扩展到所有业务领域，包括我们的定制编程和云服务，”舍伍德说。在AIOps的帮助下，拉斯维加斯在监控和管理应用程序上将花费更少的时间，这样就可以将其资源用于“创建和交付新的服务”上。

高德纳公司IT运营管理集团的研究总监查理·里奇（Charley Rich）表示，其他公司(如CA Technologies和Splunk)也提供AIOps服务，但政府机构并未广泛使用这项技术。里奇称，AIOps使用三种基本的机器学习技术——聚类、异常检测和因果关系——来分析来自IT运营的信息。

聚类获取关于应用程序、可用性、响应时间和与IT事件相关的事务的数据，分析模式并过滤假警报，降低信噪比，从而减少IT团队必须管理的数据量。异常检测会随着时间的推移观察数据，并学会从正常模式中发现偏差。里奇称，例如AIOps系统了解到高峰时段的运营不同于周末。随着时间的推移，该算法会了解正常行为是什么样的，这样就可以发现违规行为。因果关系使AIOps可以通过检查与故障相关的时间、位置和相互依赖关系来确定发生故障的根本原因，进而加速故障排除和解决问题。

里奇称, AIOps处于“成熟模型的早期阶段”，随着越来越多的企业了解这项技术，AIOps将继续成长。“我们的许多政府客户都比较保守，在IT成熟度方面不如某些行业，但他们希望更多地了解AIOps、如何为之做好准备，如何在自己的工作队伍中培养技能。”为了帮助政府机构适应这项技术，高德纳公司建议采取一种“四阶段”的方法：

建立阶段：选择少量的关键业务应用程序，评估现有的技能组合并对现有的数据源进行编目。

反应阶段：建立半结构化的历史数据库，实现可视化和自然语言工具来访问数据和部署统计分析。

前瞻阶段：实现流数据摄入，使用预测分析来预测事件，并参与复杂问题的根源分析。

扩展阶段：将功能扩展到大约20个业务应用程序，并与IT运营之外的IT流程共享数据和分析。