BMC增强TrueSight AIOps 平台管理多源云

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2017年11月2日，全球领先的数字企业it解决方案提供商bmc发布了最新版本的truesight aiops平台，该平台将人工智能技术应用于it运营和维护，实现了对多源云的有效管理。

多源云、devops、微服务架构的普及以及数据指数级增长带来的复杂性，使得核心it团队不堪重负，始终处于被动状态。在数字时代，企业it部门面临着更大的创新压力。为了提高效率，获得更好的运维效果，企业it需要一种基于人工智能技术的现代it运维模式(aiops)。

Truesight 11是一个aiops平台，它可以识别来自所有数据源的模式，将它们放在相关的背景中进行研究，并揭示重复出现的问题和任务。它是信息技术自动化的理想选择。Truesight 11可以动态获取基础架构的行为并管理容量，包括在应用程序和服务环境中利用多源云。这些预测功能可以帮助it团队缩短平均解决时间(mttr)，识别误报，并帮助云支出达到预算目标。

如果运营和维护团队不按照业务优先级管理it资源，企业就无法实现动态基础架构的真正潜力。bmc Performance and Analysis总裁Shayne higdon表示，bmc的研究显示，78%的it领导者正试图将人工智能作为多源云管理战略的一部分。我们的truesightaiops平台可以管理多源云环境的运行状况、性能和成本，提高基础架构和it运营与维护的灵活性，优化服务性能，并消除数字数据爆炸式增长带来的盲点。

Truesight可以轻松获取和分析数据，并将其放入相关背景中进行研究，这可以比手动分析更快、更准确地提供可靠的相关性和洞察力。Truesight根据问题对业务的重要性对问题进行优先级排序，并通过动态获取基础架构的行为来消除误报。借助人工智能增强的统一容量和性能分析，企业可以通过将性能和支出相结合来了解资源利用率，并通过truesight进行智能预测和优化。

我们的服务愿景从根本上从被动变为主动:不等待客户告诉我们他们需要帮助，而是在他们请求帮助之前采取主动行动。parkplace technologies首席运营官克里斯亚当斯(Chris adams)表示，truesight通过研究各种数据和预测可能的情况，并利用机器学习和人工智能来改变it操作和维护方法，为我们提供了更好的客户体验。

Truesight 11还引入了新的解决方案来解决机器学习的关键用例，以改善it操作和维护、服务台和应用程序开发领域:

Trudsightcloud成本控制可以预测云服务和本地数据中心的基础设施容量和成本，以控制预算和优化资源。服务请求分析，使用机器学习来实时分析请求描述，并智能地对请求进行分类以更快地解决问题。变更和缺陷分析，使用jira数据了解应用程序缺陷和错误对性能和财务的影响。事件流分析可以减少事件过载，在用户受到影响之前快速识别热点，并主动识别服务或应用程序性能下降。