基于人工智能和機器學習的優化利用預測

上下文盲目性是IT團隊處理大量數據時很容易忽略的一個主要風險，他們認為這是“他們的工作性質導致的”。大部分IT團隊使用多種網絡分析工具，這可能會導致從這些工具獲得的數據由于相同度量的不同格式或名稱而有許多缺失鏈接。如果沒有上下文數據，就很難對一組IT基礎設施資源建模、檢查它們的依賴關系、理解整體業務影響、基于優先級進行分析、診斷故障和解決突然出現的問題。

利用率預測是一種技術，它應用機器學習（ML）算法來生成處理器、物理和虛擬服務器、磁盤、存儲、帶寬和其他網絡元素的所有利用率的每日使用量預測，從而使網絡團隊能夠主動管理資源。這種技術有助于IT工程師和網絡管理員防止由于過度使用而導致的停機。

IT基礎設施預測只有ML是不夠的，還需要有人工智能（AI）。

AI/ ML驅動的預測解決方案可以利用當前大量歷史記錄和高性能計算算法的可用性，生成智能和可靠的報告。如果AI和ML缺少了任意一種，利用率預測就會依賴于反應性監測。這種反應性方法將無法檢測到發生在設置閾值以下的異常，從而導致無法檢測到對網絡健康有害的間接問題。此外，根據當前的趨勢，傳統的利用率預測并不能準確告訴用戶何時需要升級基礎設施。

因此，采用基于AI/ML的預測就很有必要，這意味著減少瓶頸并提高IT管理員的生產力。以前需要持續的手動網絡監控，現在可以使用AI和ML生成預測報告，這樣IT管理員就可以更清楚地了解網絡中各種設備的使用情況。在IT管理員的評估過程中，AI可以提供預測，從而消除可能的人為錯誤或偏差。此外，ML結合人工干預可能是做出所有重要的、依賴于資源的IT決策最佳方法。

除了預測之外，ML還可以用于改進異常檢測。在這里，可以使用ML和歷史數據，分析建立不同度量的自適應閾值，揭示異常并觸發適當的警報。此外，應用和基礎設施的監測功能也將得到改善。