企業(yè)實際上很難將 AI模型集成到公司的整體技術(shù)架構(gòu)中

這是公司嘗試采用AI失敗的一個常見故事。他們與有前途的技術(shù)供應商緊密合作。他們通過概念驗證投入時間，金錢和精力，以取得圓滿成功，并證明人工智能的使用將如何改善其業(yè)務(wù)。然后，一切都停止了-公司發(fā)現(xiàn)自己陷入了困境，他們出色的概念證明被封存，而他們的團隊卻受挫。

用什么來解釋失望的結(jié)局?好吧，實際上很難將AI模型集成到公司的整體技術(shù)架構(gòu)中。這樣做需要將新技術(shù)正確地嵌入到更大的IT系統(tǒng)和基礎(chǔ)架構(gòu)中-如果您無法將一流的AI連接到現(xiàn)有系統(tǒng)，那么一流的AI將無濟于事。但是，盡管公司將時間和資源投入到自己對AI模型的思考中，但他們經(jīng)常這樣做，卻沒有考慮如何使其真正與他們擁有的系統(tǒng)一起工作。

此處缺少的組件是AI操作-或簡稱為“ AIOps”。這是一種實踐，涉及構(gòu)建，集成，測試，發(fā)布，部署和管理系統(tǒng)，以將AI模型的結(jié)果轉(zhuǎn)化為最終用戶所需的見解。從根本上講，AIOps歸結(jié)為不僅擁有合適的硬件和軟件，還擁有合適的團隊：具有將AI集成到現(xiàn)有公司流程和系統(tǒng)中的技能和知識的開發(fā)人員和工程師。它是從旨在集成軟件開發(fā)和軟件運營的軟件工程和實踐演變而來的，它是將AI引擎的工作轉(zhuǎn)換為真實業(yè)務(wù)產(chǎn)品并以大規(guī)模，可靠的規(guī)模實現(xiàn)AI的關(guān)鍵。

從正確的環(huán)境開始

在許多由AI驅(qū)動的業(yè)務(wù)中，只有一小部分代碼專門用于AI功能-實際上，實際的AI模型只是大型系統(tǒng)中的一小部分，而用戶如何與之交互與模型本身一樣重要。要釋放AI的價值，您需要從設(shè)計良好的生產(chǎn)環(huán)境(代碼與用戶見面的真實世界環(huán)境中的開發(fā)人員名稱)開始。從一開始就考慮這種設(shè)計將幫助您管理項目，從探究是否可以開發(fā)AI解決方案并將其集成到客戶端的IT環(huán)境中，再到算法在客戶端操作系統(tǒng)中的集成和部署。您需要一種軟硬件可以無縫協(xié)同工作的設(shè)置，以便企業(yè)可以依靠它來運行其實時日常商業(yè)運營。

良好的產(chǎn)品環(huán)境必須成功滿足三個條件：

可靠性。目前，人工智能技術(shù)充滿了技術(shù)問題。例如，當輸入錯誤和格式錯誤的數(shù)據(jù)時，由AI驅(qū)動的系統(tǒng)和模型將停止運行。此外，當他們必須攝取大量數(shù)據(jù)時，它們的運行速度必然會降低。這些問題充其量會減慢整個系統(tǒng)的運行速度，最壞的是會使系統(tǒng)崩潰。

避免數(shù)據(jù)瓶頸對于創(chuàng)建可靠的環(huán)境非常重要。精心考慮的處理和存儲體系結(jié)構(gòu)可以解決吞吐量和延遲問題。此外，期望是關(guān)鍵。一個優(yōu)秀的AIOps團隊將考慮防止環(huán)境崩潰的方法，并為出現(xiàn)問題的情況制定應急計劃。

靈活性強。業(yè)務(wù)目標以及整個系統(tǒng)中的支持流程和流程會不斷變化。同時，一切都需要在系統(tǒng)級別像發(fā)條一樣運行，以使AI模型能夠發(fā)揮其應有的優(yōu)勢：數(shù)據(jù)導入必須根據(jù)某些固定規(guī)則定期進行，報告機制必須不斷更新，陳舊數(shù)據(jù)必須避免經(jīng)常刷新。

為了滿足不斷變化的業(yè)務(wù)需求，生產(chǎn)環(huán)境需要足夠靈活，以快速，流暢地進行系統(tǒng)重新配置和數(shù)據(jù)同步，而又不影響運行效率。想一想如何通過將可分解的塊分解為可管理的塊(例如可隨后添加，替換或移除的LEGO塊)來最佳地構(gòu)建靈活的體系結(jié)構(gòu)。

可擴展性和可擴展性。當業(yè)務(wù)擴展時，基礎(chǔ)架構(gòu)中的“管道”不可避免地必須適應。這可能涉及擴大現(xiàn)有功能并擴展到新的能力。但是，不可避免的事實是，不同的IT系統(tǒng)通常具有不同的性能，可伸縮性和可擴展性特征。結(jié)果：嘗試跨越系統(tǒng)邊界時可能會出現(xiàn)許多問題。

在嵌入升級的AI模型的同時能夠保持“一切照舊”的狀態(tài)對于業(yè)務(wù)擴展至關(guān)重要。成功與否很大程度上取決于團隊使用新提出的解決方案不斷調(diào)整，修補和測試現(xiàn)有系統(tǒng)的能力，并通過舊系統(tǒng)與新系統(tǒng)的功能達到平衡。

優(yōu)秀的系統(tǒng)來自優(yōu)秀的團隊

因此，問題不是您是否需要AIOps團隊，而是哪種AIOps團隊對您的業(yè)務(wù)最有意義。對于大多數(shù)企業(yè)而言，他們與AIOps團隊一起做出的最重要的決定是他們要內(nèi)部構(gòu)建還是將其外包。兩者都有優(yōu)點，但是這是折衷的樣子：

自己動手做。從好的方面來說，創(chuàng)建自己的團隊來構(gòu)建和維護生產(chǎn)環(huán)境使您可以完全控制整個設(shè)置。由于必須與外部供應商合作，它還可以節(jié)省大量潛在的管理和合同麻煩。這既適用于可能希望使AIOps團隊垂直化的大型公司，也適用于想要擴展其IT團隊的能力以直接處理生產(chǎn)環(huán)境的中小型企業(yè)。