How The Concept of Digital Twins Can Be Used Within AIOps to Develop Self-Healing Closed Loop Ecosystems
发现主动问题解决和无缝集成在这篇见解性文章中。
数字孪生技术近年来已成为一个影响力强大的技术，特别是在制造业或重工业领域，如运输或能源。数字孪生的简单定义是现实系统或过程的忠实、详细的数字模型 - 从消费产品原型到整个工厂或电信网络等任何事物。
数字模型是理想的测试场地，其中一个重要优势是系统可以在虚拟环境中进行测试，可以运行任意数量的“假设情景”，检查结果并即时对系统的虚拟版本进行更改。这是一个更快、更便宜、风险更低的测试变化的方式，与在实体版本中进行变更相比。这类似于软件向敏捷发展方式的转变，具有更小、更快的反馈循环。
AIOps作为数字孪生
有趣的是，数字孪生的概念可以成为人工智能运维（AIOps）领域内开发自愈闭环生态系统的强大工具。
具体来说，‘典型’的数字孪生是一个对现实物理现实进行建模的表示，非常准确地模拟和预测机械组件的行为。例如，喷气发动机、生产线，甚至人类心脏。该数字表示需要持续流动的数据以保持世界的实体。它不是一个封闭循环。另外，需要合并到孪生模型中的任何变化需要手动添加。这会产生延迟和错误的可能性，这些可能会影响数字孪生的速度和灵活性。这本身就限制了其价值，因为在今天高度敏捷的商业环境中，快速响应变化的能力是成功的关键。
相比之下，IT生产环境仅存在于数字现实中。尽管它们显然包含诸如计算机、移动设备、服务器、电缆等物理元素，但只有通过软件和数据流等数字组件连接起来的时候才会激活这些元素。由能够进行智能自动化的AI算法驱动，数字孪生工作在AIOps中，代表整个IT环境，包括硬件、软件及其交互。这转化为IT环境的自管理，能够预测问题，提供预防方法，甚至在永久解决问题需要对IT环境的设计或架构进行更改时提出改进的方法。
创建封闭回路系统
通过将数字孪生原则与AIOps的自动化能力相结合，可以建立自愈闭环生态系统。这些生态系统旨在自主检测、诊断和解决IT问题，最小化停机时间，增强整个系统的韧性。AIOps不仅准确表示和预测每个IT生态系统中的条件，还可以直接且无缝地自我修复该环境，因为AIOps预测模型和其操作在同一数字生态系统中。
例如，AIOps事件管理解决方案可以预测CPU或内存短缺。然后，它可以自动根据其安装时所带有的指令，在CPU或内存用完之前增加CPU或内存。此外，AIOps的可观性能够高效有效地监控IT环境，并且集成的机器学习（ML）不仅能够预测IT环境的行为，还能够防止故障发生。
数字孪生功能使AIOps能够模拟各种情景，包括潜在的故障和系统升级。这使得对IT基础设施进行积极维护和优化在问题出现之前变得可能。AIOps系统可以从其行动和结果中不断学习，随着时间的推移提高其决策能力。通过分析历史数据并应用ML技术，AIOps可以构建预测模型，预测潜在的故障或性能瓶颈。集成的数字孪生充当这些模型的测试范围，允许在部署到实际环境之前进行验证和改进。
当发生故障时，数字孪生功能有助于快速准确地定位根本原因。AIOps分析数字孪生的状态，并将其与真实系统进行比较，以确定问题的来源。人工智能算法可以就如何解决已识别的问题提供建议或决策。这些决策范围从简单的操作，比如重新启动服务，到更复杂的操作，如重新配置网络设置。
获得受影响组件及其相互依赖关系的整体视图可以更容易地确定问题的根源，促进更快的解决和减少事件的影响。
关闭回路
将数字孪生的原则融入AIOps中，组织可以超越被动问题解决，实现主动、自愈的闭环生态系统，能够实时检测和应对IT问题。这种方法最小化了手动干预，并使IT团队能够在问题影响最终用户之前积极解决问题。
只有数字对数字才能无缝关闭回路。当然，所有这些并不意味着人们将失去对IT的控制，因为它仍然是由IT人员控制的软件平台。然而，它可以将IT专业知识从重复性任务中解放出来，以便专注于更复杂的高价值任务。
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