引言
拿出一个确凿的证据往往是解决背锅问题的重要办法。只有这样，才能够在没有互相指责、逃避责任或为自己及团队开脱等不良闹剧的情况下达成共识。DevOps 团队可以借助 AIOps 数据支持的可信度，让问题更清晰、背景更明确，从而一致做出更好的决策，避免陷入互相指责的局面，让团队效率得到充分保障。
现代信息技术十分复杂，应用系统往往安装在不同的分布式系统和云，以多种方式相互连接。通常情况下，故障发生并非由单一重大原因导致，而是在多种技术相互交织下导致未按预期工作。
与软件质量指标类似，MTTR（平均故障修复时间）也可看作 MTTI（平均自证清白时间），即出现问题时，团队平均花费多长时间声明自身无责，并指责相关团队和服务。互相指责很大程度上属于组织行为问题，源于缺乏问责机制、共识以及客观的协作方式。借助 Site24x7 基于人工智能的 IT 可观测性，DevOps 团队可以消除 MTTI，并大幅缩短 MTTR。下面我们来看看具体如何实现。
IT 监控中的 AIOps 是什么
DevOps 是一种开发人员和运维人员紧密协作的 IT 文化，旨在通过共同努力加快产品交付并更快地解决问题。IT 可观测性为 DevOps 团队提供指导，确保产品的开发、交付和维护能让最终用户满意。AIOps 是指在 IT 运维中，尤其是在 IT 可观测性方面运用人工智能、机器学习和数据分析技术，通过自动化操作更高效地工作，并能更快地（通常是主动地）解决问题。
DevOps 为何需要 AIOps
随着混合云、容器技术以及 Kubernetes 等编排平台的广泛应用，IT 复杂性急剧上升，这就需要一个实时可观测平台，能够整合指标、跟踪数据和日志，并实现实时查看。
其次，云原生技术、微服务、容器和各种组件产生了海量且多样的可观测数据，如果处理不当，很容易让人应接不暇。
再者，软件开发速度加快，发布频率比以往更高。这就需要持续的可观测性，通过消除薄弱环节和更新过程中的错误，确保 IT 系统的弹性。
最后，出现问题时，全面的可观测性解决方案对于实时筛选数据至关重要。它还有助于运用人工智能进行根本原因分析，主动检测异常并提供预测，从而抢占先机，节省 IT 人员的时间和精力，缩短 MTTR，轻松满足服务级别协议（SLA）。
Site24x7 上的 AIOps 从三个方面帮助 DevOps 团队拓展可观测性，成为他们 IT 工具库中不可或缺的工具：
AIOps 能更全面地展示 IT 基础设施，实现更好的监控，避免误报。
AIOps 整合多个数据点，在故障排查时提供更清晰的根本原因分析（RCA），加快恢复速度。
AIOps 通过预测功能，帮助主动做出决策，更高效地管理 IT 基础设施。
DevOps 如何使用 Site24x7 在 IT 可观测性和管理中避免互相指责
假设一个 Web 应用程序出现性能问题，导致用户加载时间变慢，影响业务。开发人员称这是服务器问题，运维团队却指责开发人员，要求他们检查应用代码是否存在低效问题。双方还都对云服务提供商和网络组件提出质疑。
在 Site24x7 的统一仪表板上，DevOps 团队可以查看相同的数据，对问题达成共识，为恢复工作迈出第一步。Site24x7 的异常仪表盘提供异常指标的快照，帮助识别重大变化和异常资源，以便调查潜在问题。
Site24x7 的 AIOps 如何帮助 DevOps 在 IT 管理中避免互相指责
完整的数字体验监控与实时洞察
Site24x7 整合了来自全球网站正常运行时间、性能、页面加载、资源使用情况以及真实用户指标的详细监控洞察，并将其与云性能和网络洞察相关联，从而呈现全面的情况。
借助人工智能快速进行故障排查，深入挖掘根本原因
Site24x7 通过分析服务器（物理或虚拟）的运行状况和性能，跟踪其 CPU、内存、磁盘使用情况及其他参数，帮助您进行全面的根本原因分析。通过映射性能指标和监控类型之间的依赖关系，简化根本原因分析过程。
深入代码层面，挖掘瓶颈并修复性能问题
Site24x7 的应用性能管理（APM）利用人工智能和机器学习的力量监控 Web 应用程序的性能，跟踪其通过 API 的流程，观察事务时间、错误和资源饱和度随时间的变化，帮助挖掘瓶颈和代码层面的问题。跨越复杂性，更快地确定根本原因。
借助 AIOps 避免误报，同时不错过任何真实警报
Site24x7 上的 AIOps 并非一成不变，它会审查每个阈值，并根据不断变化的需求动态调整。避免因僵化的错误阈值导致的误报，AIOps 会准确标记每一个真实警报，如实反映 IT 基础设施的当前状态。
依靠 AIOps，数据越多表现越好，故障排查更快
AIOps 具有自驱动能力，使用得越多效果越好，能生成更敏锐、更快速的警报，帮助更好地识别根本原因。虽然 AIOps 在少量数据的情况下就能运行，但 Site24x7 的 AIOps 在学习分析跨功能输入以发现并提醒真正问题的过程中，能更精准地标记异常，同时忽略季节性高峰（如允许的流量激增）。
借助 AIOps 预测，抢占先机
AIOps 研究磁盘使用等参数的模式，能提前 7 天预测即将发生的故障点，并针对多种服务（如 AWS）提供性能指标预测。通过您选择的媒介生成异常报告和阈值警报。
无需等待手动干预，选择自动化修复
执行自动化修复，如服务器重启或扩展，消除人为干预，节省时间，避免互相指责。AIOps 帮助 DevOps 团队在其整个架构中检测实时异常，包括区域差异、安全攻击或连接缓慢等，并基于人工智能动态执行修复操作。
以下是 DevOps 团队避免互相指责、共同努力实现业务弹性的一些最佳实践
采用数据驱动的方法
出现冲突时，领导层应避免情绪化，让数据说话。当大家共同查看数据时，就会采取一致行动。
打破部门壁垒，增强可观测性
采用全面的可观测性方法，而不是零散、孤立的方式。统一工具，切换到像 Site24x7 这样的综合 IT 可观测性平台。
促进协作，共享责任
在大多数 IT 事故中，不存在单一的责任方。要找出问题的根源，需要所有团队成员共同努力，树立共享责任意识。
自动化修复，事半功倍
使用 AIOps 实现自动化修复操作，让团队有时间探索改进流程的方法。
注重流程而非个人
将客观的错误处理和流程驱动的故障排查方法作为标准做法。不良流程会导致不良行为，纠正组织流程将大有裨益。
零信任、零指责、零推诿
基于数据准确性采用零信任策略，在调查问题时杜绝互相指责或推诿责任。严格的数据安全实践会自动减少许多互相指责的情况，并推动合规性。